{"id":14171,"date":"2016-10-21T00:00:00","date_gmt":"2016-10-21T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.isdi.education\/es\/7-mitos-big-data\/"},"modified":"2024-04-22T15:50:24","modified_gmt":"2024-04-22T15:50:24","slug":"7-mitos-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.isdi.education\/es\/blog\/7-mitos-big-data","title":{"rendered":"7 mitos del BIG DATA"},"content":{"rendered":"
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En el post de hoy, te contamos algunos de los mitos m\u00e1s comunes que circulan sobre el Big Data.<\/p>\n

Recordar qu\u00e9 es el Big Data<\/strong>: \u201cel sistema que engloba el conjunto de herramientas y softwares para la obtenci\u00f3n, tratamiento y an\u00e1lisis de cantidades masivas de informaci\u00f3n.\u201d <\/strong>Se caracteriza por llevar a cabo estos procesos de manera r\u00e1pida, eficaz y veraz, aportando a las empresas un importante valor a\u00f1adido, porque el conocimiento que generan es directamente aplicable a tu negocio. Te ofrece informaci\u00f3n personalizada y clasificada que te ayudar\u00e1 en la toma de decisiones.<\/p>\n

MITOS Y VERDADES SOBRE EL BIG DATA<\/u><\/strong><\/p>\n

1.<\/strong>El Big Data es la abundancia de datos<\/strong><\/p>\n

Cuando definimos qu\u00e9 es el big data, es un error com\u00fan generalizar y considerarlo como el simple manejo de grandes cantidades de informaci\u00f3n. El Big Data es la disciplina encargada de capturar, registrar, compartir y analizar informaci\u00f3n extra\u00edda de esa masa para obtener informaci\u00f3n segmentada y que nos aportar\u00e1 un gran valor aplicable a un gran n\u00famero de campos.<\/p>\n

2.<\/strong>Cuantos m\u00e1s datos mejor<\/strong><\/p>\n

En primer lugar entender, que cuanto mayor es el n\u00famero de datos que queremos recolectar mayor ser\u00e1 el tiempo que se tarde en conseguir lo que realmente necesitamos. Aunque a trav\u00e9s del Big Data manejemos grandes cantidades de informaci\u00f3n, si nos planteamos unos objetivos previamente de lo que queremos lograr, optimizaremos la b\u00fasqueda y en consecuencia los resultados.<\/p>\n

3.<\/strong>S\u00f3lo es rentable para grandes empresas<\/strong><\/p>\n

Aunque una gran empresa cuente con mayores recursos para la obtenci\u00f3n de data, una empresa peque\u00f1a, aunque lo haga con menos frecuencia, puede servirse de este sistema a trav\u00e9s de data proveniente de proveedores de datos, agencias gubernamentales e incluso plataformas de medios sociales.<\/p>\n

4.<\/strong>El orden de los factores no altera el producto<\/strong><\/p>\n

Muchas empresas, debido a las prisas o a la falta de asesoramiento, recolectan estas grandes cantidades de informaci\u00f3n, y las dejan almacenadas hasta que precisen de ellas sin ordenar los datos previamente. De esta forma no solo estar\u00edas cayendo en el almacenado de datos innecesarios, sino que a su vez podr\u00edas estar perdiendo (en esa marea de datos) informaci\u00f3n relevante que puedas necesitar tener a mano, bien segmentada y analizada. Puede que la empresa decida borrar parte de esos datos almacenados y pierdas data importante.<\/p>\n

Por otro lado el almacenamiento de datos tiene un coste econ\u00f3mico, espacial y de tiempo. Cuanta m\u00e1s informaci\u00f3n sin analizar, ordenar y segmentar poseas, mayores son las posibilidades de atascar el sistema y no ser capaces de manejar ese volumen de informaci\u00f3n.<\/p>\n

5.<\/strong>Todos los datos se generan igual<\/strong><\/p>\n

Esto es una falacia, ya que cada dato puede ser obtenido con unos par\u00e1metros totalmente diferentes, a trav\u00e9s de distintas fuentes, puntos en el tiempo, etc y las conclusiones pueden variar en menor o mayor medida pero no ser\u00e1n iguales y puede que incluso cambie su significado.<\/p>\n

Por razones como esta, los analistas encargados del Big Data no solo deben tener skills estad\u00edsticos, sino tambi\u00e9n conocimientos espec\u00edficos del sector en el que se mueve la empresa y conocimientos de las tendencias de la industria a nivel global.\u00a0<\/p>\n

Entender el contexto y la cultura cuando se est\u00e1 recolectando data es fundamental para un correcto an\u00e1lisis posterior.<\/p>\n

6.<\/strong>Cuanto m\u00e1s espec\u00edfico mejor<\/strong><\/p>\n

Muchas veces cometemos el error de pensar que cuanto m\u00e1s espec\u00edfica sea la conclusi\u00f3n o predicci\u00f3n obtenida, m\u00e1s veraz ser\u00e1 esta. En numerosas ocasiones, de hecho, suele resultar lo opuesto ya que estamos aumentando el margen de error. Tener m\u00e1s de una opci\u00f3n ayuda a visualizar y decidir mejor cual es la m\u00e1s conveniente o acertada.<\/p>\n

7.<\/strong>El big data es para grandes problemas<\/strong><\/p>\n

Es un fallo com\u00fan utilizar el recurso del Big Data limitado a ciertos problemas puntuales que consideramos m\u00e1s valiosos y dejamos de lado otros, por miedo a generar un caos innecesario.<\/p>\n

Se cree tambi\u00e9n que solo grandes expertos son capaces de manejar los datos obtenidos por lo que se prescinde del acceso a estos datos por parte del usuario.<\/p>\n

Si te ha gustado el post y quieres saber m\u00e1s sobre este y otros tem\u00e1s relacionados con el an\u00e1lisis de datos, echa un vistazo a nuestro M\u00e1ster en Anal\u00edtica Web.<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/section><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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