Manejo de información masiva (big data)
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Manejo de información masiva (big data)
En términos generales podríamos referirnos al concepto big data como a la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para procesar y describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados y semi-estructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis. De esta manera, el concepto de big data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales de cómputo.
Además del gran volumen de información, esta existe en una gran variedad de tipos de datos que pueden ser representados de diversas maneras en todo el mundo, por ejemplo, en dispositivos móviles, audio, video, sistemas GPS, incontables sensores digitales en equipos industriales, automóviles, medidores eléctricos, veletas, anemómetros, etc., los cuales pueden medir y comunicar el posicionamiento, movimiento, vibración, temperatura, humedad y hasta los cambios químicos que sufre el aire, de tal forma que las aplicaciones que analizan estos datos requieren que la velocidad de respuesta sea suficientemente rápida para lograr obtener la información correcta en el momento preciso. Estas son las características principales de la problemática asociada a big data.
La línea de investigación en software de alto desempeño cultiva el campo de big data para desarrollar conocimiento en torno a los procesos de representación, manipulación, análisis e interpretación de grandes cantidades de datos en formato no restringido y en diferentes contextos. Como ejemplos de aplicación se pueden incluir: a) en las organizaciones para facilitar y/o automatizar procesos de negocios (por ejemplo, para identificar los mejores candidatos a ocupar una plaza disponible) o identificar los patrones de comportamiento de sus clientes de forma que se puedan ofrecer mejores servicios; b) en ambientes de comercio electrónico mediante sistemas que ofrezcan asistencia a los usuarios para optimizar tiempo, costo y seguridad en sus transacciones; c) en ambientes científicos para procesar de la mejor manera posible la cantidad de información necesaria para llevar a cabo experimentos y desarrollos tecnológicos; d) en ambientes de entretenimiento como la manipulación (comprensión y transformación) de contenidos multimedia.