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Big Data: ¿Qué es, cómo funciona y por qué es importante?
Te suena el Big Data y no sabes exactamente qué es? No te preocupes, aquí te contamos en qué consiste, cómo funciona, para qué se usa y por qué es (y va a ser) tan importante.

¿Qué es el Big Data?, ¿para qué se utiliza?, o ¿cuáles son las “v” del Big Data? Estas son algunas de las preguntas que puedes tener si te estás preguntando por qué los datos se han convertido en el petróleo de la era digital para las organizaciones de todo el mundo.
Cada día se generan más datos. El Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) no es algo imaginario y ya puedes rastrear tus hábitos de compra, de sueño o la cantidad de calorías que quemas cuando sales a correr. El término Big Data apareció por primera vez en los años sesenta, pero ahora está cobrando una nueva importancia.
En este artículo vamos a intentar resolver todas tus dudas y preguntas. ¡Toma nota!
Tabla de contenidos
Fuentes de datos: ¿de dónde procede esta gran cantidad de datos?
Procesamiento de datos: ¿cómo se realiza?
Datos esctructurados
Datos no estructurados
Datos semiestructurados
Volumen
Velocidad
Variedad
Veracidad
Valor
Variabilidad
Integración
Gestión
Análisis
Desarrollo de productos
Análisis comparativo
Experiencia del cliente
Aprendizaje automático
Escalabilidad y predicción de fallos
Fraude
¿Qué es el Big Data?
Por definición, el Big Data (o macrodatos) son conjuntos de datos de gran variedad, que se generan en grandes volúmenes y a una velocidad cada vez mayor. Por eso, cuando hablamos del Big Data, siempre mencionamos las tres “V” del Big Data. Bueno, en realidad ahora hay más de tres “V”, porque el concepto del Big Data ha evolucionado, pero eso lo explicamos más abajo.
¿Sabías que el motor de un avión genera más de 10 terabytes de datos en solo 30 minutos de vuelo? ¿Y cuántos vuelos hay en un día? Esto hace que cada día haya varios petabytes nuevos de información. Las cargas de fotos y vídeos, los mensajes y los comentarios en Facebook generan varios cientos de terabytes de datos nuevos a diario. La suma de todo esto se estima que en 2025 superará el total de 180 zettabytes (o 180 billones de gigabytes). Pues eso es a lo que llamamos Big Data.
Fuentes de datos: ¿de dónde procede esta gran cantidad de datos?
El Big Data se genera a través de muchas de las actividades que realizamos a diario. Por ello, las fuentes de datos son verdaderamente diversas: dispositivos GPS, sensores de reconocimiento facial o emails son solo algunos ejemplos. Las fuentes de procedencia más habituales de estos grandes volúmenes de datos son:
Procesamiento de datos: ¿cómo se realiza?
La mayoría de las personas utiliza algún tipo de tecnología o servicio online como Gmail o Facebook. Estas empresas nos permiten que enviemos e intercambiemos datos y, a su vez, utilizan los datos que les ofrecemos.
Es decir, los servicios en línea, sitios web, aplicaciones y muchos otros dispositivos analizan datos constantemente para conseguir que sus servicios sean más eficaces y desarrollar nuevos productos. Y para ello, utilizan herramientas y servicios de Big Data (como Hadoop o NoSQL) para analizar y procesar el gran volumen de datos generados, con el fin de mejorar su oferta. Pero no se queda ahí. Un día alguien pensó: «¿Por qué no usamos los datos masivos para que las máquinas aprendan por sí solas?». Así es como nació el aprendizaje automático, o machine learning, lo que también comenzó a generar más datos.
Datos y más datos, con aplicaciones casi infinitas que te ayudan a tomar decisiones, resolver problemas e incluso escribir una respuesta automática en tu correo o LinkedIn.
Tipos de Big Data
Los datos se pueden clasificar según su estructura, y así podemos distinguir entre:
Datos estructurados
Datos no estructurados
Datos semiestructurados
Datos esctructurados
Los datos estructurados tienen un formato fijo y a menudo son numéricos. Este tipo de datos es información que ya está ordenada en bases de datos y hojas de cálculo, que están almacenadas en bases de datos SQL, lagos de datos y almacenes de datos. Por ello, en muchos casos, las máquinas