Las 7 V del Big data

Se trata de la capacidad que tienen las compañías en generar un uso eficaz del gran volúmen de datos que manejan.

La viabilidad en inteligencia empresarial implica el análisis estratégico de datos para mejorar la competitividad a largo plazo. Utilizando herramientas de análisis, una empresa puede evaluar el rendimiento, identificar tendencias y anticiparse a las necesidades del cliente, logrando así un uso efectivo de su gran volumen de datos.

Viabilidad fuera del ámbito empresarial sería la gestión de datos en la salud personal. Imagina llevar un seguimiento de tu actividad física, patrones de sueño y hábitos alimenticios a través de aplicaciones y dispositivos. La viabilidad en este contexto se relacionaría con la capacidad de utilizar esos datos de manera efectiva para mejorar tu bienestar, tomar decisiones saludables y establecer metas alcanzables.

Cuando hablamos de visualización nos referimos al modo en el que los datos son presentados. Una vez que los datos son procesados (los datos están en tablas y hojas de cálculo), necesitamos representarlos visualmente de manera que sean legibles y accesibles.

Un ejemplo de visualización de datos es la representación gráfica de estadísticas deportivas. Supongamos que tienes datos detallados sobre el rendimiento de un equipo de fútbol en varias temporadas.

Utilizar gráficos, diagramas y tablas interactivas para visualizar estos datos facilita la identificación de patrones, fortalezas y áreas de mejora de manera más rápida y comprensible que simplemente revisar números en una hoja de cálculo.

El valor se obtiene de datos que se transforman en información; esta a su vez se convierte en conocimiento, y este en acción o en decisión.

No todos los datos de los que partimos se convierten en acción o decisión. Para ello, es necesario tener tecnologías aplicadas. Por ejemplo, una publicación en una red social, que gracias al uso de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural, puede medir el sentimiento positivo o negativo, con la ayuda de un algoritmo de análisis de redes sociales o herramientas que permitan obtener de esto información.

Considera una aplicación de fitness que recopila datos de actividad física de sus usuarios. El valor de estos datos se materializa al convertirlos en información sobre patrones de ejercicio y metas alcanzadas. Esta información se transforma en conocimiento, permitiendo a la aplicación ofrecer recomendaciones personalizadas y motivar a los usuarios, demostrando así que el verdadero valor de los datos radica en su capacidad para inspirar acciones beneficiosas.

La adopción de enfoques integrales para abordar cada una de las 7 V del Big Data permite a las organizaciones no solo gestionar eficientemente grandes volúmenes de datos, sino también transformarlos en conocimientos accionables que respalden decisiones estratégicas y promuevan la innovación en la era digital.

Se refiere a la cantidad de datos que son generados cada segundo, minuto y días en nuestro entorno.

Es la característica más asociada al Big Data, ya que hace referencia a las cantidades masivas de datos que se almacenan con la finalidad de procesar dicha información, transformando los datos en acciones.

La recopilación de datos en redes sociales, donde cada segundo se generan enormes cantidades de publicaciones, comentarios y likes. Este volumen masivo de datos requiere un manejo especializado para extraer información significativa y tomar decisiones informadas.

Se refiere a los datos en movimiento por las constantes interconexiones que realizamos, es decir, a la rapidez en la que son creados, almacenados y procesados en tiempo real.

Un ejemplo sencillo de la velocidad de los datos sería el seguimiento en tiempo real de la ubicación de vehículos mediante un sistema de GPS.

Se refiere a las formas, tipos y fuentes en las que se registran los datos.

Datos, ya sea estructurados como bases de datos o no estructurados como textos, correos, imágenes, y acciones en dispositivos, abarcan desde redes sociales hasta clics en páginas y registros.

Un ejemplo de variedad de datos es la recopilación de información de una campaña de marketing en línea, que puede incluir datos estructurados como registros de compras en una base de datos, y datos no estructurados como comentarios en redes sociales, formularios de registro y correos electrónicos.

La veracidad de los datosCuando hablamos de veracidad nos referimos a la incertidumbre de los datos, es decir, al grado de fiabilidad de la información recibida.

Imagina que estás buscando reseñas en línea sobre un nuevo producto. Algunas personas pueden ofrecer opiniones honestas y precisas basadas en sus experiencias, mientras que otras pueden exagerar o incluso dejar comentarios falsos. La veracidad de estos datos, por lo tanto, se refiere a la confiabilidad y certeza de la información que encuentras en esas reseñas en línea.