Big Data designa conjuntos de datos cuyo volumen, velocidad de generación o variedad de formatos superan la capacidad de las herramientas convencionales de gestión y análisis.
Las tres características
- Volumen. Cantidades que no caben en una base de datos tradicional ni se procesan en un solo equipo.
- Velocidad. Datos que se generan de forma continua y pierden valor si se analizan tarde.
- Variedad. Formatos heterogéneos: registros, texto libre, imágenes, señales de sensores.
Un matiz que conviene tener claro
El término se emplea con mucha ligereza. La mayoría de las empresas medianas no tienen un problema de Big Data: tienen un problema de datos dispersos. Su información cabe holgadamente en una base de datos convencional; lo que ocurre es que está repartida entre sistemas que no se hablan entre sí.
Confundir ambas cosas lleva a dimensionar proyectos muy por encima de lo necesario. Antes de plantear una arquitectura de Big Data conviene comprobar si el problema real es de volumen o de integración.
¿Cuándo hay realmente un caso de Big Data?
Cuando el volumen o la velocidad hacen inviable el enfoque convencional: datos de sensores en continuo, registros de navegación a gran escala o procesamiento masivo de texto o imagen.
¿Big Data e inteligencia artificial son lo mismo?
No. El Big Data se refiere a los datos; la inteligencia artificial, a los modelos que aprenden de ellos. Puede haber uno sin el otro.
