Концепция больших данных относится к английскому языку и не является частью словаря, разработанного Королевской испанской академией ( RAE ). Понятие относится к хранению и управлению большим количеством данных .

Вопросы, связанные с большими данными, изучаются и обрабатываются с помощью информационных и коммуникационных технологий ( ИКТ ). Этот набор наук и дисциплин предоставляет решения для сбора, хранения, поиска, анализа и отображения очень больших наборов данных.

Большие данные важны при разработке моделей и статистики . Чтобы проводить сравнения, делать прогнозы и предоставлять точные отчеты, обычно необходимо работать с большим количеством информации : в противном случае результаты не имеют достоверности или точности.

Точного количества данных, позволяющего говорить о больших данных, не существует . Обрабатываемые ограничения имеют тенденцию вращаться вокруг терабайтов, петабайтов или зетабайтов . Работа с таким большим количеством информации требует использования передовых технологических ресурсов.

Это означает, что пользователь с домашним компьютером вряд ли сможет работать с большими данными, поскольку эти компьютеры не готовы управлять и хранить столько информации.

Большие данные, однако, сбрасываются в базы данных разных типов. Можно управлять структурированными данными (формат которых уже определен), полуструктурированными данными (они не ограничены определенным полем, но имеют маркеры для разграничения элементов) и неструктурированными данными (без определенного формата). Данные, с другой стороны, могут быть получены и визуализированы различными компьютерными инструментами в соответствии с необходимостью.

Важность этой концепции неисчислима для многих компаний, поскольку она позволяет им получить ответы на тысячи важных вопросов для ее правильного функционирования со скоростью, которая была бы невозможна посредством человеческой работы . Благодаря универсальности, предлагаемой различными системами обработки данных и консультирования, можно получить «индивидуальные» результаты, которые легко понять.

Одним из ключевых слов современной жизни является « склонность »: эта склонность человека выполнять определенные действия или потреблять определенные продукты и услуги заставляет некоторые компании формировать свои предложения в соответствии со своими вкусами и потребностями, и для этого накопление больших объемов статистических данных имеет важное значение.

Запросы и анализ больших данных служат для лучшего руководства бизнесом, акцентируя внимание на правильных решениях, избегая потенциально вредных и указывая на те, которые не были приняты до сих пор, но которые могут привести к значительному росту .

Короче говоря, использование больших данных - это счастливый конец для всех: компании ведут более продуктивный бизнес, повышают эффективность своих операций и объем прибыли, в то время как клиенты получают продукты и услуги, которые им нужны, и все это положительно влияет на рынок.

Следует отметить, что хранение данных не всегда осуществляется на собственных объектах компании; В облаке есть сервисы больших данных с очень конкурентоспособными ценами, которые могут значительно сэкономить на эксплуатации и обслуживании оборудования, а также позволяют избежать типичных нарушений, которые влекут за собой расширение памяти.

Чтобы понять все это, давайте подумаем об очень простом примере: человек хочет создать бизнес, но не имеет четко определенной идеи, поэтому он сидит в своем окне, чтобы наблюдать за своими соседями, чтобы найти вдохновение; В течение дня он слышит, как многие жалуются на отсутствие продуктового магазина в этом районе, и, основываясь на этих данных, он решает открыть его самостоятельно, чтобы удовлетворить указанную потребность . Анализ больших данных позволяет обрабатывать миллионы «историй», подобных этой, одновременно, открывая двери для новаторских идей, о которых много раз сами пользователи не знали.