{"id":497,"date":"2021-05-25T10:00:00","date_gmt":"2021-05-25T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1149"},"modified":"2023-03-27T12:29:37","modified_gmt":"2023-03-27T12:29:37","slug":"tipologias-de-datos-en-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/tipologias-de-datos-en-el-big-data\/","title":{"rendered":"Tipolog\u00edas de datos en el Big Data"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>No todo es an\u00e1lisis de datos estructurados y no estructurados en el <a href=\"https:\/\/ceupelatam.com\/master-en-big-data-analytics-cesuma\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Big Data<\/a><\/strong>. Se trata, adem\u00e1s, de tener la capacidad de analizar y extraer informaci\u00f3n \u00fatil de diversos tipos de datos. Estos no son monol\u00edticos ni responden a una sola tipolog\u00eda, por ello, la complejidad de su an\u00e1lisis se ve resuelta en poder leer los diferentes tipos de datos que existen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Importancia de la tipolog\u00eda de datos en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n<p>Pareciera redundante, pero los datos son el centro del universo del <strong>Big Data<\/strong>. Adem\u00e1s, una vez que son tratados cuidadosamente y analizados en su conjunto, se obtiene informaci\u00f3n vital para las organizaciones. As\u00ed, el desempe\u00f1o, valor, forma de trabajo y resultados finales se ven afectados positivamente.<\/p>\n\n\n\n<p>De igual manera, cuando se trata el <strong>Big Data <\/strong>minuciosamente, se obtiene informaci\u00f3n valiosa que no se cre\u00eda que exist\u00eda, abriendo un abanico de opciones para mejorar la toma de decisiones en pro de mejorar resultados en una organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ello, las tecnolog\u00edas que se encargan de analizar, almacenar y procesar datos a gran escala, lo transforman en informaci\u00f3n para que se utilice de la forma que se crea oportuna y positiva para las compa\u00f1\u00edas y organizaciones. De esta forma, los datos analizados son un punto de referencia obligatorio a la hora de tomar decisiones y mejorar procesos.<\/p>\n\n\n\n<p>El manejo de los tipos de datos en el <strong>Big Data <\/strong>le dar\u00e1 a las organizaciones que los analicen una serie de ventajas competitivas, tales como la reducci\u00f3n de costes, la eficiencia en el cumplimiento de las tareas, la simplificaci\u00f3n de procesos y el tratamiento de la informaci\u00f3n que se almacena en bases de datos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tipos de datos en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n<p>Si bien existen m\u00faltiples tipos de datos, lo cierto es que pueden clasificarse en 2 categor\u00edas bien diferenciadas, las cuales son los datos estructurados y los no estructurados.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Datos estructurados<\/h2>\n\n\n\n<p>Se trata de datos ordenados, los cuales est\u00e1n bien definidos y que tienen formato, tama\u00f1o, longitud y dem\u00e1s caracter\u00edsticas. Tienen la ventaja que pueden ser analizados con m\u00e1s rapidez.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Datos creados; los cuales son generados por sistemas computacionales y sistemas operativos, tales como registros en tablas, ficheros XML, esquemas, entre otros.<\/li>\n\n\n\n<li>Los datos provocados son los que han sido originados indirectamente, todo ello&nbsp;a trav\u00e9s de acciones previas en aplicaciones.<\/li>\n\n\n\n<li>Los datos dirigidos por transacciones son los que se analizan como resultado de poner fin a acciones previas correctamente ejecutadas. Un ejemplo de ello son las facturas generadas al realizar compras y recibir un recibo al retirar dinero en efectivo.<\/li>\n\n\n\n<li>Cuando se generan datos de res\u00famenes de actividades empresariales. As\u00ed como datos de servicios p\u00fablicos, se trata de datos compilados. Un ejemplo de ello, son los censos, el registro electoral, registros de viviendas y los veh\u00edculos registrados seg\u00fan el n\u00famero de placa.<\/li>\n\n\n\n<li>La simulaci\u00f3n de sistemas y de toda \u00edndole tambi\u00e9n arroja diversas tipolog\u00edas de datos. En el \u00e1mbito de empresas se utiliza para analizar las oportunidades de negocios y a estos se les llama datos experimentales.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Datos no estructurados<\/h2>\n\n\n\n<p>Consisten en una tipolog\u00eda de datos que generalmente son binarios. Los cuales no tienen una estructura interna que permita identificarlos con facilidad. Se trata de un conjunto de objetos y caracteres que no tienen valor alguno hasta que se clasifican y se ordenan.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los datos capturados son creados a partir del comportamiento de los usuarios. Generalmente, son generados por dispositivos de alta tecnolog\u00eda, tales como informaci\u00f3n proveniente de relojes inteligentes, los cuales generan datos biom\u00e9tricos cuando se practica ciclismo, nataci\u00f3n y caminatas. Cuenta como datos capturados los de geolocalizaci\u00f3n o los que arrojan los GPS.<\/li>\n\n\n\n<li>Datos generados por los usuarios; este tipo de datos son los que las personas especifican cuando hacen publicaciones en redes sociales, b\u00fasquedas en Google y las visitas que hacen al reproducir videos en YouTube, por ejemplo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fuentes de las tipolog\u00edas de datos en Big Data<\/h2>\n\n\n\n<p>No se puede analizar el <strong>Big Data <\/strong>sin detectar las fuentes de las tipolog\u00edas de datos desde donde se originan. Por ello, a pesar que los diferentes tipos suelen identificarse r\u00e1pidamente, hay que saber extraer informaci\u00f3n valiosa de las fuentes de donde salen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Bases de datos<\/h3>\n\n\n\n<p>Las bases de datos son una de las fuentes m\u00e1s importantes a la hora de obtener <strong>Big Data<\/strong>. No importa si son bases de datos relacionales o no relacionales, lo cierto es que son la fuente en donde se almacena mucha informaci\u00f3n que, generalmente, no se analiza o no se toma en cuenta.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Dispositivos de Internet de las Cosas (IoT)<\/h3>\n\n\n\n<p>Todos los dispositivos nuevos que pueden establecer conexiones a internet e interactuar con el entorno de forma aut\u00f3noma, generan una serie de datos. Por ello, los dispositivos IoT son los que generan cantidades masivas de datos no estructurados, los cuales son f\u00e1ciles de organizar e interpretar.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Redes sociales<\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Las redes sociales son las que muchas veces arrojan datos masivos de alto impacto para las empresas<\/strong>. Esto con respecto a la valoraci\u00f3n que dan las personas acerca de marcas, productos y servicios. De tal manera que estos datos permiten ofrecer respuestas oportunas y redirigir campa\u00f1as publicitarias con el fin de tener \u00e9xito, una vez se han analizado y convertido en informaci\u00f3n realmente \u00fatil para la organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Si quieres saber todo acerca de las tipolog\u00edas de datos asociados al an\u00e1lisis de los mismos para su posterior utilizaci\u00f3n. La <strong><a href=\"https:\/\/ceupelatam.com\/master-en-big-data-analytics-cesuma\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a> <\/strong>provee todas las herramientas y el conocimiento necesario para que puedas distinguir entre las diversas tipolog\u00edas de datos que existen. Esto con el fin de generar informaci\u00f3n de valor de cara al futuro.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>No todo es an\u00e1lisis de datos estructurados y no estructurados en el Big Data. Se trata, adem\u00e1s, de tener la capacidad de analizar y extraer informaci\u00f3n \u00fatil de diversos tipos de datos. 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