Big data se refiere a cualquier recopilación de datos que sea demasiado grande para que los métodos tradicionales la procesen o analicen.
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Big data se refiere a las colecciones de datos que son extremadamente grandes, complejas y de rápido crecimiento; tan grandes, de hecho, que el software tradicional de procesamiento de datos no puede gestionarlas. Estas colecciones pueden contener datos estructurados y no estructurados. Aunque no existe una definición técnicamente precisa y ampliamente aceptada de "big data," el término se utiliza comúnmente para referirse a colecciones masivas de datos que se expanden rápidamente.
La capacidad de almacenamiento digital ha aumentado exponencialmente desde el desarrollo de los primeros ordenadores. Los datos pueden guardarse a gran escala y recuperarse en cuestión de segundos. la informática en la nube ha hecho que el almacenamiento de datos sea prácticamente ilimitado. Todos estos avances han hecho posible el advenimiento de los big data. Además, con el uso generalizado de Internet, los datos de la actividad de los usuarios, los contenidos alojados en la web y los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT ) pueden registrarse y analizarse para hacer predicciones o entrenar modelos avanzados de inteligencia artificial (IA).
Los big data pueden proceder de fuentes de acceso público, o pueden ser privados. Algunos ejemplos de big data son:
Entre los usos habituales de los big data se incluyen:
Aunque no existe un acuerdo firme sobre lo que constituye exactamente "big data", el término suele aplicarse a una recopilación de datos que cumple los criterios generales de volumen, velocidad y variedad:
Juntos, estos atributos se conocen como "las tres V".
La IA se refiere a la capacidad de los ordenadores para realizar tareas cognitivas, como generar texto o crear recomendaciones. En cierto modo, los big data y la IA tienen una relación simbiótica:
Los conjuntos de datos masivos hacen posible una IA eficaz, permitiendo una capacitación más precisa y completa para los algoritmos avanzados. Se pueden utilizar grandes conjuntos de datos curados y etiquetados para entrenar modelos de aprendizaje automático; los modelos de aprendizaje profundo son capaces de procesar datos brutos sin etiquetar, pero requieren en consecuencia más potencia de cálculo.
Por ejemplo, el gran modelo lingüístico (LLM) ChatGPT se capacitó con millones de documentos. Las entradas que recibe de los usuarios le ayudan a capacitarse aún más para producir respuestas que suenen humanas. Otro ejemplo: las plataformas de redes sociales utilizan algoritmos de aprendizaje automático para seleccionar contenidos para sus usuarios. Con millones de usuarios que ven y les gustan las publicaciones, tienen muchos datos sobre lo que la gente quiere ver, y pueden utilizarlos para crear un feed de noticias o una página "For You" basada en el comportamiento de los usuarios.
A la inversa, el rápido procesamiento de la IA y su capacidad para hacer asociaciones significa que puede utilizarse para analizar enormes conjuntos de datos que ningún humano o software tradicional de consulta de datos podría procesar por sí solo. Los proveedores de streaming como Netflix utilizan algoritmos propios basados en el comportamiento de los espectadores en el pasado para hacer predicciones sobre qué tipo de programas o películas disfrutarán más los espectadores.
Sobrecarga de información: al igual que una habitación demasiado desordenada hace difícil encontrar el objeto que uno necesita, unas bases de datos tan grandes pueden, irónicamente, hacer difícil encontrar datos útiles y relevantes.
Análisis de datos: normalmente, cuantos más datos se tienen, más conclusiones precisas se pueden extraer. Pero sacar conclusiones de conjuntos de datos masivos puede ser un reto, ya que el software tradicional tiene dificultades para procesar cantidades tan grandes (y los grandes datos superan con creces la capacidad humana de análisis sin ayuda).
Recuperación de datos: recuperar datos puede ser caro, especialmente si los datos están almacenados en la nube. El almacenamiento de objetos requiere poco mantenimiento y es casi ilimitado, por lo que es ideal para grandes conjuntos de datos. Pero los proveedores de almacenamiento de objetos suelen cobrar tasas de salida por recuperar los datos almacenados.
Garantizar la exactitud de los datos: los datos inexactos o poco fiables hacen que los modelos predictivos y los algoritmos de aprendizaje automático entrenados con esos datos produzcan resultados incorrectos. Sin embargo, comprobar la exactitud de grandes volúmenes de datos en rápido crecimiento es difícil de hacer en tiempo real.
Preocupación por la privacidad y la normativa: las recopilaciones de big data pueden contener datos que marcos normativos como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) consideran datos personales. Aunque un conjunto de datos no contenga actualmente tales datos, los nuevos marcos pueden ampliar la definición de información personal de modo que los datos ya almacenados queden incluidos en esta. Una organización puede no ser consciente de que sus conjuntos de datos contienen estos datos, pero si es así, está sujeta a multas y sanciones si se accede a sus datos o se utilizan indebidamente. Además, si una base de datos contiene información personal, el propietario de la base de datos se enfrenta a una mayor responsabilidad en caso de Fuga de datos.
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