Proyecto de expresión y espacio para la tecnología, cultura, empresa, estética y humanidades en general Las v’s de los datos (I). Volatilidad.
17 de junio de 2014 Las reglas mnemotécnicas han sido desde hace  mucho una excelente herramienta para la memoria y  aprendizaje. Se usa mucho en el ámbito educativo y  desde luego, en el ámbito empresarial. Por ejemplo,  cuando estudié el curso de Marketing en el MBA, me llamó la atención la regla de las tres  "P" (Product, Prize, Promotion), también llamado el "Marketing-mix", como un conjunto  de técnicas para el desarrollo de la estrategia de Marketing.  Pero vaya, cuando me puse a realizar el proyecto fin de master, en el proceso de  investigación encontré también la cuarta P: Place.  Parece ser que el día a día del Marketing demostró que estas P's eran insuficientes y la  práctica añadió otras más a la teoría: People, Process y Presence. Y yo me volvía más  ansioso. Ya no sabía a ciencia cierta el conjunto de P's a utilizar en mi proyecto. Bueno,  bueno. Para rizar el rizo me encontré con otras dos P's más: Packaging y Payment. Por  lo tanto, el concepto de Marketing-mix hoy día consta de estas famosas 9 P's.  En el sector de las tecnologías de la información también se ha utilizado la técnica de la  letra inicial. Por ejemplo, se ha utilizado en un tema tan actual como el Big Data. Las  tres v's que se han utilizado para definir las características básicas del Big Data son:  "volume, variety y velocity".  Pero está ocurriendo lo mismo que ha ocurrido con el  Marketing-Mix, a medida que se está extendiendo el uso del Big Data, muchos autores  están añadiendo v's a la iniciales, y la siguiente ha sido "veracity". Y más. Ahora se ha  añadido "value".  Y seguimos rizando el rizo. La prestigiosa Universidad de Tecnología de Sídney, Australia,  en su programa "Master of Business in IT management",  ha añadido los conceptos de  validity y visibility para la mejor definición del Big Data.  Y ahora me toca a mí.  La evolución de las P's en el caso del marketing-mix y de las V's en el caso del Big Data,  me ha parecido muy curioso y he decidido comenzar una serie de artículos con la  temática "Las V's de los datos". Siendo precisamente el dato la materia prima de la  información, pienso que vendrá muy bien hacer una serie de de reflexiones sobre las  distintas características de los mismos. Así, parodiando la técnica de las letras iniciales,  comienzo por ...  La volatilidad es un concepto que está muy asociado al  cambio. En química se usa, entre otras cosas, para  indicar el cambio de estado de una sustancia, por  ejemplo el paso de líquido a vapor. En el ámbito de los  mercados bursátiles y financieros, existe el índice de volatilidad VIX que, basándose en  la fluctuación de los precios de valores del S&P 500, intenta determinar las expectativas  del mercado en un futuro cercano.  En el mundo del hardware, se dice que una memoria es volátil si la información  almacenada desaparece al cortar la alimentación eléctrica.  Ya más cercano a la informática de gestión, se define la volatilidad como el porcentaje  de registros añadidos y borrados entre el número total medio de registros, durante un  periodo de tiempo determinado. En definitiva, nos indica el grado de rotación que tienen  los datos. Desde esa óptica, habrá sistemas que se caractericen por una alta volatilidad de la  información, como son los sistemas transaccionales y aquellos en los que la información,  por definición, es no volátil, por ejemplo, los diferentes gurús en el mundo del  datawarehousing (Bill Inmon y Ralph Kimball, entre otros), indican como una de las  características de un datawarehouse, que contiene datos NO volátiles.  En un sistema Big Data, en cuanto en lo que al lugar de almacenamiento se refiere, la  volatilidad de los datos, en principio, no debería cambiar mucho respecto la volatilidad de los  datos en un Datawarehouse. Que los datos sean NO volátiles tiene sentido en muchos de los sistemas utilizados para el  soporte a la decisión, por ejemplo, la mejora en el tiempo de acceso a los datos, la actualización del sistema más  simple, y facilitar la gestión de la calidad de los datos al simplificar la gestión de la integridad. Al menos esto es así en  principio, pero, ¿es cierto en todos los casos?. Pues ya veremos más adelante.  Pero el estudio de la volatilidad puede estudiarse desde una doble perspectiva. Una es la ya mencionada anteriormente,  es decir, el grado de movimiento de los datos.  La otra perspectiva es la que considera la volatilidad como información per se, y es la perspectiva que quiero abordar  ahora. Fíjense que volatilidad, como sinónimo de cambio, se puede encontrar en todos los aspectos de la vida. Y todos los  aspectos de la vida tienen cabida en los sistemas de información, y de hecho, cada vez en mayor medida. Así podemos  encontrar en variados medios de comunicación, frases como " ... el volátil mundo de hoy ...", "... la volatilidad del  mercado ...", "...la opinión pública volátil ... ", "...una política muy volátil...", "... con ese comportamiento tan volátil..."  y, también, permítaseme la broma "... la donna è mobile, qual piuma al vento ..." , etc.  Con esto quiero expresar, que de alguna manera, la volatidad es parte intrínseca de nuestra naturaleza, es decir, de la  naturaleza misma. El estudio de los patrones de volatilidad nos puede mostrar comportamientos no esperados y poder  deducir o comprobar cambios asociados en el entorno, y claro, esto puede facilitar el proceso de decisiones racional.  Visto así, la identificación de la volatilidad histórica y su comparación con la volatilidad actual puede suponer una  ventaja estratégica para la empresa. De hecho, es en los entornos muy estables cuando la estrategia de las diferentes  empresas podrían tender a equilibrarse, pero en un entorno convulso como el actual, caracterizado por el cambio  continuo, la identificación de la dirección del cambio puede suponer la diferencia entre la supervivencia y la quiebra.  De hecho, y retomando el tema de la volatilidad de los propios datos en un sistema Big Data, hay serias voces que  abogan por que este tipo de sistemas, en general y siempre dependiendo de la compañía, el entorno y el uso previsto,  deberían contemplar la posibilidad de que los propios datos almacenados sean volátiles. Tal es la opinión de los analistas  de Lavastorm Analytics, que opinan que la volatilidad de los datos es un elemento incluso más importante que los tres  elementos clásicos utilizados para definir un Big Data: el volumen, la variedad y la velocidad. Según indican, "en los  entornos de Big Data, es frecuente que los datos cambien constantemente, y si esto no se tiene en cuenta, las  herramientas analíticas pueden proporcionar resultados inválidos".  Al hilo de lo anterior, muchos fabricantes ya están incorporando en sus soluciones Big Data, el tratamiento de datos en  tiempo real. Por ejemplo, BigQuery Streaming de Google, Amazon Kinesis, Hadoop, Impala, Pentaho ... Algunos  autores, por ejemplo John Slitz de SpaceCurve, comentan que es el tiempo real el siguiente paso en los sistemas  BigData. Esto, indudablemente, pone a la volatilidad en los puesto de cabeza de los elementos definitorios del BigData.  ÚLTIMAS ENTRADAS INFORMÁTICA Las v’s de los datos (I). Volatilidad. Introducción a la programación para dispositivos móviles. La eterna presencia del fantasma del número mágico. Introducción Ver todas las entradas BUSINESS ADMINISTRATION La carrera profesional también se gestiona. 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