“Cuando pensamos en los mejores productos de datos, son los que enriquecen nuestras vidas con sus capacidades fundamentales”. Hilary Mason, Gerente General en Machine Learning.


Aunque el concepto actual de big data parece reciente, tiene más de 50 años siendo usado. En 1960 empezaron los primeros centros de datos que utilizaban este término. Sin embargo, no fue hasta el 2005 que la comunidad tecnológica realmente se dio cuenta de la cantidad de datos que se generaban rápidamente por plataformas como Facebook y YouTube.

De igual manera, en el 2015 los códigos para el big data como Hadoop y NoSQL empezaron a ser más utilizados. Estos dos son marcos de código abierto para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos, pero, ¿qué conocemos hoy como big data?


Un gran pastel de big data

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Como podrás deducir, el hecho de que exista big data significa que también hay data más “pequeño”. ¿Pero qué lo hace “grande”? Big data son datos que se presentan en volúmenes grandes que crecen constantemente, con una gran variedad y a una alta velocidad. Por lo tanto, se acumulan tantas variantes en tan poco tiempo que para un ser humano es abrumador intentar procesarlo todo.

Como si no hubiera suficientes rebanadas en el pastel, el Internet de las Cosas (IoT) constantemente genera más pasteles de datos de los que pueden ser consumidos por una persona. ¿Entonces cómo se procesa el big data?

Hilary Mason mencionó que debemos dejar a las máquinas “las cosas en las que las máquinas son muy buenas, pero las personas tienden a ser malas, por ejemplo, usar grandes volúmenes de información para tomar una decisión”.

Negocios innovadores han surgido y proponen a las empresas hacer uso de estos datos para aumentar los ahorros y mejorar la compañía. Conoce cómo aquí.


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Algunos usos del big data

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Si te preguntas cómo puede ayudar el big data a tu empresa, aquí hay unos ejemplos para echar a volar tu imaginación.


  • Desarrollo de productos. Utiliza los datos recolectados y los análisis de grupos de interés, redes sociales y mercados para planear, producir y lanzar nuevos productos.
  • Mantenimiento predictivo. ¡El big data puede ayudarte a predecir fallas mecánicas antes de que sucedan! Así, puedes implementar servicios de mantenimiento de manera rentable, organizada y con tiempo.
  • Experiencia del cliente. A través de la recopilación de datos en redes sociales, visitas a páginas web y registros de llamadas, puedes mejorar la experiencia del cliente con el análisis de estos datos.
  • Identificación de fraudes. Mientras el big data concentra grandes volúmenes de información para generar informes normativos, puede identificar patrones en los datos que indiquen fraude.
  • Aprendizaje autónomo. Olvídate de programar máquinas, gracias al big data pueden aprender a través de modelos de aprendizaje autónomo.
  • Eficiencia operativa. El big data analiza y evalúa la producción, la opinión de los clientes, las devoluciones y otros factores para siempre estar abastecidos y prever la demanda.


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“The Bridge Accelerator” ha comenzado.

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