Más allá del bombo publicitario: Conceptos, métodos y análisis de big data

El tamaño es la primera, y a veces la única, dimensión que destaca al mencionar big data. Este artículo intenta ofrecer una definición más amplia de big data que capture sus otras características únicas y definitorias. La rápida evolución y adopción de big data por parte de la industria ha adelantado el discurso a medios populares, forzando a la prensa académica a ponerse al día. Las revistas académicas en numerosas disciplinas, que se beneficiarían de una discusión relevante sobre big data, aún no han abordado el tema. Este artículo presenta una descripción consolidada de big data integrando definiciones de profesionales y académicos. El enfoque principal del artículo está en los métodos analíticos usados para big data. Una característica distintiva especial de este artículo es su enfoque en el análisis relacionado con datos no estructurados, que constituyen el 95 % de big data. Este artículo resalta la necesidad de desarrollar métodos analíticos apropiados y eficientes para aprovechar grandes volúmenes de datos heterogéneos en formatos de texto no estructurado, audio y video. También refuerza la necesidad de idear nuevas herramientas para análisis predictivo para big data estructurado. Los métodos estadísticos en práctica fueron diseñados para inferir a partir de datos muestrales. La heterogeneidad, el ruido y el enorme tamaño del big data estructurado exigen desarrollar algoritmos computacionalmente eficientes que puedan evitar trampas del big data, como la correlación espuria.