Para seguir con la explicación es de
suma importancia entender cuál es la diferencia entre “raw data” y “big data”.
Milón (2015) expone y explica claramente en su artículo que es cada uno de
ellos. Por un lado, “raw data” se refiere a los datos brutos que no tienen
estructura y que están sin clasificar. Cuando estos están procesados para el
conocimiento pasarían a ser “big data”, es decir cantidades masivas de datos de
los cuales se obtienen información relevante porque siguen un patrón. Como
Montuschi (2005) expresa “el B[ig] D[ata] nos permite ver (e inferir pautas de
comportamiento individuales mediante varias conexiones entre variables que
contiene esta nube de datos.” (Citado en Milón, 2015, p. 35).
Además Milón (2015) sugiere que Google
es el “máximo poseedor de información y datos personales sobre los usuarios de
Internet” y que se trata de un elemento fundamental en el Big Data, ya que
Google posee un servicio de correo electrónico (Gmail), un navegador (Chrome),
un calendario (Calendar) y el sistema operativo más usado en dispositivos
móviles (Android), un GPS (Navigator), un mapa (Maps), y diferentes plataformas
online como Youtube (videos), Blogger (blogs) y Google Drive (una nube para
almacenar archivos). Todos estos patrones permiten detectar que sectores de la
población son más proclives a consumir ciertos productos y de allí personalicen
especialmente la publicidad que recibe cada usuario (targeted advertising) que mencionaremos en apartados posteriores.
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