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ES Las tres posibles categorías usadas por este tipo de clasificación son: big data estructurados, big data desestructurados y big data semiestructurados.

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• big data desestructurados
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ES Velocidad: Esto debe hacerse con las impresionantes velocidades en que el big data es recolectado. Además, el big data suele ser accesible en tiempo real (mientras se está reuniendo).

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• big data suele
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ES Semiestructurados: El big data semiestructurado, como tal vez hayas deducido, tiene características del big data estructurado y del desestructurado

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• estructurado
• desestructurado

ES Para que un conjunto de datos sea considerado big data, debe, normalmente, reunir los siguientes tres criterios, conocidos como las «tres v» :

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• reunir los siguientes
• criterios

ES Términos como «big data» (o macrodatos) se usan cada vez con más frecuencia

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ES ¿Pero qué significa, exactamente? ¿Qué es el big data? ¿Es peligroso? ¿Cómo afecta a nuestra privacidad? Estas son algunas de las preguntas que cubriremos en este artículo.

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ES El término «big data» describe las enormes cantidades de datos (personales) que, continuamente, están siendo recolectados por distintos actores

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ES Las colecciones de big data son, a menudo, tan vastas, que es imposible analizarlas usando los análisis de datos tradicionales

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ES Sin embargo, si uno analiza el big data de la forma correcta, pueden encontrarse patrones y llegar a conclusiones interesantes

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ES Por ejemplo, el big data se suele usar en búsquedas de mercados a gran escala: ¿qué productos son más probables que se compren? ¿Qué tipo de anuncio es más efectivo cuando quieres conectar y persuadir a los clientes?

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ES Volumen: El big data es cualquier cosa menos una pequeña muestra. Involucra vastas colecciones de datos, resultantes de largas y continuas observaciones.

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ES Por ejemplo, el big data es fantástico para el aprendizaje automático, o «machine learning»

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ES Además, como ya hemos comentado brevemente antes, el big data puede usarse para detectar patrones

• hemos comentado brevemente
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ES Finalmente, el big data es el reflejo de las huellas dactilares digitales de los usuarios

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ES Hay varias formas de clasificar el big data

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ES La primera forma, que es la usada con más frecuencia, diferencia el big data en función del tipo de dato que está recolectando

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ES Estructurados: Cuando el big data es estructurado, puede guardarse y presentarse de una forma organizada y lógica, haciendo que los datos sean más accesibles y fáciles de comprender

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ES Desestructurados: El big data desestructurado no está organizado de ninguna forma

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ES El big data desestructurado no tiene la estructura de, por ejemplo, una tabla que denote una cierta coherencia entre los distintos elementos del conjunto de datos

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ES Otra forma habitual de distinguir entre distintos tipos de big data es mirando la fuente de datos

• Otra forma habitual
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ES Personas: Esta categoría concierne al big data generado por personas. Ejemplos de ello podrían ser libros, imágenes, vídeos, así como información y datos (personales) en webs y redes sociales, como Facebook, Twitter, Instagram, etc.

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• imágenes
• vídeos
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• redes sociales
• Facebook
• Twitter
• Instagram

ES Proceso de registro: Esta categoría incluye el tipo más tradicional de big data, que se reúne y analiza por (grandes) empresas para mejorar ciertos procesos en un negocio.

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ES Máquinas: Este tipo de big data se consigue del cada ver mayor número de sensores que hay en máquinas

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ES Los datos generados por máquinas suelen ser muy complejos, pero por lo menos este tipo de big data está, generalmente, bien estructurado y completo.

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ES ¿Para qué puede usarse el big data?

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ES Déjanos hacer las cosas un poco más concretas y hablar sobre algunas aplicaciones reales del big data

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ES Después de todo, hay muchas, muchas, muchas formas en las que las empresas y organizaciones usan el big data

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ES Sin embargo, el big data también se usa de formas completamente diferentes de las estrategias comerciales que acabamos de ver

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ES Otro caso bien conocido del uso efectivo del big data tiene que ver con el gigante de la mensajería internacional UPS

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ES UPS usa un software especial que fue desarrollado después del análisis de big data

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ES Se supone que este sistema ya ha ahorrado a UPS millones de litros de combustible, gracias al big data.

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ES Otro ejemplo interesante de recolección de big data son los tests de ADN y las webs como MyHeritage DNA

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ES No hace falta decir que, este proceso, implica un montón de datos recolectados y cruzados, convirtiéndolo en otro de los mayores jugadores en la recolección y uso de big data

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ES Los tests «tradicionales», físicos, también implican una enorme cantidad de big data, ya que las empresas que realizan estos tests obtienen acceso a extremadamente enormes conjuntos de datos sobre mucha, mucha gente

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ES Por supuesto, es importante estar informado de los posibles riesgos que conllevan estos procesos de recolección de big data

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ES Muchas empresas y organizaciones recolectan big data, ya que lo usan para análisis interesantes

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ES Sin embargo, al igual que con otro conjunto de datos normal, un análisis incorrecto de big data puede tener serias consecuencias

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ES El big data se está volviendo muy popular, y las organizaciones están más y más dispuestas a recolectar todo tipo de datos

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ES Recolectar y guardar big data con malas intenciones

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ES La recolección de big data es usada más y más a menudo por empresas, organizaciones y gobiernos, así pueden hacer un perfil individual preciso de la gente

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ES Además, los recolectores de big data podrían, fácilmente, influenciar y manipular la toma de decisiones de las personas analizando y usando los datos reunidos.

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ES Como ya habrás probablemente entendido, el big data viene acompañado de muchas desventajas y riesgos

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ES Recolectar big data es más fácil que nunca

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ES Ya que tu privacidad está tan cercanamente atada a la recolección masiva de datos personales, queremos usar esta sección para hablar de las distintas preocupaciones sobre la privacidad que acompañan al big data.

• privacidad está tan
• acompañan al big

ES Asimismo, los gobiernos y los servicios secretos dependen también del big data

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ES Por supuesto, esto también significa que hay un montón de big data sobre el que los ciberdelincuentes les gustaría echar el guante y, tal vez, incluso manipularlos y abusar de ellos

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ES Por suerte, hay algunas formas de protegerte de esta violación a gran escala de la privacidad que el big data puede causar.

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ES En resumen, no existe algo como una fuerte ley de privacidad «global» que se aplique a todos los recolectores de big data y que proteja a todos los usuarios

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• usuarios

ES Esto quiere decir que nuestra privacidad no solo está afectada por los recolectores de big data usando formas ilegales, sino incluso de formas perfectamente legales, por muy paradójico que suene

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ES Por suerte, las violaciones a gran escala de la privacidad reveladas por informantes como Edward Snowden y Chelsea Manning han aumentado de forma muy importante la consciencia sobre los riesgos del big data

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