Cantidades, letras o símbolos sobre los que una computadora realiza operaciones y que pueden almacenarse y comunicarse como señales eléctricas y grabarse en medios magnéticos, ópticos o mecánicos.

Ahora, veamos la definición de Big Data.

Big Data es una colección masiva de datos que continúa creciendo dramáticamente con el tiempo. Es un conjunto de datos que es tan grande y complicado que ninguna tecnología típica de gestión de datos puede almacenarlo o procesarlo de manera efectiva. Big data es similar a los datos regulares , pero es mucho más grande.

Las categorías de Big Data son las siguientes:

• Estructurado
• No estructurado
• Semiestructurado

Estructurado

Los datos estructurados son cualquier dato que se puede almacenar, acceder y procesar en un formato predeterminado. Con el tiempo, el talento informático se ha vuelto más exitoso a la hora de inventar estrategias para trabajar con dicho material (cuando el formato se entiende por completo de antemano) y extraer valor de él. Sin embargo, ya estamos anticipando problemas cuando la mayor parte de dichos datos se expanda a proporciones enormes; los tamaños típicos están en las decenas de zettabytes.

No estructurado

Los datos no estructurados son cualquier dato que tiene una forma u organización indeterminada. Los datos no estructurados presentan varios obstáculos en términos de procesamiento para obtener valor de ellos , además de su enorme cantidad .

Un buen ejemplo es una fuente de datos heterogénea que incluye una combinación de archivos de texto simples , fotos, videos y otros tipos de datos no estructurados .Las organizaciones hoy en día tienen una gran cantidad de datos a su disposición, pero no saben cómo extraer valor de ellos porque los datos están en su forma sin procesar o en formato no estructurado .

Semiestructurado

Ambos tipos de datos se pueden encontrar en datos semiestructurados. Los datos semiestructurados parecen estar estructurados, pero no están definidos por una definición de tabla en un sistema de administración de bases de datos relacionales.

Un conjunto de datos contenido en un archivo XML es un ejemplo de datos semiestructurados.

Las siguientes características se pueden utilizar para describir Big Data:

• Volumen
• Variedad
• Velocidad
• Variabilidad

Volumen: El término "Big Data" se refiere a una cantidad masiva de información. Cuando se trata de establecer el valor de los datos, el tamaño de los datos es realmente importante. Además , si un dato puede clasificarse o no como Big Data está determinado por su volumen . _Como resultado, al trabajar con soluciones de Big Data, el 'Volumen' es un factor importante para considerar.

Variedad: la variedad de Big Data es la siguiente característica para considerar.

La variedad se refiere a una amplia gama de fuentes y tipos de datos, tanto estructurados como no estructurados. La mayoría de las aplicaciones solían tratar las hojas de cálculo y las bases de datos como sus únicas fuentes de datos. Correos electrónicos, imágenes, videos, dispositivos de monitoreo, archivos PDF, audio y otros tipos de datos ahora se están incorporando en programas analíticos. Esta amplia gama de datos no estructurados crea desafíos para el almacenamiento, la extracción y el análisis de datos.

Velocidad: Se refiere a la velocidad a la que se generan los datos. El potencial real de los datos está determinado por la rapidez con que se recopilan y procesan para satisfacer las demandas.

El ritmo al que fluyen los datos desde fuentes como procesos comerciales, registros de aplicaciones, redes y sitios de redes sociales, sensores, dispositivos móviles, etc., se conoce como Big Data Velocity. El flujo de datos es masivo e interminable.

Variabilidad: esto se refiere a la inconsistencia que los datos pueden mostrar a veces, lo que obstruye el proceso de manejo y administración eficiente de los datos.

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La capacidad de procesar Big Data en un DBMS tiene una serie de ventajas, que incluyen:

Las empresas pueden utilizar inteligencia externa para tomar decisiones.

Las organizaciones pueden ajustar su estrategia comercial utilizando datos sociales de motores de búsqueda y sitios como Facebook y Twitter.

El servicio de atención al cliente ha mejorado.

Los sistemas tradicionales de retroalimentación de los consumidores se están eliminando a favor de nuevos métodos basados en Big Data. Big Data y tecnologías de procesamiento de lenguaje natural se están utilizando para leer y evaluar las respuestas de los usuarios en estas nuevas plataformas.

• Si existe un riesgo para el producto o los servicios, debe identificarse lo antes posible.

• Eficacia operativa mejorada

Antes de determinar qué datos deben enviarse al almacén de datos, las tecnologías Big Data se pueden utilizar para crear un área de preparación o una zona de aterrizaje para nuevos datos.

Además, la combinación de la tecnología Big Data con un almacén de datos permite a una organización descargar datos a los que se accede con poca frecuencia.

• Big Data se define como datos que tienen un tamaño extremadamente grande.
• Big data es una frase que se refiere a una gran colección de datos que continúa aumentando exponencialmente con el tiempo.
• Los ejemplos de análisis de Big Data incluyen intercambios financieros, sitios de redes sociales y motores de aviones, entre otros.
• Los datos estructurados, no estructurados y semiestructurados son ejemplos de Big Data.
• Las características de Big Data incluyen volumen, variedad, velocidad y variabilidad.
• Los beneficios de Big data incluyen un mejor servicio al cliente, una mayor eficiencia operativa y una mejor toma de decisiones.