El Big Data avanza y seguirá haciéndolo a un ritmo cada vez más rápido. Esta industria, que muchos definen como el “petróleo del siglo XXI”, registra actualmente un crecimiento del 10% anual a nivel global.
Sin embargo, cantidad no significa calidad. Más importante que generar grandes cantidades de información es saber qué hacer con ella. También hay que saber cómo gestionarla, analizarla, visualizarla correctamente y aplicarla a objetivos útiles.
Precisamente, aquí cobra importancia el Deep Data. Esta disciplina busca utilizar los datos obtenidos para convertirlos en información valiosa y útil.
En ActionsDATA somos expertos en almacenamiento, gestión y análisis de datos. Por eso, queremos explicar cuál es la diferencia entre Big Data y Deep Data.
Big Data vs. Deep Data
Ambas tecnologías permiten recopilar y analizar grandes cantidades de datos. Comparten tres características principales:
- Variedad: se recopilan datos estructurados, no estructurados y semiestructurados desde múltiples fuentes. Antes, los datos procedían principalmente de hojas de cálculo y bases de datos. Hoy las fuentes son mucho más diversas: correos electrónicos, archivos PDF, imágenes, vídeos, audios, publicaciones, sensores, redes sociales y mucho más.
- Velocidad: hace referencia a la rapidez con la que se generan y analizan los datos en tiempo real. Para hacerlo se necesitan herramientas específicas. Esta característica resulta fundamental para que el Big Data sea útil. Por ejemplo, para prevenir el fraude con tarjetas de débito, un banco necesita tecnologías capaces de detectar movimientos extraños en tiempo real.
- Volumen: es la característica fundamental del Big Data, como indica su propio nombre. El enorme volumen de información ha impulsado el desarrollo de tecnologías capaces de analizar y visualizar los datos para convertirlos en información útil.
¿Dónde está la diferencia?
La principal diferencia está en la forma de analizar los datos.
El Big Data se centra en acumular grandes cantidades de información. Después, analiza el conjunto para encontrar posibles hipótesis.
El Deep Data sigue un enfoque diferente. Parte de una hipótesis y analiza fragmentos concretos de los conjuntos de datos para alcanzar objetivos específicos.
El Deep Data como disciplina surgió en los años 80. Su objetivo era mejorar el análisis de datos y orientarlo hacia objetivos concretos.
Uno de sus primeros usos estuvo relacionado con la puntuación FICO. Esta metodología buscaba identificar tendencias específicas en la información financiera para determinar qué personas podían recibir un préstamo de un banco.
¿Por qué no predomina el Deep Data?
El Deep Data no siempre resulta adecuado para analizar datos. Suele necesitar conjuntos de datos bien estructurados y homogéneos. Solo así las hipótesis iniciales pueden analizarse correctamente.
El objetivo final es convertir esos datos en valor añadido para las empresas.
También debemos recordar una de las claves del éxito del Big Data. Esta tecnología permite investigar aspectos mucho más amplios a partir de un conjunto de datos, sin limitarse a una o varias hipótesis iniciales.
Al analizar los datos en su totalidad, podemos descubrir nuevas hipótesis y extraer conclusiones directamente de la información disponible.
Big Data y Deep Data: dos enfoques complementarios
En definitiva, tanto el Big Data como el Deep Data son disciplinas fundamentales para el análisis de datos.
La elección de una u otra dependerá de varios factores: las características de los datos, los objetivos que se quieran alcanzar y la tecnología disponible.
