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Las 4Vs del Big data: claves para el análisis de datos

 
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El uso de big data en el negocio está hoy en día más extendido que nunca pero, ¿a qué nos referimos exactamente con este concepto? Su nombre es bastante descriptivo: big data hace referencia a todo aquello que utiliza grandes volúmenes de datos para funcionar.  La gran envergadura de estas bases de datos dificulta su gestión y manejo con las tecnologías usadas hasta el momento. Pero más allá de la complicación técnica que conlleva analizar grandes volúmenes de datos, una de las grandes preocupaciones a la hora de usar big data es la calidad de los datos. En este artículo os introduciremos las 4V del big data: volumen, variabilidad, velocidad y veracidad. Teniendo estos 4 conceptos presentes podremos evaluar la calidad de los datos antes de sacar conclusiones  de los mismos. Vemos todo ello en más detalle.

Comprendiendo el big data:

Los analistas de datos caracterizan los datos a partir de cuatro dimensiones: volumen, variabilidad, velocidad y veracidad. En la toma de decisiones en el negocio, cada vez es más habitual tomar decisiones a partir del análisis exhaustivo de mercados que pueden comprender miles de millones de registros de datos. Para otorgarles significado es necesario entender su estructura y conocer distintos métodos estadísticos para definir y promediar métricas que nos sean útiles para la toma de decisiones. Las 4Vs del Big Data resumen las características que deben cumplir estas enormes bases de datos para asegurarnos que vamos a extraer conclusiones válidas y representativas sobre la muestra.

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Las 4Vs del Big Data: claves del análisis de datos

Los analistas de negocio buscan mejorar e incrementar los beneficios de un proyecto dado. Para ello, se sirven de la recopilación de colecciones de datos a los que someten a varias operaciones estadísticas en las que basan la creación de sus modelos de comportamiento y de previsión de escenarios.

Volumen

Big data es sinónimo de un gran volumen de datos. ¿Y de dónde proceden estos datos? Tengamos en cuenta que estamos hablando de una cantidad realmente masiva, por lo que no son suficientes los datos que se recopilan por la creación interna dentro la propia empresa. Se necesitan, y de hecho, se usan, datos que provienen de las redes sociales, de las interacciones con los usuarios y datos de creación automática por parte de procesos automatizados.

Variedad

Otra de las características principales que determinan la calidad de los datos recopilados es su variedad. El Big Data no posee un formato único ni proviene de una sola fuente, sino que puede tratarse de imágenes, correos electrónicos, vídeos… La diversidad en los datos es muy importante para cubrir un rango amplio de casuísticas. Esta diversidad es característica y, a la vez, un reto, puesto que condiciona las metodologías con las que se analizaran los datos.

Velocidad

Hay que poder lidiar con un ritmo de análisis alto. El proceso en su conjunto debe ser ágil y rápidamente transitable en cuanto a las diferentes fases que van desde la recopilación de datos al retorno del análisis que se deriva de estos. De hecho, una característica clave del big data es la capacidad de analizar datos en tiempo real.

Veracidad

Cuando hablamos de Big Data y veracidad, hablamos de poder discernir lo que es ruido de lo que puede avalar la consecución de los objetivos. El ruido es inherente a la información, pero si los datos contienen una gran cantidad de registros erróneos o mal informados puede dificultar o incluso imposibilitar el análisis de los mismos. Por eso es fundamental que el proceso de recogida de datos esté muy optimizado.

Estamos literalmente rodeados de información y garantizar las 4Vs del Big es primordial y una prioridad en las empresas. Para que estas ingentes cantidades de datos tengan valor las 4Vs del Big Data resumen los 4 principales factores que conviene tener en cuenta cuando analizamos grandes volúmenes de datos.cta post cognitive computing 

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