Ed. Inf.
Big Data se creó para satisfacer las demandas de las tecnologías existentes.
Aunque puede haber más características destacables cabe hacer especial mención a que sirve para el almacenamiento y tratamiento de grandes volúmenes de datos que poseen unas características:
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Volumen: Hace referencia al tamaño de los datos que pueden provenir de múltiples fuentes.
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Velocidad: Refiriéndose a la rapidez.
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Variedad: Hablamos de datos estructurados, semi-estructurados (software, hojas de cálculo, informes) y no estructurados (documentos, vídeos, audios, etc.).
Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es que proporciona una gran cantidad de información, datos que pueden ser utilizados de cualquier manera que la empresa considere oportuna. Esto permite una reducción de coste, mejor toma de decisiones y ofrecer nuevos productos y servicios.
En cuanto a la calidad de los datos, se plantean algunos desafíos como:
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La cantidad de fuentes y tipos de datos.
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El gran volumen de datos.
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La volatilidad, en cuanto a la rapidez con la que cambian los datos, lo que hace que tengan una validez muy corta.
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No existen estándares de calidad de datos unificados. En 1987 la Organización Internacional de Normalización (ISO), publicó las normas ISO 9000 para garantizar la calidad de productos y servicios. Sin embargo, el estudio de los estándares de calidad de los datos no comenzó hasta los años noventa, y no fue hasta 2011 cuando ISO publicó las normas de calidad de datos ISO 8000.
Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse. Además, la investigación sobre la calidad de datos de Big Data ha comenzado hace poco y no hay apenas resultados.
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