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Macrodatos

Un sistema de representación creado por IBM que muestra macrodatos que consisten en las ediciones de Wikipedia realizadas por el bot Pearle. Su visualización más racional aparece acompañada de colores y posiciones en su representación.
Macrodatos se refiere a un fenómeno tecnológico que ha surgido desde mediados de los años ochenta. A medida que las computadoras han mejorado en capacidad y velocidad, las mayores posibilidades de almacenamiento y procesamiento también han generado nuevos problemas. Pero estos nuevos requisitos, que pueden observarse en patrones y tendencias nunca antes vistos en el manejo de estos conjuntos de datos fenomenalmente grandes, pueden ser difíciles de implementar sin nuevas herramientas analíticas que permitan ir orientando a los usuarios, destacando los posibles puntos de interés. El programa XDATA de DARPA y la comunidad de investigadores y artistas que se han reunido allí, serán esenciales para avanzar en el estado del arte relativo a los llamados macrodatos.

Los macrodatos,[1]​[2]​ también llamados datos masivos, inteligencia de datos o datos a gran escala (del inglés big data), es un término que hace referencia a conjuntos de datos tan grandes y complejos que precisan de aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos para tratarlos adecuadamente. Los datos son la reproducción simbólica de un atributo o variable cuantitativa o cualitativa; según la RAE «Información sobre algo concreto que permite su conocimiento exacto o sirve para deducir las consecuencias derivadas de un hecho».[3]​ Por ende, los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos son más sofisticados y requieren un software especializado. En textos científicos en español, con frecuencia se usa directamente el término en inglés big data, tal como aparece en el ensayo de Viktor Schönberger La revolución de los datos masivos.[4]​[5]​

El uso moderno del término macrodatos tiende a referirse al análisis del comportamiento del usuario, extrayendo valor de los datos almacenados, y formulando predicciones a través de los patrones observados. La disciplina dedicada a los datos masivos se enmarca en el sector de las tecnologías de la información y la comunicación. Esta disciplina se ocupa de todas las actividades relacionadas con los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos.

Las dificultades más habituales vinculadas a la gestión de estos grandes volúmenes de datos se centran en la recolección y el almacenamiento de los mismos,[6]​ en las búsquedas, las comparticiones, y los análisis,[7]​ y en las visualizaciones y representaciones. La tendencia a manipular enormes volúmenes de datos se debe en muchos casos a la necesidad de incluir dicha información para la creación de informes estadísticos y modelos predictivos utilizados en diversas materias, como los análisis sobre negocios, sobre publicidad, sobre enfermedades infecciosas, sobre el espionaje y el seguimiento a la población, o sobre la lucha contra el crimen organizado.[8]​

El límite superior de procesamiento ha ido creciendo a lo largo de los años.[9]​ Se estima que el mundo almacenó unos 5 zettabytes en 2014. Si se pone esta información en libros, convirtiendo las imágenes y todo eso a su equivalente en letras, se podría hacer 4500 pilas de libros que lleguen hasta el sol.[10]​

Los científicos con cierta regularidad encuentran límites en el análisis debido a la gran cantidad de datos en ciertas áreas, tales como la meteorología, la genómica,[11]​ la conectómica (una aproximación al estudio del cerebro; en inglés:Connectomics; en francés: Conectomique), las complejas simulaciones de procesos físicos[12]​ y las investigaciones relacionadas con los procesos biológicos y ambientales.[13]​

Los data sets crecen en volumen debido en parte a la recolección masiva de información procedente de los sensores inalámbricos y los dispositivos móviles (por ejemplo las VANET), el constante crecimiento de los históricos de aplicaciones (por ejemplo de los registros), las cámaras (sistemas de teledetección), los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia.[14]​[15]​

La capacidad tecnológica per cápita a nivel mundial para almacenar datos se dobla aproximadamente cada cuarenta meses desde los años 1980.[16]​ Se estima que en 2012 cada día fueron creados cerca de 2.5 trillones de bytes de datos.[17]​

Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales y los paquetes de software utilizados para visualizar datos, a menudo tienen dificultades para manejar los macrodatos. Este trabajo puede requerir "un software masivamente paralelo que se ejecute en decenas, cientos o incluso miles de servidores".[18]​ Lo que se califica como macrodatos varía según las capacidades de los usuarios y sus herramientas, y las capacidades de expansión hacen que los macrodatos sean un objetivo en movimiento. "Para algunas organizaciones, enfrentar cientos de gigabytes de datos por primera vez puede provocar la necesidad de reconsiderar las opciones de administración de datos. Para otros, puede tomar decenas o cientos de terabytes antes de que el tamaño de los datos se convierta en una consideración importante".[19]​

  1. ↑ Real Academia Española. «macrodatos». Diccionario de la lengua española (23.ª edición). 
  2. ↑ «Macrodatos e inteligencia de datos, alternativas a big data». Consultado el 11 de abril de 2017. 
  3. ↑ Musicco, Daniela. «Data drive / human drive: el reto de la Data Comunicación». COMUNICACIÓN Y HOMBRE. Consultado el 12 de junio de 2020. 
  4. ↑ «"Los datos masivos (o big data) son el nuevo oro"». eldiario.es. Consultado el 23 de mayo de 2017. 
  5. ↑ Hernández García, Claudia (diciembre del 2018). [www.comoves.unam.mx «Big data: o cómo los datos masivos están cambiando el mundo»] |url= incorrecta (ayuda). ¿Cómo ves? (Ciudad de México: Dirección General de Divulgación de la Ciencia (UNAM)) 21 (241): 8-13. Consultado el 2 de diciembre de 2018. 
  6. ↑ Kusnetzky, Dan. What is "Big Data?". ZDNet. http://blogs.zdnet.com/virtualization/?p=1708 Archivado el 21 de febrero de 2010 en Wayback Machine.
  7. ↑ Vance, Ashley. Start-Up Goes After Big Data With Hadoop Helper. New York Times Blog. 22 de abril de 2010. http://bits.blogs.nytimes.com/2010/04/22/start-up-goes-after-big-data-with-hadoop-helper/?dbk
  8. ↑ Cukier, K. (25 February 2010). «Data, data everywhere». The Economist. http://www.economist.com/specialreports/displaystory.cfm?story_id=15557443
  9. ↑ Málaga Hoy. «El imparable crecimiento del uso del Big Data». https://www.malagahoy.es. Consultado el 23 de octubre de 2018. 
  10. ↑ Martin Hilbert, experto en redes digitales: “Obama y Trump usaron el Big Data para lavar cerebros” http://www.theclinic.cl/2017/01/19/martin-hilbert-experto-redes-digitales-obama-trump-usaron-big-data-lavar-cerebros/
  11. ↑ Community cleverness required. Nature, 455(7209), 1. 2008. http://www.nature.com/nature/journal/v455/n7209/full/455001a.html
  12. ↑ Sandia sees data management challenges spiral. HPC Projects. 4 August 2009. «Copia archivada». Archivado desde el original el 11 de mayo de 2011. Consultado el 22 de abril de 2011. 
  13. ↑ Reichman,O.J., Jones, M.B., and Schildhauer, M.P. 2011. Challenges and Opportunities of Open Data in Ecology. Science 331(6018): 703-705.DOI:10.1126/science.1197962
  14. ↑ Hellerstein, Joe. Parallel Programming in the Age of Big Data. Gigaom Blog. 9 November 2008. http://gigaom.com/2008/11/09/mapreduce-leads-the-way-for-parallel-programming/ Archivado el 7 de octubre de 2012 en Wayback Machine.
  15. ↑ Segaran, Toby and Hammerbacher, Jeff. Beautiful Data. 1st Edition. O'Reilly Media. Pg 257.
  16. ↑ «The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information.» Martin Hilbert y Priscila López (2011), Science, 332(6025), 60-65; free access to the article through here: martinhilbert.net/WorldInfoCapacity.html
  17. ↑ [1]
  18. ↑ Jacobs, A. (6 de julio de 2009). «"The Pathologies of Big Data"». ACMQueue. 
  19. ↑ Magoulas, Roger, Lorica, Ben (Febrero, 2009). «"Introduction to Big Data"». Release 2.0 (en inglés). Sebastopol CA: O'Reilly Media. Archivado desde el original el 30 de septiembre de 2018. Consultado el 29 de septiembre de 2018. 
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