El mundo del Big Data es relativamente nuevo, por lo que muchos todavía no estamos familiarizados con algunos de sus términos que, si bien resultan esenciales, necesitamos de un conocimiento básico para entender qué quieren decirnos exactamente.

 

A continuación te contamos qué significan algunos de los términos más importantes del Big Data para entender mejor este concepto y sus beneficios:

 

¿Qué es el Big Data?

 

Empezamos por lo básico. El Big Data hace referencia al arte de almacenar y manejar grandes cantidades de datos. Según los expertos, para ser definido como tal el tamaño de los datos recogidos debe ir desde los 30 terabytes hasta varios petabytes. También deben tener el potencial para ser extraídos y usados para obtener información, en procesos de análisis y aprendizaje automático.

 

Términos de Big Data que deberías conocer:

 

1. Algoritmo: Las instrucciones o indicaciones que permiten a un programa hacer aquello para lo que está destinado, en Big Data nos ayuda en la identificación de patrones.

 

2. Analista de datos: Es el profesional que analiza con técnicas concretas los datos de la empresa para la que trabaja, uno de sus fines principales es detectar los problemas pasados para que no vuelvan a repetirse en el futuro.

 

3. Analítica predictiva: Es la ciencia que utiliza los datos anteriores de un negocio para ver como este puede comportarse en el futuro y qué problemas podrían aparecer con el fin de prevenirlos.

 

4. Analytics: La forma de capturar y analizar la información para convertirla en insights.

 

5. Blaze: Una interfaz que nos permite consultar datos en diferentes sistemas de almacenaje, también se le conoce como una librería de Python (Un idioma de programación).

 

6. Business intelligence: La forma inteligente de trabajar los datos almacenados de un negocio. En lugar de solo almacenar estos datos se utiliza la información que nos aportan para implementar mejores estrategias en nuestro negocio.

 

7. C++: Un lenguaje de programación.

 

8. Ciencia de datos o Data Science: Métodos científicos para resolver problemas analíticos, con el fin de conseguir una mejor comprensión de la información.

 

9. Data Lake: Almacenamiento de la información en bruto.

 

10. Data Mining: Es el nombre que reciben las técnicas utilizadas para explorar grandes bases de datos.

 

11. Insight: Hace referencia a los datos concretos que nos aportan una información valiosa para la optimización general, un ejemplo de insight puede ser detectar un patrón de comportamiento en el consumidor, habitualmente estos puntos concretos solo pueden ser vistos por expertos en Big Data.

 

12. Machine Learning: Es el aprendizaje automático de las máquinas, los sistemas con machine learning aprenden por sí solos mediante la repetición, sin necesidad de que el programador introduzca nuevos datos o códigos. Es una tecnología muy utilizada por ejemplo en el uso de chats bot.

 

13. NoSQ: Sistemas de gestión de bases de datos que permiten almacenar la información cuando surgen problemas con las bases de datos relacionales.

 

14. Sentiment Analytics: También conocido como minería de opinión. Es un proceso automático que permite conocer la opinión concreta sobre el tema dado.

 

15. Small Data: Análisis de datos sobre cantidades almacenadas menores a las que serían consideradas como Big Data.