Big Data, el mundo de los datos

¿Qué es el Big Data en su definición técnica principal? 

• Se trata de un conjunto reducido y organizado de datos que se utiliza para realizar análisis de manera local, es decir, directamente en el dispositivo o sistema sin requerir grandes infraestructuras o bases de datos distribuidas.

• Un gran volumen de datos proveniente de diferentes fuentes con diversas estructuras y una velocidad de cambio tan rápida que es casi imposible de procesar con los sistemas de cómputo tradicionales.

• Es información que proviene exclusivamente de plataformas sociales y foros en línea, abarcando los datos generados por los usuarios, incluyendo publicaciones, comentarios y cualquier tipo de interacción que ocurra dentro de estos espacios virtuales.

• Una herramienta para automatizar tareas sencillas en empresas. 

• Es una herramienta diseñada para automatizar y simplificar tareas rutinarias y básicas dentro de las empresas, ayudando a mejorar la eficiencia y reducir el tiempo invertido en procesos repetitivos mediante la aplicación de tecnología sencilla. 

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Justificación:

La definición técnica de Big Data indica que es un gran volumen de información de diferentes fuentes y estructuras, con una alta velocidad de cambio, que requiere un poder de cómputo significativo para su procesamiento y análisis.

Una de las "V" del Big Data es "Volumen". ¿A qué se refiere esta característica? 

•  A la variación en la estructura de los datos. 

• La rapidez con la que los datos cambian y llegan. 

• A la capacidad de encontrar el valor en los datos. 

• A la gran cantidad de información, a menudo difícil de procesar con los medios tradicionales.

• A la fiabilidad y credibilidad de la información. 

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Justificación:

El volumen es una de las cinco "V" (o "5 V") del Big Data, y se refiere a la inmensa cantidad de información que se maneja, la cual supera la capacidad de los sistemas tradicionales para procesarla.

El concepto de Big Data no se define únicamente por el tamaño de los datos, sino por un conjunto de características conocidas como las "5 V" ¿Cuál de las siguientes opciones describe con precisión estas cinco características esenciales que un conjunto de datos debe cumplir para ser considerado Big Data?

•  Visibilidad, Variabilidad, Vigor, Valor, Veracidad. 

• Volumen, Variabilidad, Velocidad, Veracidad, Valor.

• Volumen, Veracidad, Venta, Variabilidad, Velocidad. 

• Visión, Velocidad, Veracidad, Variabilidad, Vulnerabilidad. 

• Verticalidad, Volumen, Variabilidad, Valor, Velocidad.

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Justificación:

El Big Data se define por cinco características clave, a menudo denominadas las "cinco V":

1. Volumen: Se refiere a una gran cantidad de información que es difícil de procesar con los medios tradicionales.

3. Variabilidad: Implica que los datos provienen de diferentes fuentes y tienen estructuras diversas. Esto significa que los datos no son homogéneos, a diferencia de los datos de una misma base de datos tradicional.

5. Velocidad: Hace alusión a la rapidez con la que cambian los datos y la constante llegada de nuevos datos, como una "gran avalancha de datos que no paran de llegar". Por ejemplo, el rastreo constante de un teléfono generando nueva información.

7. Veracidad: Se centra en la fiabilidad de los datos, es decir, en "saber qué datos son veraces y qué datos no". Un ejemplo de datos no veraces son los seguidores comprados en redes sociales.

9. Valor: Se refiere a la pertinencia de la información para los objetivos que se buscan. Los datos deben ser útiles y relevantes para el análisis deseado, como, por ejemplo, los datos de geolocalización no tendrían valor para analizar ventas si no influyen en ese objetivo.

Las otras opciones incluyen términos que no corresponden a estas cinco características fundamentales del Big Data.

En el contexto del Big Data, ¿qué significa la "Veracidad"?

• Se refiere a la rapidez con la que los datos se modifican, actualizan o llegan al sistema, reflejando la velocidad de cambio y la frescura de la información disponible. 

• Describe la diversidad de tipos y formatos en los que los datos pueden estar almacenados, incluyendo textos, imágenes, videos, audio y otros formatos digitales variados.

• Indica el volumen o cantidad de datos que se producen o recopilan por unidad de tiempo, como por segundo, mostrando la intensidad y magnitud del flujo de información.

• Se refiere al valor económico que pueden aportar los datos, es decir, su capacidad para generar beneficios, ingresos o ventajas competitivas a través de su uso. 

• Saber qué datos son verdaderos y cuáles no, por ejemplo, si una cuenta de redes sociales tiene seguidores comprados, esos datos no son válidos para un análisis.

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Justificación:

La Veracidad de los datos es crucial en Big Data, ya que se refiere a la calidad y fiabilidad de la información. Un ejemplo dado es que los seguidores comprados en redes sociales no aportan valor a un análisis porque no son datos veraces.

¿Cuál de los siguientes ejemplos es una aplicación cotidiana del Big Data, según se menciona en las fuentes?

• Lavar la ropa en una lavadora. 

• Hacer una llamada telefónica fija.

• Leer un libro en formato físico.

• Cuando Amazon presenta recomendaciones de compra basadas en tus gustos o Spotify y Netflix usan el modo aleatorio en sus reproductores de streaming.

• Calcular sumas con una calculadora de mano.

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Justificación:

El Big Data afecta nuestra vida diaria en muchos aspectos. Las recomendaciones personalizadas de Amazon y el funcionamiento del modo aleatorio en plataformas como Spotify y Netflix son ejemplos directos de cómo se utiliza esta tecnología.

¿Cómo está ayudando el Big Data a optimizar los procesos de negocio en el sector del retail?

• Optimizando el stock basándose en predicciones generadas por datos de redes sociales y tendencias de búsquedas web

• Incrementando la capacidad de almacenamiento mediante la ampliación de los espacios físicos destinados a guardar productos dentro de los depósitos o centros logísticos.

• Disminuyendo la cantidad de empleados dedicados a la atención en tiendas físicas, optimizando costos mediante menor dotación de personal en puntos de venta.

•  Reemplazando las estrategias de marketing en plataformas digitales por campañas publicitarias impresas en papel, como volantes o anuncios en medios gráficos.

• Optar por un modelo que prescinda del stock físico, gestionando productos bajo demanda para evitar la necesidad de mantener el inventario almacenado.

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Justificación:

En el sector del retail, el Big Data se utiliza para optimizar el stock mediante predicciones que consideran datos de redes sociales, búsquedas web y el tiempo, lo que mejora la gestión de la cadena de suministro.

En el área de la salud pública, ¿qué avance permitió el Big Data en la unidad de neonatos de un hospital en Toronto?

• La creación de nuevos medicamentos para bebés.

• El seguimiento de los patrones de sueño de los padres.

• La automatización de la alimentación de los recién nacidos.

• La capacidad de grabar y analizar latidos y patrones de respiración de cada bebé para predecir infecciones 24 horas antes de que aparezcan los primeros síntomas.

• El desarrollo de robots que cuidan a los bebés.

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Justificación:

En Toronto, el Big Data se aplica en la unidad de neonatos para monitorear a los bebés. Analizando sus latidos y patrones de respiración, se pueden predecir infecciones con un día de anticipación, lo que permite una intervención médica temprana y salva vidas.

¿Qué es SlamTracker en el contexto del rendimiento deportivo en tenis?

•  Un sistema diseñado para calcular con precisión la velocidad que alcanza una pelota de tenis durante el juego, útil en entrenamientos y competencias.

• Una herramienta basada en la tecnología de análisis predictivo IBM SPSS, que ha registrado más de 8 años de datos de Grand Slams para determinar patrones y estilos de jugadores ganadores.

• Plataforma digital que ofrece información actualizada al instante sobre eventos, resultados y novedades del mundo deportivo en tiempo real.

• Aplicación que permite a los usuarios buscar y reservar canchas de tenis disponibles según fecha, hora y ubicación, de forma fácil y rápida.

• Programa informático creado para organizar, administrar y hacer seguimiento de torneos de tenis, incluyendo inscripciones y resultados.

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Justificación:

SlamTracker es una herramienta utilizada en torneos de tenis de élite que, gracias al Big Data, ha acumulado millones de datos de Grand Slams para analizar patrones y estilos de juego exitosos, mejorando el rendimiento deportivo.

¿Qué importante laboratorio científico es mencionado como un gran generador de datos y usuario de Big Data para descubrir los secretos del universo?

• La Agencia Espacial Europea (ESA), organización intergubernamental que coordina actividades científicas y tecnológicas relacionadas con el espacio.

• LIGO, observatorio que detecta ondas gravitacionales, estudiando eventos cósmicos como fusiones de agujeros negros y estrellas de neutrones.

• El CERN, que con su gran colisionador de hadrones genera 30 petabytes de datos y utiliza una capacidad de computación distribuida globalmente para analizarlos.

• El Laboratorio Nacional Lawrence Livermore que trabaja en investigación avanzada, incluyendo energía, defensa, física nuclear e inteligencia científica.

• El Instituto Max Planck de Física dedica a la investigación en física teórica y experimental, con foco en partículas, cosmos y leyes fundamentales.

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Justificación:

El CERN, laboratorio suizo de física nuclear, es uno de los mayores generadores de datos del mundo. Utiliza el Big Data y una red de computación distribuida para analizar los enormes volúmenes de datos de su acelerador de partículas y estudiar el universo.

¿Cuál es el concepto principal detrás del "Machine Learning" (Aprendizaje Automático)?

• La posibilidad de que las máquinas comprendan y se expresen en varios idiomas, permitiendo la traducción automática y la interacción en lenguas diferentes.

• La elaboración de sistemas robóticos capaces de ejecutar actividades del hogar como limpiar, cocinar o cuidar, con el fin de asistir en las tareas diarias del ser humano.

• El desarrollo de modelos computacionales que simulan el funcionamiento de las neuronas humanas, con el objetivo de imitar procesos de pensamiento y aprendizaje.

• La destreza de los sistemas inteligentes para efectuar operaciones matemáticas muy complejas en poco tiempo, superando ampliamente la velocidad humana de cálculo.

• Que las computadoras sean capaces de aprender a través de patrones y poder detectar nuevos patrones, haciendo predicciones, actuando como un asistente que revisa información importante.

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Justificación:

El Machine Learning permite a las computadoras aprender de los datos para identificar patrones, detectar otros nuevos y hacer predicciones, comportándose como un asistente inteligente que analiza grandes volúmenes de información.