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1.2.1 Introducción
El big data y la IA están estrechamente interrelacionados. El big data proporciona la enorme cantidad de datos necesarios para entrenar y mejorar los modelos de IA, facilitando que encuentren patrones y tomen decisiones más precisas. Por su parte, la IA ayuda a analizar y extraer información significativa de los conjuntos de datos masivos.
En este segundo punto del BLOQUE 1, descubriremos qué es el big data, su importancia y trataremos el desafío del crecimiento de los datos.
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Big data, por Tumisu, bajo licencia Pixabay
1.2.2 ¿Qué es el big data?
El big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no pueden ser fácilmente procesados mediante métodos tradicionales. Estos datos se caracterizan por las tres "V": volumen, velocidad y variedad:
Se puede decir que este concepto no está relacionado con la evolución de las tecnologías, sino más bien en la creación de estas. La aparición de nuevas necesidades por el manejo de gran cantidad de datos almacenados en los sistemas de empresas, gobiernos y particulares es lo que ha dado tanto valor al conocido big data.
¿Qué es el Big Data Analytics?
¿Qué es el Big Data Analytics?
¿Qué es el Big Data Analytics?, del canal ACCIONA, bajo licencia Youtube Estandar.
1.2.3 Usos del big data
El uso del big data tiene un impacto significativo en nuestra sociedad y en la forma en que se utilizan las tecnologías, influyendo en diversas industrias y campos, transformando la forma en que se toman decisiones, se obtienen conocimientos y se desarrollan innovaciones. Algunas áreas destacadas son:
Empresas y comercio.
Salud y medicina.
Ciencias sociales y políticas.
Ciudades inteligentes.
Educación.
Industria y manufactura.
Tecnología y redes sociales.
Investigación científica.
Entretenimiento y medios de comunicación.
Banca y finanzas.
1.2.4 Desafío del crecimiento de los datos
En la era digital actual, la proliferación exponencial de datos se ha convertido en un desafío fundamental que enfrentan individuos, empresas e instituciones. Este vertiginoso crecimiento ha dado lugar a una serie de problemas y consideraciones que abarcan desde la complejidad inherente a la gestión de conjuntos de datos masivos hasta las restricciones energéticas y espaciales en los centros de procesamiento de datos (CPD). Esta avalancha de información ha desencadenado una serie de obstáculos interconectados que van desde la complejidad en el almacenamiento y movimiento de los datos hasta la falta de soporte y competencia para enfrentar eficazmente estos escenarios.
Complejidad: con la expansión de la digitalización, la complejidad de los datos también ha aumentado exponencialmente. La diversidad de tipos de datos, desde texto e imágenes hasta datos en tiempo real generados por sensores, crea un entorno complejo que exige enfoques más avanzados de procesamiento y análisis.
Limitaciones de energía y espacio en los CPD: los centros de procesamiento de datos, a menudo alojados en salas restringidas, se enfrentan al desafío de equilibrar la demanda de energía y la disipación del calor. El constante crecimiento de datos requiere más servidores y recursos de cómputo, lo que puede agotar los recursos disponibles y aumentar el consumo de energía.
Complejidad en el almacenamiento y movimiento de los datos: almacenar y transferir grandes volúmenes de datos plantea un reto en términos de latencia, velocidad y costos. La necesidad de gestionar flujos de datos en tiempo real y almacenarlos de manera eficiente impulsa la innovación en tecnologías de almacenamiento y redes.
Falta de soporte y competencia para trabajar estos escenarios: a medida que los datos crecen en volumen y complejidad, la necesidad de profesionales y herramientas capaces de gestionar y analizar estos datos se vuelve crucial. La falta de experiencia y la competencia para abordar estos desafíos pueden obstaculizar la capacidad de las organizaciones para aprovechar al máximo su potencial de datos.
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