El término “big data” se ha vuelto cada vez más popular en los últimos años. Pero, ¿qué significa realmente? ¿Cuánto datos se necesitan para considerarlo “big data”? En este artículo, exploraremos diferentes definiciones y conceptos relacionados con el big data.

Una definición comúnmente aceptada es que el big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no pueden ser procesados con herramientas tradicionales de procesamiento de datos. Estos conjuntos de datos suelen ser generados por sistemas distribuidos que requieren más servidores, más soluciones y más programas, lo que a su vez genera más registros con más información.

Sin embargo, esta definición no es la única. Algunas personas pueden considerar que cualquier tipo de datos distribuidos en múltiples programas también es big data. Lo que una persona considera big data, puede ser simplemente una colección de datos convencionales para otra persona.

Por otro lado, también es posible tener un sistema distribuido que no involucre una gran cantidad de datos. Por ejemplo, si conecto el disco duro de 500 gigabytes de mi computadora portátil a la red para compartirlo con otras computadoras en mi hogar, técnicamente estaría creando un entorno de datos distribuidos.

Otra forma de definir el big data es comparándolo con el “small data”. En esta definición, el big data se refiere a cualquier tipo de datos que se procesa utilizando programas de análisis avanzados, mientras que el small data se interpreta de manera más sencilla. En este caso, el tamaño real de los conjuntos de datos no es relevante.

Entonces, ¿qué tan grande debe ser el big data para considerarse como tal? No hay una respuesta definitiva. Algunas personas pueden considerar que cualquier conjunto de datos que requiera herramientas de análisis complejas como Hadoop o Spark es big data, mientras que otras pueden incluir conjuntos de datos procesados con herramientas más simples como R.

En resumen, el tamaño del big data no se puede medir únicamente en términos de la cantidad de datos. También es importante considerar la complejidad del análisis requerido y las herramientas utilizadas. En última instancia, la definición de big data puede variar según la perspectiva de cada persona.

¿Y tú, qué opinas? ¿Qué tan grande crees que debe ser el big data? ¡Déjanos tus comentarios!