La reciente explosión de las masas de datos multimedia y principalmente de vídeo, generados tanto por profesionales como por particulares, nos obliga a revisar los métodos y mecanismos de análisis tradicionales. De hecho, la base de datos tal como la conocemos hoy ya no es solo SQL (NoSql)[1]. Debe poder almacenar y organizar datos completamente heterogéneos en modelos cada vez más complejos con el añadido de una restricción de tamaño… La volumetría.
En este contexto, vemos emerger una palabra, una expresión,
A menudo definimos el «Big Data» por la regla de las «3V»[2]: «…high-volume, –velocity and -variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making…», esto define los retos inherentes al crecimiento de los datos como: Volumen, Velocidad y Variedad. A partir de ahora, se atribuyen hasta «5 V» a las características del Big Data: la Veracidad (noción destacada por IBM) que discute la relevancia teniendo en cuenta el contexto. El Valor, que muestra más bien el interés económico, científico y tecnológico de los datos.
Estas 5 características, ejes o dimensiones del Big Data se tienen en cuenta para lograr crear valor donde las herramientas tradicionales se veían limitadas por la volumetría de los datos y sus tipos. El Big Data permite hoy en día favorecer una medicina preventiva y personalizada. Así, el análisis de las búsquedas de los internautas en un motor de búsqueda ya ha permitido detectar más rápidamente la llegada de una epidemia de gripe. En un futuro próximo, los dispositivos conectados deberían permitir el análisis continuo de los datos biométricos de los pacientes. También permite, mediante el análisis de los datos del Big Data (datos procedentes de abonos de transporte público, geolocalización de personas y coches, etc.), modelizar los desplazamientos de las poblaciones para adaptar las infraestructuras y los servicios (horarios y frecuencia de los trenes, por ejemplo). Como muestra el perfil de los participantes en el salón Big Data Paris 2014, casi todos los sectores económicos están afectados por el uso de esta tecnología.
Sin embargo, hay que saber que el despliegue de soluciones Big Data tiene un coste, que es financiero (infraestructura, soluciones de software, etc.), de uso (formación y re-skilling de los colaboradores), de seguridad (al centralizar los datos, se crea un objetivo muy codiciado) pero también de protección de datos personales (una gran problemática a nivel europeo).
Por experiencia, hay que saber que las empresas hoy en día tienen la voluntad de hacer Big Data, pero nos damos cuenta rápidamente de que no tienen la necesidad y que las soluciones tradicionales responden bien a ella. De hecho, no coinciden con las «5 V», a veces a causa de la volumetría que al fin y al cabo no es tan importante, o de la velocidad que no es tan importante.
Para concluir, el «Big Data» es una nueva tecnología de ruptura para algunos, una evolución lógica de las herramientas de Business Intelligence (BI) para otros. Hay que estudiar, analizar y comprender bien sus necesidades previamente a cualquier migración o despliegue. Después, saber urbanizar la infraestructura con las restricciones encontradas en la fase previa. No hay que dudar en dejarse acompañar en estas operaciones por ESN (Entreprise de Services du Numérique)[3] cada vez más especializadas.
fuentes
[1] https://fr.wikipedia.org/wiki/NoSQL%3Dsike
[2] «Gartner’s Big Data Definition Consists of Three Parts, Not to Be Confused with Three “V”s» 2013
[3] http://www.syntec-numerique.fr/content/les-ssii-changent-de-nom-et-se-renomment-esn
