\n – Los usuarios de Facebook env\u00edan un promedio de 31,25 millones de mensajes y ven 2,77 millones de videos por minuto.\n<\/p>\n
\n – Cada minuto se cargan<\/a> hasta 300 horas de video<\/a> solo en YouTube<\/a>.\n<\/p>\n \n Hace m\u00e1s de una d\u00e9cada, las tecnolog\u00edas y m\u00e1quinas de bases de datos convencionales no pod\u00edan manejar tal cantidad de datos. Surgieron nuevas tecnolog\u00edas, como Hadoop y Spark, para aprovechar el poder que subyace en el crecimiento exponencial de la cantidad de datos generados cada d\u00eda.\n<\/p>\n \n \n Un ejemplo bien conocido es que Google ajusta sus recomendaciones de autocompletar en funci\u00f3n de los h\u00e1bitos del usuario y otra informaci\u00f3n, por ejemplo, si soy un programador de Corea y he usado Google durante bastante tiempo, cuando busco \u00abPython\u00bb (un lenguaje de programaci\u00f3n), colocar\u00e1 autom\u00e1ticamente los sitios sobre el lenguaje de programaci\u00f3n Python en la m\u00e1xima prioridad en lugar de mostrar informaci\u00f3n sobre serpientes. Google tambi\u00e9n sabr\u00eda qu\u00e9 anuncios mostrar para que el usuario se sienta menos molesto y que los beneficios de marketing se puedan ampliar.\n<\/p>\n \n Big Data tambi\u00e9n es utilizado por marcas de lujo, PRADA est\u00e1 instalando esc\u00e1neres RFID en probadores, como parte de su proyecto de \u00abprobadores inteligentes\u00bb, para mostrar tendencias que tanto los dise\u00f1adores de ropa como los minoristas pueden usar para impulsar las ventas. Otro ejemplo es que, por ejemplo, cuando navegamos en l\u00ednea, respondemos a los contenidos en l\u00ednea de forma natural, que simplemente leemos y navegamos en funci\u00f3n de lo que sentimos que nos gusta. Y esto genera informaci\u00f3n crucial para que los propietarios de sitios y las empresas estudien el comportamiento de los usuarios y ajusten sus estrategias de marketing y dise\u00f1o de productos. Las empresas que tienen sus propios blogs lo encontrar\u00edan extremadamente \u00fatil para comprender a sus clientes.\n<\/p>\n \n La idea era exigir datos sobre todo lo que sucedi\u00f3 durante la campa\u00f1a para medir todo y asegurarse de que estaban siendo inteligentes en todo. Los gobiernos consideran que el big data es una herramienta extremadamente importante para conocer las opiniones y demandas de los ciudadanos (siempre que escuchen a la gente), ya que proporciona actualizaciones completas y casi en tiempo real de las opiniones p\u00fablicas y la informaci\u00f3n demogr\u00e1fica. Los gobiernos tambi\u00e9n lo est\u00e1n utilizando para varios aspectos de la operaci\u00f3n diaria de una ciudad, y se discutir\u00e1 en los siguientes hechos.\n<\/p>\n \n Por otro lado, en la era de los macrodatos, el desaf\u00edo ser\u00e1 salvaguardar el libre albedr\u00edo, la elecci\u00f3n moral, la voluntad humana y la agencia humana. Esto es bastante filos\u00f3fico y es m\u00e1s o menos similar a las controversias sobre el desarrollo de la Inteligencia Artificial<\/a>.\n<\/p>\n\n 9 Todos contribuimos al Big Data
\n<\/h3>\n
\n Este es uno de los hechos m\u00e1s sorprendentes sobre big data. Como se mencion\u00f3 anteriormente, se generan grandes cantidades de datos todos los d\u00edas, principalmente de nuestras actividades diarias en Internet, como buscar en Google, publicar en Facebook, Twittear, mientras que estos son generados por actividades de usuarios activos, algunos conjuntos de datos son producidos por datos recopilados a partir de comportamientos de usuarios pasivos, como la duraci\u00f3n de la lectura de un art\u00edculo en l\u00ednea por parte de los usuarios. Realmente no nos damos cuenta cuando estamos generando datos, es posible que solo estemos usando nuestro tel\u00e9fono, tomando algunas selfies, viendo algunos videos, pero lo que hacemos es de vital importancia para los propietarios de sitios y las empresas y, lo que es m\u00e1s importante, estamos contribuyendo a esto. La revoluci\u00f3n del \u00abBig Data\u00bb contribuyendo a una de las partes m\u00e1s fundamentales: la generaci\u00f3n de datos.\n<\/p>\n\n 8 Los datos significan mucho para las empresas
\n<\/h3>\n![\"\"](\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/post-73206-6098cb7537efd.webp\")
<\/a> Las empresas ahora pueden extraer informaci\u00f3n de sus usuarios y clientes de una manera m\u00e1s completa e interactiva, en lugar de las formas tradicionales, como las encuestas telef\u00f3nicas. Uno de los hechos m\u00e1s intrigantes sobre el big data es que muchas corporaciones ahora est\u00e1n implementando \u00abBig Data\u00bb como soporte para su negocio principal.<\/p>\n\n 7 Los gobiernos tambi\u00e9n usan Big Data
\n<\/h3>\n![\"\"](\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/post-73206-6098cb7749fdf.webp\")
<\/a> Uno de los hechos m\u00e1s significativos sobre el big data es que jug\u00f3 un papel clave en la<\/a> campa\u00f1a electoral del presidente estadounidense Obama<\/a>, m\u00e1s de 1.000 empleados remunerados trabajaron en la campa\u00f1a, 2,2 millones de voluntarios y en total m\u00e1s de 100 an\u00e1lisis de datos que realizaron m\u00e1s de 66.000 simulaciones por computadora todos los d\u00edas. El objetivo de la campa\u00f1a planteada por Jim Messina era \u00abmedir todo\u00bb.<\/p>\n\n 6 Big Data no se trata solo de empresas
\n<\/h3>\n![\"\"](\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/post-73206-6098cb795b1e5.webp\")
<\/a> Las autoridades ol\u00edmpicas de Londres estaban utilizando Big Data para mejorar eficazmente las condiciones del tr\u00e1fico. Durante los Juegos Ol\u00edmpicos, cada conductor pasa un promedio de 3 d\u00edas lidiando con los atascos de tr\u00e1fico, y el Transporte de Londres se\u00f1al\u00f3 que un promedio de 300 accidentes relacionados con el tr\u00e1fico ocurrir\u00edan cada d\u00eda. Incorporaron la Red de Rutas Ol\u00edmpicas, as\u00ed como la T\u00e9cnica de Optimizaci\u00f3n de Desplazamiento de Ciclos Divididos, para monitorear el flujo de tr\u00e1fico y optimizarlo controlando la duraci\u00f3n de las luces rojas.<\/p>\n\n 5 Podr\u00eda salvarle la vida
\n<\/h3>\n![\"\"](\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/post-73206-6098cb7b7379f.webp\")
<\/a> Los fabricantes de productos farmac\u00e9uticos est\u00e1n vinculando cantidades gigantescas de datos de la gen\u00f3mica y otras investigaciones para ayudar a comprender m\u00e1s sobre las interacciones entre las enfermedades y los medicamentos; este es un gran impulso en la investigaci\u00f3n y el desarrollo de medicamentos. Es probable que en un futuro pr\u00f3ximo se produzcan medicamentos m\u00e1s eficaces, especialmente los que se dirigen al c\u00e1ncer y las enfermedades cr\u00f3nicas, en cantidades mucho mayores. Con big data, los m\u00e9dicos podr\u00edan evaluar y evaluar la efectividad de las terapias, emparejando as\u00ed a los pacientes con los ensayos cl\u00ednicos adecuados, difundiendo el desarrollo y la aprobaci\u00f3n de nuevos medicamentos y destacando las terapias rentables.<\/p>\n\n 4 Big Data que ayuda a combatir enfermedades
\n<\/h3>\n![\"\"](\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/post-73206-6098cb7d7ce60.webp\")
<\/a> Uno de los hechos m\u00e1s importantes sobre el big data es que sol\u00eda comprender mejor la movilidad humana durante una pandemia, construir modelos realistas de c\u00f3mo se propagan las enfermedades infecciosas<\/a> e ilustrar el impacto que la intervenci\u00f3n del gobierno puede tener en la contenci\u00f3n de una pandemia. El gobierno podr\u00eda hacer uso de big data para modelar en tiempo real c\u00f3mo las medidas de pol\u00edtica p\u00fablica afectan los flujos de movilidad y las tasas de infecci\u00f3n de enfermedades. Las epidemias se pueden combatir a escala mundial, se ha demostrado que la eficacia es alta en el caso del \u00e9bola. Tendencias de la gripe de Google implementa an\u00e1lisis de datos para predecir la propagaci\u00f3n de la gripe, de modo que la prevenci\u00f3n se pueda realizar de antemano.<\/p>\n\n 3 \u00ab\u00bfJusticia a trav\u00e9s de Big Data?\u00bb
\n<\/h3>\n![\"\"](\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/post-73206-6098cb7f80ac8.webp\")
<\/a> Los macrodatos se pueden utilizar en la prevenci\u00f3n de delitos, la detecci\u00f3n de delitos y la seguridad nacional. Los patrones delictivos se pueden predecir y la prevenci\u00f3n del delito ha funcionado bien con big data (aunque plantea varios problemas \u00e9ticos). Los macrodatos tambi\u00e9n son una gran arma contra los fraudes, las transacciones se pueden monitorear y las anomal\u00edas se pueden detectar de manera muy eficiente y precisa. \u00bfPodemos lograr la justicia a trav\u00e9s de big data? Podr\u00edamos conocer la respuesta en un futuro pr\u00f3ximo.<\/p>\n\n 2 El lado oscuro de Big Data
\n<\/h3>\n![\"\"](\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/post-73206-6098cb8196b08.webp\")
<\/a> Existen varios inconvenientes de implementar Big Data. Este es uno de los hechos menos concentrados sobre big data. Por ejemplo, la privacidad es m\u00e1s dif\u00edcil de proteger porque los mecanismos legales y t\u00e9cnicos tradicionales no funcionan bien con big data, los conjuntos de datos pueden contener informaci\u00f3n confidencial, incluida la identificaci\u00f3n personal e informaci\u00f3n sobre sus ingresos, h\u00e1bitos y preferencias, que podr\u00edan ser explotados por empresas, ya que significa grandes beneficios para ellos. Adem\u00e1s, es probable que los macrodatos se implementen en sectores como el financiero y el m\u00e9dico, la informaci\u00f3n financiera relativa a las personas y los registros m\u00e9dicos, que son los que preferimos que nadie m\u00e1s sepa, ser\u00e1n objetivos de alta prioridad para los piratas inform\u00e1ticos. Los macrodatos tambi\u00e9n se pueden utilizar como una herramienta de vigilancia que viola la privacidad y los derechos de las personas.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/inform.click\/wp-content\/uploads\/2021\/05\/post-73206-6098cb8402eb3.webp\")
<\/a> La creciente popularidad y aplicaci\u00f3n de Internet, las computadoras personales y las tecnolog\u00edas relacionadas provoc\u00f3 una cantidad enormemente creciente de datos creados, la cantidad de datos de Internet ha aumentado exponencialmente, de 2005 a 2012 ha aumentado en un 1,696% y es probable que el aumento se acelere. en un futuro pr\u00f3ximo debido a la creciente popularidad de Internet, las redes sociales, las computadoras personales y los dispositivos m\u00f3viles. Se espera que la industria de los macrodatos crezca de 10.200 millones de d\u00f3lares en 2013 a aproximadamente 54.300 millones de d\u00f3lares en 2017. La revoluci\u00f3n de los macrodatos trae consigo varios pros y contras, y es algo que, claramente, ninguno de nosotros podr\u00eda hacer la vista gorda.<\/p>\n