Curso Big Data e Inteligencia Artificial en Madrid, Barcelona y Online

Entre las características más importantes del Big Data se suelen destacar las 5 «V»:

• Volumen. Es un concepto muy variable. La cantidad de datos generados aumenta cada vez más, aumentando nuestra base de datos, y por consiguiente, las aplicaciones y la arquitectura construida para su recogida y almacenamiento. Así, estamos hablando de realizar tratamientos de Terabytes o Petabytes.
• Velocidad. La rapidez con que se obtienen, procesan y analizan los datos de cara a la toma de decisiones. Como el concepto de inmediatez ha ido cambiando con el paso de los años, la exigencia cada vez es mayor a la hora de recibir la información de manera instantánea. En este sentido, la incorporación del concepto de tiempo real cobran una mayor relevancia, ejecutando algoritmos cada vez más complejos en menos tiempo (Machine Learning). Así, podremos usar de manera más eficiente nuestros sistemas de detección de fraude o realizar ofertas personalizadas a nuestros clientes en el menor tiempo posible.
• Valor. Obtener información valiosa de manera eficiente a partir de un gran volumen de datos es uno de los retos que en la actualidad afrontan todas las empresas en el área de Data Science. El valor o lo que es lo mismo, saber qué datos son los que debemos analizar, es una cualidad fundamental en el proceso de Big Data. Por ello, cada vez cobra un mayor protagonismo el perfil técnico de Data Scientist, capaz de fusionar el componente científico, tecnológico y empresarial.
• Variedad. Los datos sobre los que trabajamos son tan diversos porque se encuentran en distintos formatos e incluimos fuentes diferentes a las que se utilizan de forma tradicional. Por eso, los datos obtenidos de redes sociales o en el número cada vez mayor de dispositivos electrónicos conectados, tienen una mayor relevancia que antes, obligándonos a recurrir a nuevas metodologías y tecnologías para su análisis.
• Veracidad. La fiabilidad de la información relevante de la que disponemos es muy importante para conseguir unos datos de calidad. Precisamente por ese motivo, debemos eliminar la imprevisibilidad inherente a alguno de esos datos, como el tiempo o la economía, para de esta forma conseguir una ventaja competitiva en la explotación del Big Data respecto a nuestra competencia.