{"id":3021,"date":"2025-04-24T13:43:27","date_gmt":"2025-04-24T13:43:27","guid":{"rendered":"https:\/\/lapaz.bo\/smp\/blog\/?p=3021"},"modified":"2025-04-24T13:43:29","modified_gmt":"2025-04-24T13:43:29","slug":"big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lapaz.bo\/smp\/blog\/index.php\/2025\/04\/24\/big-data\/","title":{"rendered":"BIG DATA"},"content":{"rendered":"\n<h1 class=\"wp-block-heading has-text-align-center has-ast-global-color-1-color has-text-color has-link-color wp-elements-92ca503b4dba3305b87f9d70a7c0bcda\"><strong>BIG DATA<\/strong><\/h1>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-edd02bce8638ba5e752b0d771a877451\"><strong>Por: Javier Gustavo P\u00e9rez Mendieta \u2013 Unidad de Investigaci\u00f3n y Pol\u00edticas Municipales<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-cec367b95c57d0d0bfa9a9b4377dae60\">Michael Chen de Oracle (2024) define al Big Data como \u201cconjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no pueden gestionarse ni analizarse f\u00e1cilmente con las herramientas tradicionales de procesamiento de datos, en particular las hojas de c\u00e1lculo. Los <strong>big data<\/strong> incluyen datos estructurados, como una base de datos de inventario o una lista de transacciones financieras; datos no estructurados, como publicaciones sociales o videos; y conjuntos de datos mixtos, como los que se utilizan para entrenar grandes modelos de lenguaje para la IA (Inteligencia Artificial)\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-f0bb1ad968c57b1c4b24cc5383e317c4\">Google (s\/f) se\u00f1ala que el <strong>Big Data<\/strong> \u201cengloba conjuntos extremadamente grandes y diversos de datos estructurados, sin estructurar y semiestructurados que siguen creciendo exponencialmente a lo largo del tiempo. Estos conjuntos de datos son tan enormes y complejos en volumen, velocidad y variedad que los sistemas de gesti\u00f3n de datos tradicionales no pueden almacenarlos, procesarlos ni analizarlos\u201d.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-134c05c4002055a27a848ae41d52dd04\">Para Intel (s\/f) \u201cdescribe el flujo de datos no estructurados creados por todo, desde las publicaciones en redes sociales y el tr\u00e1fico de red hasta el Internet de las Cosas (IoT), las c\u00e1maras de seguridad p\u00fablicas y los datos meteorol\u00f3gicos globales. A diferencia de los small data, que se pueden estructurar, almacenar y analizar en una base de datos relacional, los <strong>big data<\/strong> superan la capacidad de las tablas, filas y columnas en complejidad y procesamiento\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-9104b69a09f289272e531ad37e0979bf\">Badman y Kosinski de IBM (2024) se\u00f1alan que \u201cse refiere a conjuntos de datos masivos y complejos que los sistemas tradicionales de gesti\u00f3n de datos no pueden manejar. Cuando se recopilan, gestionan y analizan adecuadamente, los <strong>big data<\/strong> pueden ayudar a las organizaciones a descubrir nuevos insights y tomar mejores decisiones empresariales\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-55bfa11f97920feb0f005307931c4f88\">En s\u00edntesis, <strong>Big Data<\/strong> hace referencia a conjuntos de datos, estructurados y no estructurados, extremadamente grandes y de elevada complejidad recabados de fuentes diversas y que permiten mediante su procesamiento una mejora toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-8b74285473a04bc7fdfc842a970b2285\">Google (s\/f) afirma que las definiciones de <strong>Big Data<\/strong> pueden variar, sin embargo, existe cierto consenso en las V del Big Data, inicialmente 3 a las que se agreg\u00f3 otras 3:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-1c2b910b3efddc829910730ac51ea908\"><em>\u201c<strong>Volumen. <\/strong>Como su nombre indica, la caracter\u00edstica m\u00e1s com\u00fan asociada al Big Data es su gran volumen. Esto describe la enorme cantidad de datos que se pueden recopilar y que se generan a partir de diversas fuentes y dispositivos de forma continua.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-42066ec32bf1c4912e74cdf850fa0794\"><strong><em>Velocidad. <\/em><\/strong><em>La velocidad de Big Data hace referencia a la velocidad a la que se generan los datos. Hoy en d\u00eda, los datos se suelen generar en tiempo real o casi en tiempo real y, por lo tanto, tambi\u00e9n deben procesarse, consultarse y analizarse al mismo ritmo para tener un impacto significativo.&nbsp;<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-bcf059d29e9b49e27834d6a5d71ec2e8\"><strong><em>Variedad. <\/em><\/strong><em>Los datos son heterog\u00e9neos, es decir, pueden proceder de muchas fuentes diferentes y pueden estar estructurados, no estructurados o semiestructurados. Los datos estructurados m\u00e1s tradicionales (como los datos de hojas de c\u00e1lculo o bases de datos relacionales) se complementan ahora con texto, im\u00e1genes, audio y archivos de v\u00eddeo no estructurados, o con formatos semiestructurados como los datos de sensores que no se pueden organizar en un esquema de datos fijo.&nbsp;<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-a7f8c30f6f1aae2643d50c5e4b91841e\"><strong><em>Veracidad. <\/em><\/strong><em>El Big Data puede resultar desordenado, con mucho ruido y es propenso a errores, lo que dificulta el control de la calidad y la precisi\u00f3n de los datos. Los conjuntos de datos grandes pueden resultar dif\u00edciles de manejar y confusos, mientras que los conjuntos m\u00e1s peque\u00f1os pueden presentar una imagen incompleta. Cuanto mayor sea la veracidad de los datos, m\u00e1s fiable ser\u00e1.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-3656925b7489fcb727edc47db664b283\"><strong><em>Variabilidad. <\/em><\/strong><em>El significado de los datos recogidos cambia constantemente, lo que puede provocar incoherencias a lo largo del tiempo. Estos cambios incluyen no solo los cambios de contexto y de interpretaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n en los m\u00e9todos de recogida de datos basados en la informaci\u00f3n que las empresas quieren recoger y analizar.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-2fafadc95c691843f6f7da5bcdc02856\"><strong><em>Valor. <\/em><\/strong><em>Es fundamental determinar el valor empresarial de los datos que recoges. Los Big Data deben contener los datos adecuados y luego analizarse de manera eficaz para extraer informaci\u00f3n valiosa que ayude a tomar decisiones fundamentadas\u201d.\u00a0<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-ast-global-color-1-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-ba4f6c6603a4d43c16974eaa05b9e7bf\"><strong>Referencias bibliogr\u00e1ficas<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-028c277ce8191717bb4e2a1386ec1e6c\">Chen, Michael (23 de septiembre de 2024). \u00bfQu\u00e9 es el big data? <a href=\"https:\/\/www.oracle.com\/es\/big-data\/what-is-big-data\/\">https:\/\/www.oracle.com\/es\/big-data\/what-is-big-data\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-d4a7632e92d6ef69a0d49fc0a558ef10\">Google (s\/f). \u00bfQu\u00e9 es Big Data? <a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/learn\/what-is-big-data?hl=es\">https:\/\/cloud.google.com\/learn\/what-is-big-data?hl=es<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-69d6f1c31074c49114ac86f632b698d4\">Intel (s\/f). \u00bfQu\u00e9 es Big Data? <a href=\"https:\/\/www.intel.la\/content\/www\/xl\/es\/artificial-intelligence\/analytics\/what-is-big-data.html\">https:\/\/www.intel.la\/content\/www\/xl\/es\/artificial-intelligence\/analytics\/what-is-big-data.html<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-black-color has-text-color has-link-color has-medium-font-size wp-elements-3219e5419b4f0ffd3dcc4f8044ffb3b7\">Badman, Annie y Kosinski, Matthew (18 de noviembre de 2024). \u00bfQu\u00e9 es el big data? <a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/mx-es\/think\/topics\/big-data\">https:\/\/www.ibm.com\/mx-es\/think\/topics\/big-data<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-ast-global-color-5-color has-ast-global-color-1-background-color has-text-color has-background has-link-color has-medium-font-size wp-elements-35a63b264d8faed921431b2024175325\"><strong>Las opiniones expresadas en este documento son de exclusiva responsabilidad de los autores y no reflejan necesariamente una posici\u00f3n del Gobierno Aut\u00f3nomo Municipal de La Paz.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>BIG DATA Por: Javier Gustavo P\u00e9rez Mendieta \u2013 Unidad de Investigaci\u00f3n y Pol\u00edticas Municipales Michael Chen de Oracle (2024) define al Big Data como \u201cconjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no pueden gestionarse ni analizarse f\u00e1cilmente con las herramientas tradicionales de procesamiento de datos, en particular las hojas de c\u00e1lculo. 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