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BigData.pptx
- 1. BIG DATA Qué es Big Data y qué indican las tan conocidas V
- 2. ¿Qué es Big Data? • Término con el que se conoce a una colección de datos tan grandes y complejos que es difícil procesarlos usando herramientas de gestión de bases de datos convencionales o utilizando aplicaciones tradicionales para el procesamiento de datos. • Los datos tienen tamaños muy grandes, no encajan dentro de las restricciones de las arquitecturas tradiciones de BD o se mueven muy rápido. Se debe seleccionar una manera alternativa de procesarlos para ganar valor con estos datos. • El tratamiento de un mayor número de datos puede conducir a un más adecuado análisis, lo cual puede conducir a una toma de decisiones más acertada. Mejores decisiones pueden significar mayor eficiencia operacional, reducción de costos y de riesgos. • Big Data puede llegar a ser tan importante para los negocios y para la sociedad como ha llegado a serlo Internet.
- 3. ¿Por qué y para qué usar Big Data? • Ha emergido como el principal ingrediente para el éxito de muchos negocios. • Está empezando a ser usado por científicos, ingenieros y por entes gubernamentales. • Se puede capturar y analizar cualquier tipo de dato, sin requerirse una estructura específica. • Es posible extraer de dentro de estos datos, patrones valiosos e información. • Permite análisis oportunos y rentables de datos y creación de nuevos productos.
- 4. Las 7 “V” del Big Data • VOLUMEN • VELOCIDAD • VARIEDAD DE LOS DATOS • VERACIDAD DE LOS DATOS • VIABLIDAD • VISUALIZACIÓN DE LOS DATOS • VALOR DE LOS DATOS
- 5. VOLUMEN • Cantidad de datos que son generados cada segundo, minuto y días en nuestro entorno. • Es la característica más asociada al Big Data. • Existen muchos factores que contribuyen a aumentar el volumen: Datos de transacciones. Datos no estructurados que han sido transmitidos a través de medios sociales.
- 6. VELOCIDAD • Se refiere a los datos en movimiento por las constantes interconexiones que realizamos. • También lo podemos definir como la tasa de crecimiento a la cual fluyen los datos en la organización. • Se ha producido un paso de procedimientos en Bach a Streaming Data. VARIEDAD DE LOS DATOS • Se refiere a las formas, tipos y fuentes en las que se registran los datos. • Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. • Variedad de fuentes de datos sensores, dispositivos inteligentes, redes sociales, páginas web, logs, índices de búsqueda, email, documentos, GPS…
- 7. VERACIDAD DE LOS DATOS • Nos referimos a la incertidumbre de los datos, es decir, al grado de fiabilidad de la información recibida. • Es necesario invertir tiempo para conseguir datos de calidad, aplicando soluciones y métodos que puedan eliminar datos imprevisibles. • La necesidad de explorar y planificar la incertidumbre es un reto para el Big Data que está a la orden del día en las compañías dedicadas al análisis de datos. VIABILIDAD • La inteligencia empresarial es un componente fundamental para la viabilidad de un proyecto y el éxito empresarial. • La inteligencia competitiva también se asocia con la innovación de los equipos de trabajo y el uso de tecnologías empleadas. • Es necesario filtrar a través de esta información y seleccionar cuidadosamente los atributos y factores.
- 8. VISUALIZACIÓN DE LOS DATOS • Cuando hablamos de visualización nos referimos al modo en el que los datos son presentados. • Una vez que los datos son procesados, necesitamos representarlos visualmente de manera que sean legibles y accesibles. • Para que los datos sean comprendidos existen herramientas de visualización que te ayudarán a comprender los datos gráficamente y en perspectiva contextual.
- 9. VALOR DE LOS DATOS • Se obtiene de datos que se transforman en información; esta a su vez se convierte en conocimiento, y este en acción o en decisión. • Todo lo que generas, de esta forma, se convierten en dato. • El verdadero valor del Big Data se encuentra en la conversión de los datos a información práctica a través de la analítica o del Big Data analytics.
- 10. ¿Cómo funciona Big Data? 1. Crear una estrategia 2. Escoger las fuentes de datos. 3. Almacenamiento y gestión de los datos 4. Análisis de la información 5. Toma de Decisiones
- 11. Fases de un Proyecto de Big Data Las principales etapas que componen este ciclo son:
- 12. CONCLUSIÓN • Big Data que no es una tecnología y una técnica del futuro, sino que ya está aquí y ha venido para quedarse, puesto que hay diferentes empresas que ya se han comenzado a beneficiar del análisis de la información que aportan estas grandes cantidades de datos. • Big Data puede llegar a ser tan importante para los negocios y para la sociedad como ha llegado a serlo Internet. • El Big Data y todo lo asociado a esta técnica y las tecnologías que lo hacen posible son, además, una oportunidad de futuro, puesto que se prevé la creación de miles de puestos de trabajo relacionados con ello. • El Big Data proporciona una manera más completa de análisis de datos para generar una estrategia de acción en una organización.
- 13. REFERENCIAS • Trasparencias y documentos Campus Virtual MDAD • Do you know Big Data? • Las 7 V del Big Data • Macrodatos – Wikipedia • 'Big data', científico de datos y programador e ingeniero informático, los más difíciles de cubrir • Las 7 V del Big Data – Dynamic • Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad • Big Data, la solución de las empresas