Análisis de macrodatos
Estamos a mitad de la temporada de carreras. Los ciclistas de montaña regresan de las Copas del Mundo, los ciclistas de carretera se preparan para los nacionales y otros se dedican a los fondos o a la gravilla los fines de semana. Muchos de los que montamos, corremos y entrenamos tenemos la suerte de utilizar varias bicicletas para estos eventos y creamos una cantidad obscena de datos a lo largo de un año de ciclismo, por no hablar de toda una vida. ¿Qué se supone que hay que hacer con todos esos datos? ¿Son valiosos? Mis respuestas rápidas son: capturarlos y sí, analizarlos. ¿Por qué? Siga leyendo…
Está bien establecido que entrenar y competir con un medidor de potencia es la mejor manera de controlar la intensidad del ejercicio, la carga de entrenamiento, el rendimiento y otras matrices. Esto está particularmente cimentado en la cultura del ciclismo de carretera; sin embargo, a menudo recibo preguntas como “¿Realmente necesito un medidor de potencia en mi bicicleta de montaña?” o “¿El pulsómetro no me permitirá saber dónde estoy mientras corro en la bicicleta de cross?”. Gran parte de esto se reduce al presupuesto, lo entiendo. Pero debes saber que la captura de estos datos puede dar lugar a grandes conocimientos sobre ti, como atleta. No me malinterpretes: podemos poner a la gente en forma y entrenar a campeones del mundo sin medidores de potencia, pero a medida que la tecnología mejora y salen al mercado medidores de potencia más rentables, hay razones de peso para capturar tantos datos como sea posible. En los próximos párrafos, voy a arrojar algo de luz sobre por qué es ideal utilizar un medidor de potencia en más, o en todas, tus bicicletas si lo que buscas es obtener esa ventaja competitiva.
¿Qué es el análisis de datos y por qué es importante?
El concepto de Big Data existe desde hace tiempo, pero no ha sido hasta hace poco cuando ha revolucionado el mundo empresarial. La mayoría de las organizaciones entienden ahora cómo pueden capturar los terabytes de datos que llegan a sus empresas y aplicar la analítica para transformarlos en información procesable. Las ventajas del Big Data y la analítica lo han convertido en un requisito esencial para las organizaciones que desean aprovechar su potencial empresarial. Para los profesionales, hay un océano de oportunidades en Big Data Analytics para considerarlo como su próximo paso profesional.
Big Data” se refiere a un volumen extremadamente grande de datos y conjuntos de datos que incluyen datos estructurados y no estructurados procedentes de múltiples fuentes. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software tradicional de procesamiento de datos es incapaz de capturarlos, gestionarlos o procesarlos. Los big data complejos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes eran inaccesibles.
Amazon, el gigante del comercio minorista en línea, utiliza su enorme banco de datos para acceder a los nombres, direcciones, pagos e historiales de búsqueda de sus clientes y los emplea en algoritmos publicitarios y para mejorar las relaciones con los clientes.
Curso de formación para la certificación Big Data Hadoop
La era de la información nos ha introducido en un nuevo mundo de datos. Antes de la invención de las telecomunicaciones y las tecnologías de Internet, los datos eran lo suficientemente pequeños como para ser almacenados en el almacenamiento local y el hardware. En el siglo XXI, hemos pasado a un espacio en el que hay muchísima información y datos sobre todos y sobre todo. Desde la Internet de las Cosas (IoT), como los wearables y los productos domésticos inteligentes, hasta las formas en que nos relacionamos con Internet, como a través de las redes sociales, las aplicaciones, los anuncios y los sitios web, hay múltiples puntos de datos que se recopilan sobre cada uno de nosotros en cualquier momento. Con todos estos datos disponibles sobre las personas, Internet y el mundo en que vivimos, los profesionales de la ciencia de datos de todos los sectores han aprendido a utilizarlos para explorar problemas complejos, como predecir tendencias futuras e influir en el comportamiento de los usuarios. Si te interesa saber más sobre qué es el big data y por qué es importante, ¡sigue leyendo!
Pero lo primero es lo primero: hay que definir big data. A diferencia de los small data, los big data son esencialmente datos lo suficientemente grandes como para requerir herramientas y métodos especializados de almacenamiento y organización para poder analizarlos. Entendido a través de los tres grandes conceptos de volumen, variedad y velocidad, el big data se diferencia de otras formas de datos no sólo por su tamaño, sino por los diferentes tipos de datos que incluye, así como por la velocidad a la que podemos recopilarlos y analizarlos.
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Big data se refiere principalmente a conjuntos de datos demasiado grandes o complejos para ser tratados por el software tradicional de aplicaciones de tratamiento de datos. Los datos con muchas entradas (filas) ofrecen una mayor potencia estadística, mientras que los datos con una mayor complejidad (más atributos o columnas) pueden dar lugar a una mayor tasa de falsos descubrimientos[2]. Aunque a veces se utiliza de forma imprecisa debido en parte a la falta de una definición formal, la interpretación que parece describir mejor el término big data es la que se asocia a un gran conjunto de información que no podríamos comprender cuando se utiliza sólo en cantidades más pequeñas[3].
El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de análisis predictivos, análisis del comportamiento de los usuarios u otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. “Hay pocas dudas de que las cantidades de datos ahora disponibles son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos”[6].
Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales y los paquetes de software estadístico de escritorio utilizados para visualizar datos suelen tener dificultades para procesar y analizar big data. El procesamiento y análisis de big data puede requerir “software masivamente paralelo que se ejecuta en decenas, cientos o incluso miles de servidores”[20] Lo que se califica de “big data” varía en función de las capacidades de quienes lo analizan y de sus herramientas. Además, el aumento de las capacidades convierte a los macrodatos en un objetivo móvil. “Para algunas organizaciones, enfrentarse por primera vez a cientos de gigabytes de datos puede desencadenar la necesidad de reconsiderar las opciones de gestión de datos. Para otras, pueden ser necesarias decenas o cientos de terabytes antes de que el tamaño de los datos se convierta en una consideración significativa”[21].