BigData

Big Data

Panorama

Con el auge de las redes sociales, el aumento del acceso a Internet, han crecido exponencialmente la información y los datos que se generan.

¿Qué es Big Data?

Big Data es el proceso de analizar grandes cantidades de información en el menor tiempo posible.

Información: la interpretación de un dato con contexto se convierte en información.

¿Cómo ha cambiado el procesamiento de los datos?

Cuando se analiza la información se pueden...

Características

Dato: cualquier valor aislado.

Contexto: para darle sentido al dato es necesario ponerlo en un contexto, el cual será fundamental para realizar una interpretación.

Descubrir patrones; es decir, que hay ciertas cosas que se repiten constantemente a lo largo del tiempo bajo determinadas condiciones.

Hay que considerar...

Confiabilidad de los resultados: al momento de interpretar un resultado siempre se tiene que decir cuáles son las condiciones bajo las que se hizo ese análisis.

Los especialistas en ciencia de datos deben tener ética y ser conservadores al interpretar los resultados.

Al descubrir patrones se genera...

Conocimiento: basándose en casos anteriores es posible predecir qué va a pasar en determinadas situaciones.

Con predicciones y conocimiento...

Es posible tomar una decisión informada sobre escenarios futuros.

Softwares

Antes

Después

Se hacían análisis descriptivos, consultando sólo la base de datos que se tenía.

Gracias al uso de estadística y probabilidad, minería de datos y la incorporación del aprendizaje de máquinas, se han podido descubrir patrones y modelos, y lograr análisis predictivos y prescriptivos, entre otros.

Originalmente había que estructurar la información para almacenarla en un repositorio llamado Data Warehouse.

Podía tardar horas o días.

Existen nuevos sistemas de almacenamiento para los diferentes tipos de datos y para grandes volúmenes de información.

Se han desarrollado mejoras en hardware para solventar el procesamiento de información, lo que permite obtener datos en segundos o en tiempo real.

Algunas aplicaciones de Big Data

MEDICINA: análisis de enfermedades o síntomas que se han detectado en cierta población y, con base en eso, saber si son susceptibles de adquirir alguna otra enfermedad.

CLIMA: a partir del análisis de ciertas condiciones climatológicas, se hacen predicciones sobre el estado del tiempo.

MERCADOTECNIA: a partir del análisis del patrón de comportamiento humano, se puede predecir si las personas comprarán o rechazarán un producto.

Volumen

Velocidad

Veracidad

Valor:

Variedad

El flujo de datos es masivo y constante, por lo que big data cuenta con una gran velocidad de procesamiento. Es lo que las empresas buscan más.

Son una gran cantidad de datos que se generan de diferentes formas y fuentes.

Como datos de texto, de redes sociales, datos de sensores, cámaras, micrófonos, mensajes de texto, vídeos subidos a la red, transacciones en linea, etc.

Al tener una gran cantidad de datos se puede dudar de algunos de ellos. Por lo que las empresas se deben asegurarse de que la información recolectad es real.

Es una enorme cantidad de datos que no pueden ser analizados de manera convencional.

Este volumen crece día con día por la generación de nuevos datos.

Se añade un valor, es decir debe tener un propósito para que las empresas saquen el mejor partido de los datos que se analizan.

Hadoop:

Es una herramienta de big data open source, es considerada como el estándar.

Elasticsearch:

Es una herramienta para la búsqueda de grandes cantidades de datos.

Python.

A pesar de ser un lenguaje de programación también es utilizado para el análisis de una gran cantidad de datos.

Alumnos:

Guerrero Lozano Alejandro Rafael

Matehuala Avilés José Manuel

Grupo:

GDS0353