Evolución de Big Data

Evolución de Big data y análisis de datos

El recopilar y almacenar grandes cantidades de datos se remonta a principios de la década de 1950, cuando se introdujeron las primeras computadoras centrales comerciales. Los datos durante este período fueron altamente estructurados. El advenimiento de la World Wide Web (WWW) a principios de la década de 1990 condujo al crecimiento explosivo de datos y al desarrollo de análisis de big data.

Big Data 1.0 (1994-2004)

En esta era, las empresas en línea fueron los principales contribuyentes del contenido web por ello se desarrollaron técnicas de minería web para analizar las actividades en línea de los usuarios.

• La minería de uso web es la aplicación de técnicas de minería de datos para descubrir los patrones de uso de los usuarios web en línea.
• La minería de estructuras web es el proceso de analizar la estructura de un sitio web o una página web.
• La minería de contenido web es el proceso de extraer información útil del contenido de las páginas web.

Big Data 2.0 (2005-2014)

Es impulsado por la Web 2.0 y el fenómeno de las redes sociales. Este nuevo paradigma permitió a los usuarios web interactuar con sitios web y contribuir con su propio contenido.

El análisis de redes sociales admite actividades de minería de contenido de redes sociales, minería de uso y minería de estructuras. Al comprender mejor a los clientes mediante el análisis de redes sociales, las empresas desarrollan campañas efectivas de marketing relacional para segmentos de clientes específicos y adaptan productos y servicios a las necesidades e intereses de los clientes.

Big Data 3.0 (2015 --)

Los principales contribuyentes de Big Data 3.0 son las aplicaciones IoT que generan datos en forma de imágenes, audio y video. El análisis se realiza cada vez más por sensores en la fuente de recopilación de datos. Esta tendencia origina un nuevo campo llamado análisis de transmisión.

El análisis de transmisión implica análisis de eventos en tiempo real para descubrir patrones de interés a medida que se recopilan o generan datos. Los análisis de transmisión se utilizan no solo para monitorear las condiciones existentes sino también para predecir eventos futuros.

[pic 1]

Impactos de Big Data

El uso de análisis de big data puede crear beneficios, como ahorro de costos, mejor toma de decisiones y mayor calidad de productos y servicios.

[pic 2]

...