Los datos denominados Big Data tienden a caracterizarse por presentar desafíos en una o más de las dimensiones 3V: volumen, velocidad y variedad.
Respecto al volumen, en el mundo se generan 2.5 quintillones de bytes de datos diariamente. Los datos provienen de diversas fuentes: por ejemplo, los mensajes que colocamos en las redes sociales, los sensores que recogen información acerca del clima, fotos y videos digitales, y los registros de transacciones de compras. Debido al incremento en el volumen de datos que se están generando, el 90% de los datos que existen en el mundo han sido creados en los últimos 2 años.
La velocidad implica que muchas veces los datos llegan en ráfagas y deben ser procesados sin demora para que el resultado sea útil, por ejemplo, para detectar fraude en las transacciones de las tarjetas de crédito.
La variedad se refiere al hecho que los datos generados hoy en día son cada más heterogéneos y complejos: comprenden texto libre, datos semi-estructurados, BD relacionales e incluso flujos de video. Los datos que se caracterizan como Big Data no se pueden manejar con herramientas convencionales para el procesamiento de datos, y por ende requieren nuevos métodos para este fin.
En esta charla, se presentan varios ejemplos del mundo real en que se emplean tecnologías asociadas a Big Data, y se plantean algunos desafíos para el futuro.
Conferencista
Ixent Galpin. PhD en Ciencias de la Computación Universidad de Manchester, ha sido investigador asociado en el Information Management Group de la misma universidad, llevando a cabo investigaciones en las áreas de flujos de datos y optimización de consultas sobre plataformas de computación distribuida extremas. Actualmente es Profesor Titular de la Universidad Jorge Tadeo Lozano en los programas de Ingeniería de Sistemas y Especialización en Desarrollo de Bases de Datos.
