4V’s DE BIG DATA

 

Volumen: hace referencia a la cantidad de los datos que se generan por segundo, los datos son generados automáticamente por máquinas, redes e interacciones personales en sistemas como redes sociales; datos de valores desconocidos, como mensajes de Twitter, flujos de clics en páginas web, aplicaciones móviles, tráfico de red, equipos con sensores que capturan datos a la velocidad de la luz, etc.

El volumen delimita el concepto de datos masivos ya que no se pueden almacenar en ordenadores simples por el contrario requieren de una tecnología específica para el almacenamiento.

Velocidad: se refiere al ritmo con el que los datos fluyen de fuentes como procesos de negocios, máquinas, redes e interacción humana con cosas como redes sociales, dispositivos móviles, etc. El flujo de datos es masivo y continuo.

Estos datos en tiempo real pueden ayudar a los investigadores y las empresas a tomar decisiones valiosas que brindan ventajas competitivas estratégicas y retorno de la inversión si puede manejar la velocidad.

Para aprovechar al máximo el significado de los datos su procesamiento debe realizase en tiempo real o en el menor tiempo posible. Para mejorar el análisis y la extracción de conclusiones se requiere una velocidad para acceder o visualizar los datos.

Variedad: se refiere a las diferentes formas, fuentes y tipos que tienen los datos tanto estructurados como no estructurados o semiestructurados entre los que se incluye documentos de texto, audios, videos, emails, fotos, videos, sistemas de monitorización, PDFs, ficheros de sonido etc.

Veracidad: La veracidad es cuán exacto o verdadero puede ser un conjunto de datos. Pero en el contexto de Big Data, la definición de veracidad, adquiere un poco más de significado. Cuando se trata de la precisión del Big Data, no solo se trata de la calidad de los datos en sí, sino también de la confiabilidad de la fuente de datos, el tipo y el procesamiento. Eliminar aspectos como los prejuicios, las anomalías o incoherencias, la duplicación y la volatilidad son solo algunos de los aspectos que contribuyen a mejorar la precisión de los grandes datos.

La veracidad de los datos implica asegurar que el método de procesamiento de los datos reales tenga sentido en función de las necesidades del negocio y que el resultado sea pertinente a los objetivos. La interpretación de grandes datos de la manera correcta garantiza que los resultados sean relevantes y procesables.