Las 7 UVES del BIG DATA

V 1: Volumen de Información. Cantidad de datos que son generados y se almacenan con la finalidad de procesarlos para transformar los datos en acciones.

Trabajo realizado por Darío y Jóse.

El volumen de información es un componente clave en el contexto del Big Data. Se refiere a la cantidad masiva de datos que se generan y almacenan con el objetivo de procesarlos y convertirlos en acciones significativas. El Big Data se caracteriza por su enorme volumen de datos, que supera la capacidad de las herramientas tradicionales de gestión y procesamiento de datos. El objetivo de manejar este volumen de información en el contexto del Big Data es obtener conocimientos y realizar acciones significativas. Mediante técnicas de análisis de datos como el aprendizaje automático (machine learning), la minería de datos y el análisis estadístico, se pueden descubrir patrones, tendencias, correlaciones y conocimientos que pueden respaldar la toma de decisiones, la mejora de procesos y la identificación de oportunidades.

V 2: Velocidad de datos. Es la rapidez en la que los datos son creados, almacenados y procesados en tiempo real.

La "V2: Velocidad de datos" es otro componente importante en el contexto del Big Data. Se refiere a la rapidez con la que los datos son creados, almacenados y procesados en tiempo real.La velocidad de datos implica la capacidad de capturar y procesar datos en tiempo real, a medida que se generan. Esto implica que las organizaciones deben contar con sistemas y tecnologías que les permitan manejar flujos de datos continuos y en tiempo real. Esto puede involucrar el uso de sistemas de procesamiento de eventos complejos (CEP), tecnologías de transmisión en tiempo real, procesamiento en memoria y arquitecturas de datos altamente escalables.

V 3: Variedad de datos. Formas, tipos y fuentes en las que se registran los datos: documentos de texto, correos electrónicos, audios, vídeos o imágenes que tenemos en nuestro dispositivo móvil, perfiles de redes sociales, etc.

La "V3: Variedad de datos" es otro componente fundamental en el contexto del Big Data. Se refiere a la diversidad de formas, tipos y fuentes en las que se registran los datos.En la actualidad, los datos no solo se generan en un formato estructurado y homogéneo, sino que también se presentan en una amplia variedad de formas y tipos. Esto incluye documentos de texto, correos electrónicos, audios, vídeos, imágenes, datos de sensores, registros de transacciones, perfiles de redes sociales, y muchos otros.Además de la diversidad de formas y tipos de datos, la variedad de datos también se refiere a las diversas fuentes de las cuales se obtienen los datos. Estas fuentes pueden incluir sistemas internos de una organización, fuentes externas como redes sociales y sitios web, datos generados por usuarios, sensores IoT, registros de transacciones, entre otros.

V4: Veracidad de datos. Es la incertidumbre de los datos, es decir, el grado de fiabilidad de la información recibida.

En el entorno del Big Data, la veracidad de los datos puede ser un desafío debido a varias razones. En primer lugar, la cantidad masiva de datos generados a gran velocidad puede dar lugar a errores, duplicados o datos incompletos. Además, la diversidad de fuentes de datos y la variedad de formatos en los que se presentan pueden aumentar la posibilidad de inexactitudes o inconsistencias.La veracidad de los datos también puede verse afectada por la naturaleza de las fuentes de datos. Algunas fuentes pueden ser más confiables y precisas que otras. Por ejemplo, los datos generados a través de sensores altamente calibrados pueden ser más precisos en comparación con los datos generados por usuarios en redes sociales, que pueden estar sujetos a errores o sesgos.

V5: Viabilidad. Capacidad que tienen las compañías en generar un uso eficaz del gran volumen de datos que manejan.

El manejo y análisis de grandes volúmenes de datos puede resultar complejo y desafiante para las organizaciones. La viabilidad se relaciona con la capacidad de una empresa para gestionar de manera efectiva estos datos y obtener valor a partir de ellos. La viabilidad implica varios aspectos. En primer lugar, implica contar con la infraestructura tecnológica adecuada para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos. Esto puede incluir sistemas de almacenamiento en la nube, tecnologías de procesamiento distribuido, bases de datos escalables y herramientas de análisis de datos. Además, la viabilidad implica contar con personal capacitado en el manejo y análisis de datos. Esto puede incluir científicos de datos, ingenieros de datos y profesionales con experiencia en técnicas de análisis de datos y conocimientos específicos del dominio de la empresa.

V6: Visualización. Modo en el que los datos son presentados para encontrar patrones y claves ocultas en el tema a investigar.

La visualización de datos es el proceso de representar información de manera gráfica o visual con el objetivo de facilitar la comprensión, identificar patrones y revelar claves ocultas en un tema de investigación.

V7: Valor. Datos que se transforman en información; esta a su vez se convierte en conocimiento, y este en acción o en decisión.

Es una frase o concepto utilizado para describir la secuencia en la cual los datos se transforman en información, la información se convierte en conocimiento, y finalmente, ese conocimiento se traduce en acción o decisión.