Conoce a qué se refieren las famosas 3 V del big data

Es importante tener presente esto cuando se trabaja con big data.

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El big data es quizá la herramienta que ha cambiado diametralmente el modo en el que las empresas toman decisiones en la actualidad. Por medio del análisis, estudio y procesamiento de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, las compañías pueden determinar no sólo ciertas tendencias, sino que también permite realizar ciertas predicciones. En su funcionamiento hay un concepto fundamental que se conoce como las 3 V.

Las 3 V hace referencia a las tres dimensiones o cualidades a las que se enfrenta big data para poder trabajar con los datos: la velocidad, la variedad y volumen. Cabe destacar que estas características son las más elementales, pues hay algunos profesionales que menciona cuatro y hasta siete elementos. Sin embargo, esta tercia es la base y constante de todos los modelos de parámetros posteriores. A continuación mencionaremos a qué se refiere cada uno de estos término.

Comencemos por el más evidente de todos: el volumen. Sabemos que en big data, como su propio nombre lo especifica, trabaja con cantidades grandes de datos, que es a lo que precisamente se refiere este concepto. Pensemos, por ejemplo, en la cantidad de llamadas que se hacen todos los días en un call center. Es un gran número de registros que pueden ser analizados con big data.

Sin embargo, no todas las llamadas que se reciben en un call center son iguales. Habrá personas que busquen resolver alguna duda, otros que quieran quejarse y algunos más que quieran expresar su agradecimiento. Precisamente esto le brinda un carácter un heterogéneo a la información con la que se trabajará, la cual se conoce como variedad, que es parte de las 3 V.

Volvamos a nuestro ejemplo del call center. Imaginemos que funciona las 24 horas del día y que los agentes telefónicos recibirán una llamada tras otra. Esto nos da a entender que precisamente los datos se generarán a una gran velocidad, que es la última de las 3 V que hemos mencionado.

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