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Bigdata Murillo Pérez Carlos Moisés
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Big data • Actividad final • Carlos Moises Murillo Pérez • En el 2022, Eduard Gil comenta en una entrevista para Libranda que: «Los datos son el eje de todo». Si bien, estas palabras se reducen a una fracción de toda la charla es necesario resaltar que... él tiene razón. • Introducción • Hasta hace unos años, la información era medida en kilobytes y megabytes. Unidades procesadas por aparatos de uso diario pero, ¿a dónde llegamos cuando la cantidad de datos solo aumenta? Las medidas de hoy equivalen a Terabytes, Petabytes, Exabytes y Zettabytes. Por ello, la nube se ha vuelto el medio de almacenamiento idóneo para la gran cantidad de información generada por la sociedad. • Definición • Big Data, es un término designado para una cantidad de información tan grande que no puede ser procesada por medio de herramientas ni procesos tradicionales, por lo que es necesario un software especial. • Los datos que le componen se pueden clasificar en estructurados, semiestructurados y no estructurados. • Los primeros tienen definida su longitud, formato y tamaño, como las base de datos en hojas de cálculo, se presentan como: fechas, números y cadenas de caracteres. • Los segundos, se encuentran en el formato en el que fueron recolectados inicialmente como: texto, imagen, comentarios en redes sociales, audio, video, entre otros. • Y los últimos no tienen un formato definido, se presentan como etiquetas que separan un dato de otro y presentan un mayor nivel de complejidad para su análisis. • Ahora ¿De dónde vienen estos datos? • Para responder esto solo necesitamos recordar, ¿desde dónde estamos viendo este video? Ya sea una computadora, tableta, teléfono... cualquier aparato con acceso al internet incluyendo aparatos inteligentes generan datos que pueden ser recolectados por distintas empresas. • Todo parece fácil y ordenado hasta aquí pero hay un detalle. • Lo que se registra no es una secuencia ordenada, sino que es una maraña de datos generados simultáneamente y sin una conexión aparente. A esta información podemos denominar como «datos crudos». • Análisis predictivo • Para sacar provecho de esta información desordenada, se recurre a la predicción a través de patrones de información y eventos relevantes para el negocio a través de minería de datos, machine learning y estadística. • Big Data y literatura • De acuerdo con Eduard Gil, actualmente, en el campo editorial es posible encontrar proyectos como Tekstum y jellybooks. El primero funciona como un motor de análisis de sentimientos, algoritmos que se utilizan para rastrear las opiniones de los lectores en las redes sociales mientras que el otro permite averiguar comportamientos de lectura antes completamente ocultos como los párrafos en los que se detiene un lector, los capítulos en los que se abandona una lectura o la cantidad de lectores que terminan las lecturas • Conclusión • En definitiva, el big data será fundamental para generar estrategias relacionadas con las preferencias de los lectores y ofrecería datos sobre los formatos que pueden ser más atractivos. • • Adminlibranda (2016). La oportunidad del Big data en el sector editorial. Libranda. España. Extraído de: https://libranda.com/la-oportunidad-del-bi... • Gómez, Á. (2021). Big data, un sistema de gestión de datos.Tecana American University. Estados Unidos. Extraído de: https://tauniversity.org/sites/default/fil... • Pérez, M. (2015). Big Data Técnicas, herramientas y aplicaciones. RC Libros. España. Extraído de: https://rclibros.es/wp-content/uploads/201... • Sebastián [Datademia]. (2022). ¿Qué es Big Data? [video]. YouTube. Extraído de: • ¿Qué es Big Data?
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