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2.1. 📖 Características

Las "3V"

Muchos expertos definen el Big Data a partir de lo que se conoce como las "3V", tres características clave que lo distinguen: volumen, variedad y velocidad.

  • Volumen: Se refiere a la cantidad masiva de datos generados cada segundo. Desde redes sociales hasta sensores IoT, el volumen de datos creados por dispositivos digitales es inmenso.
  • Velocidad: La velocidad con la que se recogen y procesan los datos. En la era del tiempo real, la capacidad de procesar datos rápidamente es fundamental para obtener información oportuna.
  • Variedad: Los tipos de datos son increíblemente variados, incluyendo textos, imágenes, vídeos, registros de transacciones, y mucho más, cada uno con sus propios formatos y complejidades.

Visualización, Transporte y Almacenaje de Datos Generados

Visualización de Datos
Imagen de pikisuperstar en Freepik. Visualización de Datos

Cuando los sistemas conectados (como sensores IoT o aplicaciones) generan datos, es fundamental poder verlos, transportarlos y guardarlos correctamente para que resulten útiles.

📊 Visualización de datos

Consiste en mostrar los datos de forma clara y comprensible, normalmente a través de gráficos, paneles o indicadores. Ejemplos:

  • Un gráfico de temperatura en una estación meteorológica.

  • Un panel que muestra cuántos pasos has dado en tu smartwatch.

🚚 Transporte de datos

Los datos recogidos deben enviarse desde el dispositivo que los genera hasta el lugar donde se analizan o almacenan.
🔹 Se transmiten por WiFi, Bluetooth, red móvil o Internet.
🔹 En muchos casos, los datos viajan a la nube para poder acceder a ellos desde cualquier lugar.

💾 Almacenaje de datos

Una vez recogidos, los datos deben guardarse de forma segura para poder consultarlos o analizarlos más tarde. Pueden almacenarse en:

  • Dispositivos locales (como una tarjeta SD en un sensor).

  • Servidores o servicios en la nube como Google Drive, Amazon Web Services o bases de datos en línea.

Este proceso —ver, enviar y guardar datos— permite que sistemas inteligentes como los de salud, domótica, transporte o educación funcionen de forma eficiente y conectada. 🌐📈💡

Datos Cualitativos y Cuantitativos

En el análisis de Big Data, los datos se pueden clasificar en dos grandes tipos: cualitativos y cuantitativos.

  • Datos cuantitativos: Son datos numéricos, que se pueden medir y representar con cifras.
    🔹 Ejemplos: Número de pasos, temperatura, visitas a una web, likes en una publicación.

  • Datos cualitativos: Son datos descriptivos, que expresan cualidades, opiniones o categorías.
    🔹 Ejemplos: Comentarios en redes sociales, colores preferidos, respuestas a encuestas abiertas.

Ambos tipos de datos son fundamentales en Big Data: los cuantitativos permiten hacer cálculos y estadísticas, y los cualitativos ayudan a interpretar contextos, sentimientos y preferencias. 📊🗣️