¿Alguna vez esperó hasta el último minuto para completar un proyecto crítico, solo para descubrir que tiene que procesar mucha más información de la que realmente puede manejar? Ves el reloj contar las horas y luego los minutos hasta tu fecha límite, pero todavía hay tanto material por delante que aún te queda por analizar que solo quieres tirarte de los pelos. Si respondió que sí, ha experimentado el concepto de big data de primera mano.
El término "big data" se refiere a conjuntos de datos que son tan incomprensiblemente grandes y complejos que son prácticamente imposibles de procesar, incluso cuando se utilizan herramientas de administración de bases de datos u otras aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos.
Los científicos en muchos campos, incluidos la genómica, la física y la investigación biológica, por nombrar algunos, continuamente encuentran obstáculos en su investigación debido a que tienen que manejar grandes conjuntos de datos. Estos obstáculos dan como resultado contratiempos en la administración del tiempo y el presupuesto y pueden ser increíblemente frustrantes.
Sin embargo, hay noticias positivas:a partir de 2012, los límites en el tamaño de los conjuntos de datos que son factibles de procesar en un tiempo moderado eran tan altos como unos pocos exabytes de datos. Si no está familiarizado con el concepto de exabyte, es el equivalente a un quintillón bytes ¡Eso es bastante masivo!
Big data está creciendo exponencialmente cada día. Esto se debe en parte a que los datos se recopilan en dispositivos móviles, sensores remotos, registros de software, cámaras, micrófonos y redes inalámbricas, por nombrar algunos. Y la cantidad de dispositivos que recopilan datos continúa aumentando a un ritmo impresionante. Considere cuánta información recopila diariamente; llamas a tus compañeros de trabajo, envías mensajes de texto a tus amigos, tomas fotos de tu perro y revisas Facebook antes de irte a la cama.
Sorprendentemente, la capacidad tecnológica del mundo para almacenar información prácticamente se ha duplicado cada cuarenta meses desde la década de 1980. En 2012, se crearon 2,5 quintillones de bytes de datos cada día !
Lo que se considera big data varía mucho según las capacidades de la organización en cuestión que administra el conjunto y las capacidades de las aplicaciones que se utilizarán para procesar y analizar el conjunto de datos.
Un ejemplo del concepto de big data en la ciencia es el Gran Colisionador de Hadrones. Este colisionador es famoso por ser el acelerador de partículas más grande y de mayor energía del mundo; 150 millones de sensores entregan datos 40 millones de veces por segundo y hay aproximadamente 600 millones de colisiones por segundo. ¡Son muchos datos!
Los investigadores filtran el 99,999 % de los datos recopilados innecesarios, pero esto aún crea 100 colisiones de interés por segundo. Si se recopilaran todos los datos para su análisis, superaría los 500 exabytes por día. Para poner este número en perspectiva, esto equivale a 500 quintillones de bytes por día, casi 300 veces más que todas las demás fuentes del mundo combinadas.
Vivimos en una época en la que tener un título como “Científico de datos” no está lejos de la realidad. La convergencia de dos tecnologías innovadoras (big data y computación en la nube) está creando implicaciones de gran alcance que pronto cambiarán el mundo.
Big data es esencial para permitir que las organizaciones anticipen y reaccionen mejor a las demandas de los consumidores. Pero cuando los datos sin procesar representan al menos el 80 % de la información mundial, muchas empresas toman decisiones críticas con solo el 20 % de los datos que han analizado. Esto ciertamente no es lo ideal.
El modelo de computación de alojamiento en la nube proporciona una combinación perfecta para los grandes datos, ya que la computación en la nube proporciona recursos absolutamente ilimitados bajo demanda. Las soluciones basadas en la nube compradas a proveedores permiten a las empresas acceder a aplicaciones de procesamiento en redes remotas que antes no estaban disponibles y les permiten acceder a estas aplicaciones a través de navegadores web o incluso aplicaciones móviles.
La nube ayuda a las corporaciones a ahorrar dinero al proporcionar un medio para almacenar cantidades masivas de datos sin un costo masivo. En la nube, no es necesario comprar ni almacenar internamente el hardware y el software, lo que mejora tanto el presupuesto de la empresa como el espacio de oficina disponible. Las soluciones en la nube reducen el consumo de energía de los servidores, lo que reduce los gastos generales y la huella de carbono.
Además, el almacenamiento de datos en la nube permite acceder a la información a través de varios dispositivos:computadoras de escritorio, tabletas, teléfonos móviles y más, todo mientras se encuentra fuertemente protegido contra desastres naturales y ataques maliciosos.
Cuando la computación en la nube y los grandes datos se combinan para crear una solución conveniente, versátil y automatizada, las oportunidades de generación de ganancias son altísimas.
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