Big Data


big-data-5-vs-1000x600-85025322.jpgExisten numerosas definiciones de Big Data.

Wikipedia: colección de conjuntos de datos demasiado grande y compleja que se vuelven difíciles de procesar, utilizando  los sistemas de gestión de bases de datos o aplicaciones de procesamientos de datos tradicionales.

Consultora IDC :Nueva generación de tecnologías y arquitecturas diseñadas para extraer el valor económico de grandes volúmenes de una amplia variedad de datos, al permitir a alta velocidad, la captura, descubrimiento y o análisis.

Los Big Data son diferentes de las fuentes de datos tradicionales que almacenan datos estructurados en base de datos relacionales. Es frecuente dividir las categorías de datos en dos grandes tipos: estructurados (datos tradicionales)  y no estructurados (datos Big Data), además de los datos semiestructurados.

Datos estructurados: Datos con formato o esquema fijo que poseen campos fijos. Son bases de datos relacionales, las hojas de calculo y los archivos.

Datos semiestructurados: Datos que no tienen formato fijo, pero contienen etiquetas y otros marcadores que permiten separar los elementos dato. Ej. son los textos de etiquetas de XML y HTLM.

Datos no estructurados: Ejemplos típicos de datos que no tienen campos fijos , audio video, fotografías, o formato de texto libre como los correos electrónicos, whatsapp, artículos, Libros,  etc. Se almacenan como documentos u objetos sin estructura uniforme y se tiene poco  o ningún control sobre ellos. Son los datos mas difíciles de manipular por lo que se han creado una serie de herramientas tales como ; bases de datos de procesamiento masivo paralelo, MapReduce ( hadoop) , base de datos NoSQL, cloud computing.

Gran parte de los datos hoy en día, provienen de sensores climáticos, entradas  en sitios de medios sociales, imágenes digitales, fotografías y videos, registros de transacciones comerciales y señales GPS de teléfonos celulares, etc .

Las empresas pueden sacar gran beneficio ya que los datos antes no relacionados podrán comenzar a convertirse en información y conocimiento. Ese gran volumen de datos por gestionar podrá proceder de redes sociales internas, blogs, wikis, datos móviles, datos de geolocalización, sensores ubicados en maquinaria o en el  medio ambiente, internet de las cosas, RFID etc.

Ejemplos:

Los datos de la web son una de las fuente de Big Data. El comportamiento de los clientes en la web es imprescindible en la toma de decisiones, que se deben integrar con los datos tradicionales de la organización. ¿ Como se consigue construir el perfil de comportamiento del cliente? ; Toda acción del mismo es capturada mientras interactúa con el sitio web.

  • compras
  • visitas de productos
  • visualización de video
  • reproducción de audio
  • visualización de audio
  • descarga de aplicaciones
  • escritura de un comentario en un blog
  • registro de un evento
  • lectura de un articulo periodístico
  • visionado de fotografías
  • llamada telefónica VOZIP

bibliográfica: BIG DATA; análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. De Luis Joyanes Aguilar .

Pagina web: pandaancha.mx

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Una respuesta a “Big Data

  1. Creo que dada la cantidad de información que se posee en la actualidad es clave mejorar el análisis. Tener toda esta información y no podes acotarla al punto de interés es lo mismo que no tenerla. Se tiene que poder discriminar para luego tomar las decisiones correspondientes. También hay que analizar lo confiable de la información, por ejemplo Wikipedia en muchos casos ofrece una respuesta rápida a una pregunta, pero no siempre correcta o completa.

    Muy gusto mucho el post, saludos

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