ANALÍTICA DE LA BIG DATA: datos estructurados, semiestructurado.

La investigación prácticamente se basa en la etnografía y los métodos digitales que se aglutinan bajo la denominación de Big Data analítica de datos o minería de datos. Tema que se vuelve un desafió para las ciencias sociales.
Hablar de big data, es referirse a la funcionalidad del conjunto de datos o combinaciones que tienen que ver con su tamaño, variabilidad y velocidad de información estructurada y no estructurada, bases de datos relacionales y estadísticos de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.
En este sentido, hoy en la actualidad no cabe duda que las tecnologías digitales actualmente representan en el mundo, la mayor parte de nuestras prácticas cotidianas. Esto se evidencia en la trazabilidad de las interacciones de los distintos actores sociales; personas, grupos, corporaciones que producen, comparten, interactúan y organizan la información digital.
 
El auge de los portales y redes sociales, junto a la aparición de las nuevas herramientas computacionales, convierte a  “los datos en el nuevo petróleo” (Mejía & Couldry , 2019). De la misma manera la vuelven como punto de atracción para el nuevo capitalismo de datos que en ella se puede mercantilizar.
 
Por lo tanto, la valoración que genera el Big Data en cuanto a una mayor comprensión de nuestro comportamiento social, o en relación a cómo esta analítica de datos puede contribuir a la generación de un conocimiento para la toma de decisiones que nos afectan bajo la premisa de que conlleve una gestión más eficiente y efectiva de nuestro entorno social y natural.
 
Lo que se entiende generalmente por Big Data es pues un conjunto heterogéneo de técnicas de procesar grandes cantidades de datos digitales. A lo que diría Robert Kitchin (2013:1-2) la Big Data es la capacidad de procesar para el análisis un enorme volumen de datos. Esta analítica puede partir de grandes bases de datos que se generan, por ejemplo, en las operaciones electrónicas en tiempo real, permite identificar y comparar los patrones de compra. En este caso, los datos “están ahí” sólo hace falta hacerles las preguntas adecuadas para, por ejemplo, mejorar el servicio de las compañías financieras.
Lo que es fundamental en Big Data son estas relaciones y los patrones que se pueden derivar de establecer conexiones entre distintos tipos y bases de datos. La potencialidad del análisis Big Data está relacionada con esta identificación de patrones y que estos patrones puedan tener una capacidad predictiva.

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