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(Internacional) Según Sergio Morilo, Director de Servicios TOTVS, hoy en día, la tendencia indica que el crecimiento estimado de las bases de datos en negocios dobla su capacidad cada 1.2 años. Esas bases de datos de gran volumen las podemos encontrar principalmente en meteorología, datos astronómicos y datos genómicos.

Sin embargo, también encontramos situaciones similares en casos que estarían más cerca de nosotros de lo que pensamos: Walmart, por ejemplo, maneja más de 1 millón de transacciones de clientes por hora, todas almacenadas en bases de datos que ocupan más de 2.5 petabytes (2560 terabytes). Dicha cifra es el equivalente a 400 veces el total de información contenida en los libros de la Biblioteca Nacional de Reino Unido. Por otro lado, Facebook, la red social, tiene almacenado en sus servidores más de 50,000 millones de fotos de sus usuarios.

Si bien es cierto, Big Data hace referencia a grandes cantidades de información, debemos recordar que esto no indica necesariamente una base de datos de gran volumen; no obstante, el término siempre será utilizado para referirnos a una base de datos compleja.

La mayoría de la información tratada por soluciones de Big Data son datos que llamamos “no estructurados”, los cuales generalmente están disponibles en una base de datos, por ejemplo, de facturas emitidas, de productos comprados por un cliente en un determinado período, de presupuestos y evolución de los mismos, de su utilización y consumo, entre otros. El caso de los datos no estructurados es diferente, pues estos son más amplios.

Hoy en día, existen algunas soluciones de Big Data desarrolladas por las grandes empresas de soluciones de administración de bases de datos. Es importante resaltar que una solución de Big Data no es una solución de business intelligence / data warehouse; en algunos negocios, la solución de Big Data puede ser complementaria pero no excluye la necesidad de implementación de una solución de business intelligence en la empresa.

Sergio Morilo, Director de Servicios TOTVS
 

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