Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

¿Cómo Funciona?

El análisis de un gran volumen de datos mediante técnicas de Ciencia de Datos o Data Science permite hacer predicciones de comportamiento certeras. Nuestra empresa emplea los resultados para adelantarse a posibles problemas y para detectar qué necesitan nuestros clientes actuales y nuestros clientes potenciales.

Al final, la inclusión del Big Data combinado con la Ciencia de Datos deriva en negocios más eficientes, porque podemos adelantarnos y dar las respuestas antes incluso de que lleguen preguntas. En este contexto, una de las características del Big Data es que es un habilitador tecnológico para la Ciencia de Datos. Es decir, que permite que los modelos de Ciencia de Datos se construyan sobre un volumen virtualmente infinito de datos. Al mismo tiempo, permite procesar y entrenar los modelos de modo mucho más rápido.

De este modo, conseguimos modelos mucho más acertados y en mucho menos tiempo. Esta velocidad mayor redunda en un aspecto clave en Ciencia de Datos e Innovación, como es la aceleración en la Innovación, al poder fallar rápido y con un coste mínimo (Fail Fast).

Como el Big Data está en constante actualización (recibiendo, almacenando y procesando datos en tiempo real), hay un aprendizaje continuo. El volumen de datos con los que se alimentan las predicciones es cada vez mayor, por lo que éstas son cada vez más acertadas y están continuamente supeditadas a posibles cambios.