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Big Data: curiosidades y falsos mitos

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6 abril 2015 a las 6:00, por

Curiosidad, Google Plus.

Curiosidad, Google Plus.

Google almacena en sus servidores aproximadamente 10 exabytes, el equivalente a 1.6 billones de libros que apilados marcarían el camino de ida y vuelta a la luna casi cinco veces. El procesamiento de los “Grandes Datos” esconde una realidad densa y compleja, pero no por ello menos llamativa y original.

La empresa tecnológica Adeptia ha elaborado un estudio para reflejar el volumen de información con el que trabajan grandes empresas como Facebook, Google o Amazon, entre otras. Estas son algunos de los números más interesantes:

El 90% de todos los datos que hay diseminados por todo el mundo se han creado en los últimos dos años.

Microsoft posee más de un millón de servidores para almacenar datos.

- Facebook recopila 500 terabytes de datos al día.

Amazon procesa los datos procedentes de las compras de sus 152 millones de clientes para ayudarles a tomar decisiones de compra. Se estima que el gigante del comercio electrónico almacena 1 exabyte de datos.

Big Data y la bola de cristal. Cada vez gana más adeptos la utilización de todos estos datos en el campo de las predicciones deportivas, y para muestra un botón. En 2012 el Big Data pronosticó que Estados Unidos ganaría 108 medallas en las Olimpiadas y lo cierto es que su predicción fue bastante precisa, pues el país norteamericano acabó colgándose 104 metales.

Google gestiona y procesa 3.500 millones de solicitudes de información cada día.

La compañía ha volcado todas estas espectaculares cifras en esta infografía:

Big-Data-Fact-Guide-Infographic

Por otra parte, en el ámbito del Big Data se han instalado una serie de mitos que conviene aclarar. De la mano de Muy Computer Pro, trataremos de identificar cuáles son estas falsas creencias:

1) Muchos datos, sí, pero no siempre tan big. Cuando hablamos de Big Data la tendencia natural es pensar en enormes cantidades de datos que hay que estructurar y exprimir para obtener el mayor valor. Y aunque en determinados escenarios la cantidad de datos puede ser fenomenal, no es esta su principal característica. En realidad, el Big Data comprende ingentes cantidades de small data, de forma similar a como una tormenta del desierto contiene miles de millones de granos de arena.

2) Es posible ir de lo general a lo particular. Si nos interesa el Big Data no podemos empezar desde cero, sino que tendremos que ir paso a paso, persiguiendo objetivos concretos. Antes de lanzarnos a abrazar todas las posibilidades que ofrece, tendremos que planificar y estudiar con cuidado qué es lo que queremos conseguir y qué queremos hacer con la información.

3) Siempre positivo, nunca negativo. El análisis del Big Data supone, entre otras cosas, descartar enormes cantidades de datos que aportan muy poco para centrarnos solamente en aquellos fragmentos que pueden ofrecer un valor añadido a las empresas. No toda la información es aprovechable.

4) Los “Grandes Datos” son sinónimo de precisión. En muchos sentidos, una de las características fundamentales del Big Data es su ambigüedad. El emplear muchas fuentes de datos de forma simultánea puede conducirnos a veces conclusiones diferentes de las que podrían sugerir las propias pruebas que tenemos frente a nosotros.

Teniendo en cuenta estas matizaciones, seguro que nos va a resultar más sencillo enfrentarnos al Big Data sin volvernos locos ante la información que generan.

 

 

 

 

 

 

 

 

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  1. Pingback: Top 10 links sobre la Big data – Travelmaker

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