Big Data

Dades massives (o Big Data) és el nom que reben els conjunts de dades, els procediments i les aplicacions informàtiques, que, pel seu volum, la seva naturalesa diversa i la velocitat a què han de ser processades, ultrapassen la capacitat dels sistemes informàtics habituals. Aquest processament de dades massives s'utilitza per tal de detectar patrons dins seu, podent fer així prediccions vàlides per a la presa de decisions.
La disciplina dedicada a les dades massives s'emmarca dins de les tecnologies de la informació i la comunicació. Aquesta disciplina s'ocupa de totes les activitats relacionades amb els sistemes que gestionen grans conjunts de dades. Les dificultats més habituals en aquests casos se centren en la captura, l'emmagatzematge, la cerca, la compartició, l'anàlisi, i la seva visualització. La tendència de manipular ingents quantitats de dades es deu a la necessitat, en molts casos, d'incloure aquesta informació per a la creació d'informes estadístics i models predictius emprats en diversos camps, com per exemple de les anàlisis de negoci, publicitat, les dades de malalties infeccioses, l'espionatge i el seguiment de la població o la lluita contra el crim organitzat.

A favor de l'ús de big data

Segons el director de Alianzas de SAS España,Fernando Meco, entre els beneficis que aporta l'anàlisi de dades massives a la societat es troben, per exemple, avançar-se a futures conductes o la gestió d'expectatives dels ciutadans. Això es pot fer recollint i analitzant els comportaments i publicacions que els internautes envien als diferents canals d'Internet com ara les xarxes socials, «fonts d'informació que ens permeten avançar-nos a futures conductes d'actuació», afirma.Aquest expert també afirma que «El Big Data ens porta a fer preguntes i trobar respostes, no solament per a l'empresa, sinó també per a la societat.

En contra de l'ús del big data

La investigadora Danah Boyd ha expressat la seva preocupació per l'ús de dades massives en la ciència descurant principis tals com l'elecció d'una mostra representativa i optant per gestionar quantitats massives de dades que, tot i ser més nombroses que una mostra, poden no ser representatives. Aquest enfocament pot conduir a resultats esbiaixats per diversos motius.
La integració de dades amb orígens heterogenis -alguns podrien ser considerats "dades massives" mentre que altres no-. dóna lloc a reptes formidables, tant logístics com analítics, però molts investigadors argumenten que aquest tipus d'integracions probablement representin les noves fronteres més prometedores de la ciència

INFORMACIÓ EXTRETA DE LA VIQUIPÉDIA I DE YOUTUBE