Datos masivos es un área de la tecnología que estudia cómo tratar, almacenar y obtener información a través del big data. Cuando se utiliza correctamente, el Big Data ayuda a la empresa a comprender mejor las necesidades, los hábitos y los comportamientos de sus clientes. 

Para ser asertivo, el Big Data trabaja sobre 5 pilares: velocidad, volumen, variedad, veracidad y valor. Cuando están bien articulados, aportan diversas posibilidades, ventajas y beneficios a la empresa.

Conozca cada una de las 5 V de Big Data

1. La velocidad: 

Pensando en el uso estratégico de Big Data, la velocidad con la que se recogen, organizan y analizan los datos es crucial para mantener una ventaja sobre los competidores. La vida útil de algunos datos es corta, por lo que siempre hay que tener cuidado con el momento en que se procesan, ya que si están desfasados, la información recogida puede perder valor para el mercado. Por lo tanto, es necesario trabajar en el procesamiento de la información prácticamente en tiempo real. 

2. Volumen: 

La cantidad de datos existentes es inconmensurable, después de todo cada objeto o persona conectada a Internet genera datos constantemente. Por lo tanto, cada empresa necesita saber dónde buscar la información necesaria dentro de este mar de datos que se genera diariamente en cantidades cada vez mayores. Es necesario buscar siempre nuevas formas de recoger información útil para el desarrollo de estrategias. 

3. Variedad: 

Hay datos estructurados, presentados en forma de hojas de cálculo y archivos CSV o XLSX, pero ésta no es la única forma en que existe la información. Los datos no estructurados son los que encontramos en diferentes formatos como vídeos, archivos multimedia, imágenes, texto o audio. Además, los datos pueden proceder de diferentes fuentes, como redes sociales, aplicaciones, cookies, correos electrónicos, loT y otras, cada una de las cuales ofrece diferentes tipos de información siguiendo sus propios patrones. Hay que utilizar herramientas que puedan procesar y agrupar los datos de forma coherente. 

4. Veracidad

Es necesario prestar siempre atención a lo que es relevante y verdadero, no toda la información disponible se corresponde con la realidad actual, hay datos falsos generados con segundas intenciones y también hay datos obsoletos, que en su día fueron ciertos pero ahora son irrelevantes, ambos pueden suponer el fracaso de las estrategias. Por lo tanto, el reto del Big Data es separar la información importante del resto. 

5. Valor 

De nada sirve tener una buena cantidad de datos relevantes procesados rápidamente si no pueden aportar valor a la empresa. Es necesario analizar cuidadosamente la información recopilada y entender cómo puede ser útil, en qué estrategias se puede utilizar y cómo se utilizará también. No toda la información es relevante para los objetivos particulares y específicos de cada empresa. 

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