Big Data: Su importancia, desafíos y gobernabilidad

Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

¿Qué es Big Data?

Big data (en español, grandes datos o grandes volúmenes de datos) es un término evolutivo que describe cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que tienen el potencial de ser extraídos para obtener información.

¿Por qué el Big Data es tan importante?

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.

¿Para qué sirve el Big Data?

Sirve para explotar comercialmente una gran cantidad de datos para crear nuevos servicios comerciales. En el mundo se acumulan cada vez más datos en formato digital pero el problema es que estos datos son en general poco estructurados y en cantidades ingentes.

¿A quien va dirigido el Master big data?

Un máster Big Data por lo general está dirigido a profesionales con un perfil técnico que estén en busca de una formación integral en el área de Big Data, Business Intelligence, Business Analytics, Machine Learning y más, a fin de que sean capaces de implementar cada técnica de manera correcta.