CUDA y OpenCL Tecnologías

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2.2. Big Data

Como se ha dicho con anterioridad, vivimos en una época en la que la tecnología nos rodea a todas horas, y la cantidad de datos que se puede obte- ner de las actividades que realizamos a diario es enorme. Durante los últimos años se ha hecho muy común el uso del término “Big Data” para referirse a estas cantidades enormes de datos que los consumidores y usuarios generan, y que están relacionados con sus gustos, sus costumbres, su mentalidad, etc. Este término también se utiliza para referirse a los sistemas que almacenan toda esa información, generada por los usuarios, y que se encargan de ana- lizarla en busca de patrones que se repitan con una determinada frecuencia dentro de los datos. Estos patrones permiten hacer deducciones, e incluso predicciones, sobre la fuente, o el evento, que ha generado los datos. Las mayores dificultades que afectan a esta disciplina son las de gestión, análisis y visualización de los datos. Es cierto que, el coste del almacenamien- to de los datos, se ha abaratado mucho en los últimos años. Sin embargo, si se quiere obtener alguna ventaja de los datos obtenidos, se tienen que gestionar de una manera efectiva, y que sea lo más eficiente posible a futuro, puesto que el conjunto de datos continuará creciendo sin fin. Este es un problema al que se enfrentan los científicos, pues las cantidades de datos que se generan con los experimentos y simulaciones van en aumento. Los avances en la tec- nología hacen que los instrumentos que se utilizan para medir los diferentes fenómenos, naturales o artificiales, que los científicos investigan, sean cada vez más precisos, y proporcionen cantidades de datos mayores. Pero no solo afecta a los científicos el ámbito del “Big Data”. A causa de la sociedad globalizada en la que vivimos, los economistas cada vez disponen de más información sobre los movimientos de las empresas de todo el mundo, y como es bien sabido, la información es poder. Un sistema capaz de analizar datos económicos obtenidos por todo el mundo puede buscar patrones que se repitan, y el dueño de ese sistema conocería las que, en ocasiones anteriores, han sido las consecuencias de esos patrones, y podría beneficiarse de ellas. 2.2. Big Data 9