Qué es Big Data y por qué no todo lo es
Cuando las herramientas tradicionales ya no alcanzan
En el mundo tecnológico, la expresión Big Data se usa con tanta frecuencia que suele perder precisión. Sin embargo, el Big Data tiene una definición muy concreta: empieza cuando los sistemas relacionales tradicionales ya no pueden manejar los datos. Esa incapacidad puede deberse al volumen, a la velocidad, o a la variedad y complejidad de los formatos, como video, audio o texto no estructurado.}
El punto exacto donde empieza el Big Data
Un proyecto se considera realmente Big Data cuando se verifican al menos estas condiciones:
1. Los servidores relacionales “tiran la toalla”
Los motores SQL dejan de ser capaces de procesar los datos por su tamaño o por la estructura que presentan. Si las consultas tardan demasiado, fallan o no permiten escalar, estamos en terreno de Big Data.
2. La complejidad supera el formato tabular
Si los datos no son solo tablas—por ejemplo, registros multimedia, sensores, logs masivos o datos semiestructurados—las herramientas tradicionales dejan de ser suficientes.
3. No alcanza con trabajar con una muestra
En algunos problemas es válido analizar una porción de los datos y extrapolar. Pero cuando es necesario procesar el universo completo, la infraestructura debe cambiar.
Una frontera móvil
La frontera del Big Data no es fija: se mueve con la evolución tecnológica. A medida que los motores relacionales y el hardware mejoran, pueden manejar más datos antes de colapsar. Por eso, lo que hoy es Big Data, mañana tal vez ya no lo sea.
¿Por qué tantos dicen que hacen Big Data?
El término se volvió atractivo y “vende”. Especialistas, consultoras y empresas lo usan para valorizarse, incluso cuando trabajan con conjuntos de datos modestos. Por eso, entender qué es Big Data y qué no lo es ayuda a identificar proyectos legítimos y separar la moda del uso real.
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