Tipos de Big Data: ¿cuáles hay?

Hoy en día entre las empresas utilizan diferentes tipos de Big Data para manejar su información, la alta cantidad de datos explica esta tendencia a la hora de garantizar la eficiencia operativa y financiera de las compañías.

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¿Qué tipos de Big Data existen? Usos y características

La cantidad de información que se genera en Internet a diario es crucial para las empresas. Por esta razón las compañías buscan diversos tipos de Big Data para procesarla y dominarla, pues de manera manual sería inalcanzable.

Como íbamos diciendo, no todo el Big Data es igual: existen distintos tipos con características, aplicaciones y particularidades propias. En este artículo exploraremos los principales tipos de Big Data, sus características y cómo cada uno de ellos aporta valor a diferentes sectores.

En esta breve lista vamos a ver los principales tipos:

• Big Data estructurado
• Big Data no estructurado
• Big Data semiestructurado
• Big Data en tiempo real

Cada uno de estos tipos posee características únicas que determinan cómo se almacena, analiza y utiliza. A continuación, examinaremos en detalle cada tipo, sus aplicaciones más comunes y cómo aprovechan los sectores empresariales esta tecnología de escala para la captación de alto volumen de bytes en Internet.

Big Data estructurado

El Big Data estructurado se refiere a datos que están organizados y que siguen un esquema específico, como bases de datos relacionales que contienen filas y columnas.

Es fácil de analizar y de gestionar debido a su organización ordenada y coherente.

Este tipo de datos se encuentra comúnmente en sistemas de administración de bases de datos (DBMS), como MySQL, PostgreSQL y Oracle.

• Características: los datos están organizados en un formato específico, generalmente en filas y columnas, y cada dato tiene un tipo y longitud definida.
• Usos comunes: el Big Data estructurado es especialmente útil en sectores financieros y bancarios, ya que estos requieren de grandes volúmenes de datos numéricos que deben ser precisos y confiables. Las transacciones bancarias, por ejemplo, generan datos estructurados que necesitan analizarse de manera rápida y precisa.
• Ejemplos de aplicación: empresas como bancos y compañías de tarjetas de crédito usan Big Data estructurado para procesar rápidamente las transacciones financieras y detectar posibles fraudes. Las plataformas de comercio electrónico también lo utilizan para el análisis de transacciones y la personalización de la experiencia del usuario.

Big Data no estructurado

El Big Data no estructurado representa una gran cantidad de datos que no están organizados en un esquema o formato fijo.

Puede incluir texto libre, videos, imágenes, correos electrónicos y otras formas de contenido digital que no se pueden organizar en filas o columnas de manera convencional.

Los métodos tradicionales de procesamiento de datos resultan insuficientes frente a la inmensa cantidad de información sin formato que se genera actualmente. Este tipo de información se clasifica como datos no estructurados.

A continuación, te presentamos un listado donde se describen algunos de sus tipos principales:

• Textos sin formato. Este grupo incluye textos libres extraídos de correos electrónicos, blogs y redes sociales, los cuales se procesan a través de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
• Imágenes y gráficos. Los gráficos y las imágenes requieren ser analizados mediante técnicas de reconocimiento y análisis de patrones para extraer datos relevantes.
• Audio. Los sistemas pueden procesar señales de audio como grabaciones, canciones o mensajes de voz, permitiendo realizar transcripciones, aplicar reconocimiento de voz o incluso interpretar emociones en el audio.
• Video. Los videos también son datos no estructurados y pueden analizarse para identificar movimientos y comportamientos, ayudando en la extracción de información y el desarrollo de nuevas funcionalidades.
• Actividad en redes sociales. Facebook, YouTube, WhatsApp, Instagram, TikTok… Con más de 4.000 millones de usuarios en redes sociales, el contenido no estructurado, como comentarios, videos, gráficos e incluso memes, es una fuente clave para anticipar tendencias.
• Sensores. Gracias al Internet de las Cosas (IoT), se generan datos a partir de sensores que miden variables como temperatura, registros de acceso e incluso indicadores de salud, los cuales se procesan como datos no estructurados.

Big Data semiestructurado

El Big Data semiestructurado es un tipo intermedio que contiene elementos tanto estructurados como no estructurados.

Aunque no sigue una estructura rígida como los datos estructurados, tiene cierta organización o etiquetas que permiten identificar distintos atributos.

Un ejemplo común de datos semiestructurados es el formato de intercambio de datos XML o JSON, que, aunque no está estructurado en filas y columnas, posee etiquetas que facilitan la interpretación.

• Características: estos datos tienen una estructura flexible pero aún cuentan con cierta organización. Las etiquetas o metadatos ayudan a clasificar la información.
• Usos comunes: los datos semiestructurados son muy utilizados en entornos web y en la transmisión de datos entre aplicaciones. Los documentos XML, los archivos JSON y los correos electrónicos son ejemplos de datos semiestructurados.
• Ejemplos de aplicación: las empresas de tecnología y las plataformas en línea como Amazon y Google utilizan datos semiestructurados en el intercambio de información entre sus sistemas y para almacenar datos sobre preferencias del usuario. También, los registros de logs en servidores, que contienen información estructurada sobre el tiempo y el tipo de error, y datos adicionales no estructurados, son un ejemplo de Big Data semiestructurado.

Big Data en tiempo real

El Big Data en tiempo real implica el procesamiento y análisis de datos inmediatamente después de su creación, permitiendo que las empresas tomen decisiones informadas de manera rápida y efectiva.

Este tipo de Big Data es crítico en aplicaciones donde la inmediatez es clave, como en el comercio de acciones, la seguridad y la atención médica.

• Características: los datos se capturan, procesan y analizan instantáneamente, y los resultados se presentan en tiempo real para una rápida toma de decisiones.
• Usos comunes: los sectores de la banca, los servicios financieros, el comercio electrónico y la seguridad emplean Big Data en tiempo real para monitorear transacciones, identificar amenazas potenciales y adaptar las experiencias de los usuarios.
• Ejemplos de aplicación: las empresas de telecomunicaciones usan Big Data en tiempo real para monitorear la calidad de la red y resolver problemas rápidamente. Las instituciones financieras lo emplean para el comercio en tiempo real, donde cualquier retraso en la ejecución puede llevar a pérdidas significativas. En el sector de la salud, el análisis de Big Data en tiempo real permite a los médicos monitorear a los pacientes en UCI, generando alertas inmediatas si hay cambios críticos en los signos vitales del paciente.

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