'Big data' es la nueva ciencia de comprender y predecir el comportamiento humano mediante el estudio de grandes volúmenes de datos no estructurados. Big data también se conoce como 'análisis predictivo'.
El análisis de publicaciones de Twitter, feeds de Facebook, búsquedas de eBay, rastreadores de GPS y cajeros automáticos son algunos ejemplos de grandes datos. El estudio de videos de seguridad, datos de tráfico, patrones climáticos, llegadas de vuelos, registros de torres de teléfonos celulares y rastreadores de frecuencia cardíaca son otras formas. Big data es una ciencia nueva y desordenada que cambia semanalmente, y solo unos pocos expertos lo entienden todo.
¿Cuáles son algunos ejemplos de Big Data en la vida regular?
Si bien la mayoría de los proyectos de big data son muy oscuros, hay ejemplos exitosos de big data que afectan la vida cotidiana de individuos, empresas y gobiernos:
Predecir los brotes de virus: Al estudiar los datos sociopolíticos, los datos meteorológicos y climáticos y los datos clínicos / hospitalarios, estos científicos ahora predicen brotes de fiebre del dengue con 4 semanas de anticipación.
Vigilancia de Homicidios: este gran proyecto de datos de perfiles de víctimas de asesinato, sospechosos y delincuentes en Washington, DC. Tanto como una forma de honrar a los fallecidos y como un recurso de sensibilización para las personas, este gran proyecto de datos es fascinante.
Planificación de viajes en tránsito, Nueva York: El programador de radio de WNYC Steve Meléndez combinó el horario del metro en línea con el software de itinerarios de viaje. Su creación permite a los neoyorquinos hacer clic en su ubicación en el mapa, y aparecerá una predicción del tiempo de viaje para los trenes y el metro.
Xerox redujo su pérdida de fuerza laboral: El trabajo del centro de llamadas es emocionalmente agotador. Xerox ha estudiado una gran cantidad de datos con la ayuda de analistas profesionales, y ahora pueden predecir qué contrataciones de call center probablemente permanecerán más tiempo en la empresa.
Apoyando el contraterrorismo: Al estudiar las redes sociales, los registros financieros, las reservas de vuelos y los datos de seguridad, la policía puede predecir y localizar a los sospechosos de terrorismo antes de que cometan sus malas acciones.
Ajuste del marketing de marca basado en las reseñas de las redes sociales.: las personas, sin rodeos y rápidamente, comparten sus pensamientos en línea en un pub, restaurante o gimnasio. Es posible estudiar estos millones de publicaciones en redes sociales y proporcionar comentarios a la compañía sobre lo que las personas piensan de sus servicios.
¿Quién usa Big Data? ¿Qué hacen con él?
Muchas corporaciones monolíticas usan big data para ajustar sus ofertas y precios para maximizar la satisfacción del cliente.
- Grandes almacenes de Macy's, por ejemplo, utiliza big data para ajustar sus precios sobre la marcha para más de 70 millones de productos. Incluso envían correos electrónicos personalizados a sus clientes según lo que Macy's cree que les interesa.
- Respuesta policial al bombardeo del maratón de Boston.: al utilizar Big Data para estudiar videos e imágenes de vigilancia, la policía pudo reducir rápidamente la búsqueda de los sospechosos.
- Asador de morton utiliza Twitter para realizar trucos de marketing, incluida la famosa entrega en el aeropuerto de Nueva Jersey de un bistec de porterhouse y una cena de camarones.
- Visa utiliza big data para identificar y atrapar a los estafadores.Las transacciones individuales aquí y allá pueden ocultar fácilmente a un usuario de tarjeta de crédito deshonesto, pero al observar cuidadosamente millones de transacciones, se pueden detectar patrones de fraude.
- Facebook utiliza big data para personalizar la publicidad.. Al estudiar detenidamente sus gustos de FB y sus hábitos de navegación, el gigante de las redes sociales tiene una visión extraña de sus gustos. Esos anuncios de barra lateral que ve en su feed de Facebook son elegidos por algoritmos muy deliberados y complejos que han estado observando sus hábitos de Facebook.
¿Por qué el Big Data es tan importante?
4 cosas hacen big data significativa:
1. Los datos son masivos. No cabe en un solo disco duro, mucho menos en un dispositivo USB. El volumen de datos supera con creces lo que la mente humana puede percibir (piense en mil millones de megabytes y luego multiplíquelo por más de mil millones).
2. Los datos son desordenados y desestructurados. 50% a 80% del trabajo de big data es convertir y limpiar la información para que se pueda buscar y ordenar. Solo unos pocos miles de expertos en nuestro planeta saben cómo realizar esta limpieza de datos. Estos expertos también necesitan herramientas muy especializadas, como HPE y Hadoop, para hacer su trabajo. Tal vez en 10 años, los expertos en big data se convertirán en una moneda de diez centavos por docena, pero por ahora, son una especie de analista muy rara y su trabajo aún es muy oscuro y tedioso.
3. Los datos se han convertido en una mercancía ** que puede venderse y comprarse. Los mercados de datos existen donde las empresas y los individuos pueden comprar terabytes de redes sociales y otros datos. La mayoría de los datos están basados en la nube, ya que es demasiado grande para caber en un solo disco duro. La compra de datos comúnmente implica una tarifa de suscripción cuando se conecta a una granja de servidores en la nube.
** Los líderes de las herramientas e ideas de big data son Amazon, Google, Facebook y Yahoo. Debido a que estas compañías prestan servicios a tantos millones de personas con sus servicios en línea, tiene sentido que sean el punto de recolección y los visionarios detrás de la analítica de big data.4. Las posibilidades de big data son infinitas. Tal vez los médicos un día predigan los ataques cardíacos y los accidentes cerebrovasculares para los individuos semanas antes de que ocurran. Los choques de aviones y automóviles podrían reducirse mediante análisis predictivos de sus datos mecánicos y patrones de tráfico y clima. Las citas en línea pueden mejorarse al tener grandes predictores de datos de quiénes son las personalidades compatibles para ti. Los músicos pueden comprender qué composición musical es la más agradable para los gustos cambiantes de las audiencias objetivo.Los nutricionistas podrían predecir qué combinación de alimentos comprados en la tienda agravará o ayudará las condiciones médicas de una persona. La superficie solo se ha rayado, y los descubrimientos en big data ocurren cada semana.
Big Data está desordenado
Big data es un análisis predictivo: la conversión de datos masivos no estructurados en algo que se puede buscar y ordenar. Este es un espacio desordenado y caótico que requiere un tipo especial de conocimiento y paciencia.
Tomemos, por ejemplo, el servicio de entrega de UPS monolítico. Los programadores de UPS estudian los datos del GPS y los teléfonos inteligentes de sus conductores para analizar las formas más eficientes de adaptarse a la congestión del tráfico. Este GPS y los datos del teléfono inteligente son gigantescos, y no están listos automáticamente para el análisis. Esta información se deriva de varias bases de datos de mapas y GPS, a través de diferentes dispositivos de hardware de teléfonos inteligentes. Los analistas de UPS han pasado meses convirtiendo todos esos datos en un formato que se puede buscar y clasificar fácilmente. El esfuerzo ha valido la pena, sin embargo. Hoy en día, UPS ha ahorrado más de 8 millones de galones de combustible desde que comenzaron a usar estos análisis de big data.
Debido a que los grandes datos son complicados y requieren mucho esfuerzo para limpiarlos y prepararse para su uso, los científicos de los datos se han apodado "encargados de la limpieza de datos" por todo el tedioso trabajo que realizan. Al aire libre
Sin embargo, la ciencia del big data y el análisis predictivo está mejorando cada semana. Espere que los datos masivos sean fácilmente accesibles para todos para el año 2025.
¿No es Big Data una amenaza intrusiva para la privacidad?
Sí, si nuestras leyes y nuestras defensas de privacidad individuales no se administran con cuidado, entonces los datos masivos se entrometen en la privacidad personal. Tal como está, Google, YouTube y Facebook ya rastrean sus hábitos diarios en línea. Su teléfono inteligente y su vida informática dejan huellas digitales todos los días, y las empresas sofisticadas están estudiando esas huellas.
Las leyes en torno al big data están evolucionando. La privacidad es un estado del que ahora debe asumir la responsabilidad personal, ya que ya no puede esperar que sea un derecho predeterminado.
Qué puede hacer para proteger su privacidad:
El paso más grande que puede tomar es encubrir sus hábitos diarios mediante una conexión de red VPN. Un servicio VPN codificará su señal para que su identidad y ubicación queden enmascaradas al menos parcialmente por los rastreadores. Esto no lo hará 100% anónimo, pero una VPN reducirá sustancialmente la cantidad de observación del mundo en sus hábitos en línea.
¿Dónde puedo aprender más sobre Big Data?
Big data es una cosa fascinante para las personas con mentes analíticas y un amor por la tecnología. Si ese eres tú, entonces definitivamente visita esta página de proyectos interesantes de big data.
