Introducción a La Big Data

Universidad de La Sabana

Comunicación Social y Periodismo

Bitácora Etnografía Virtual

Chia, Cundinamarca

4 de Marzo del 2019

Introducción a La Big Data

Cuarto día del mes de marzo, y se empieza el lunes con la clase de Etnografía virtual a las 9 am, como de costumbre el profesor Cobos se dirige a saludar a todos los estudiantes, y lee la bitácora de alguno de los compañeros, esta vez no quise ofrecerme de voluntaria, ya que, vi la oportunidad de que otras personas lo hicieran, así que, se leyó la bitácora de Joselin María Cuartas, conforme a esta bitácora, Cobos vuelve y reafirma los dos tipos de Etnografía ya vistos en la anterior clase y posteriormente mencionados en mi última bitácora:

Etnografía virtual: Lo que los sujetos hacen dentro y fuera de la red.
Netnografía: Es utilizada más con fines comerciales.

¿Qué sucede cuando la sociedad se da cuenta que los usuarios de la Internet empiezan a generar una cantidad de datos? Se le llama big data al conjunto que está formado datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar.

BIG  DATA
Exposición en clase.

La Big Data en resumidas cuentas es cualquier dato que se sube a la red.¿Porque es tan importante? Reducción de coste, más rápido y mejor toma de decisiones, nuevos productos y servicios, nada se puede crear sin saber las necesidades de la gente, todo lo que se diseña es creado conforme a la big data, el algoritmo nos muestra las necesidades de la gente.Hoy en día, el big data se ha convertido en un activo crucial. Piense en algunas de las mayores empresas tecnológicas del mundo. Gran parte del valor que ofrecen procede de sus datos, que analizan constantemente para generar una mayor eficiencia y desarrollar nuevos productos.

Desafíos de la calidad de datos en Big Data
Muchas fuentes y tipos de datos, mucha volatilidad (el mundo actual es muy cambiante, nuestros gustos varían día a día (no existen estándares de calidad de datos unificados (no todos tenemos los mismos gustos). Se puede decir  que la Big Data supone un desafío constante en cuanto a mantenerse al día en su tecnología.

Big data son datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior. Esto se conoce como "las tres V", definición de Gartner, 2001.

Las “tres v” DE Big Data

Volumen: Big Data deberá procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad, pues la cantidad de datos sí importa, se puede tratar de datos de valor desconocido, como feeds de datos de Twitter, flujos de clic de una página web o aplicaciones para móviles.
Velocidad: El ritmo en que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acción. La mayor velocidad de datos normalmente se transmiten directamente a la memoria, o algunos productos inteligibles habilitados funcionan para internet en tiempo real.
Variedad: La diferencia de tipos de datos que se ofrecen, con la Big Data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados.

La Big Data maneja los datos de acuerdo a estas dos formas:

Linked Data: o Datos Enlazados, es un método de publicación de datos para que puedan ser interconectados y ser más útiles, se observan todas las multiplataformas, todas están conectadas.
Open Data: Los datos están muy abiertos no tienen commons ni copyright, ni están sujetos a ningún derecho de autor.

No es una sorpresa que la Big Data ha mejorado de una forma positiva y negativa nuestra vida, día a día, de múltiples formas, es por eso, que junto a mi compañera de clase Paula Ruiz, establecimos nuestros puntos de vista frente a la Big Data, en el pensar, el vivir y sentir.

PENSAR: En un mundo globalizado donde las finanzas, las  empresas y la economía mundial juegan un papel importante, los datos masivos cumplen una función de filtro, donde las personas, empresarios o fabricantes pueden saber las necesidades de los clientes, lo que ayuda a pensar en grande, es decir, los datos dan una visión mejorada de un negocio, los volúmenes de datos monitorean la calidad de un producto de forma proactiva, el big data es predictivo, nos muestra el futuro y nos ayuda a cambiarlo.

VIVIR: El lado oscuro de los datos masivos, es la gran posibilidad de que ahora las máquinas tomen decisiones sobre nosotros y por nosotros, no se podrán regular los algoritmos, pues el acceso inédito de nuestro movimientos, elimina la posibilidad de una privacidad, estaremos sometidos a una vigilancia silenciosa.

SENTIR: La Big Data tiene la posibilidad de saber nuestras necesidades y lo que sentimos, las opiniones llegaran a estar polarizadas, el conocimiento va estar limitado, pues La Big Data nos suministra todo.

-El consumismo en la Big Data, provoca ansiedad y angustia.-Poca retención de la memoria-Se pierde la creación colaborativa.

Finalmente vimos La Big Data desde sus retos y oportunidades:


Privacidad y seguridad: la información, cada vez más, se expone a peligros informáticos, poniendo en riesgo los datos de los usuarios.
Veracidad: el amplio almacenamiento de datos evidenciado en la Big Data, permite la difusión de información, que de alguna manera, modifica el pensamiento de las personas. Esto, sin estar seguros de la veracidad.
Nuevos perfiles profesionales: nuevos campos de acción para profesionales, en cuanto a manejo e interpretación de datos y cómo utilizarlo para el mercadeo.

REFERENCIAS

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Oracle Colombia: ¿Qué es la Big Data?: https://www.oracle.com/co/big-data/guide/what-is-big-data.html