BIG DATA

BIG DATA

1. - Aplica a la información que no puede ser procesada o analizada mediante procesos tradicionales , o cantidades masivas de datos que se acumulan con el tiempo que son difíciles de analizar,o al tratamiento y análisis de enormes repositorios de datos

   • Tecnologias del analisis
     • BigQuery
     • ThinkUp
     • Infosphere Streams
     • Biginsights Infosphere
     • System PureData
     • Infosphere Information Server
     • Sap Hana
     • Oracle Big Data Appliance
     • HDinsight
     • Textalytics
   • Beneficio
     • pueden mejorar su estrategia y así permanecer en el mercado posicionadas

2. Estado del arte

   • Estado actual
     • - El 49% de las organizaciones están muy preocupados por la gestión de Big Data, -El 38% no entiende lo que es, -El 27% dice que tiene una comprensión parcial -El 59% de las organizaciones carecen de las herramientas
   • Dimensiones de Big Data
     • Existen tres características
       • Volumen
         • las empresas registran un aumento significativo de sus datos
         • Variedad
           • formas de representar los datos
           • Velocidad
             • velocidad con que se crean los datos
             • Analisis
               • Examinar grandes cantidades de datos con una variedad de clases

3. Tecnologías

   • Apache Hadoop
     • es un marco de software de código abierto para aplicaciones intensivas de datos distribuidos
   • Hadoop Distributed File System
     • Es un sistema de archivos altamente tolerante a fallos
   • Hadoop MapReduce
     • “Es un sistema basado en hilados para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos

4. Bases de datos NoSQL

   • significa no solo SQL
     • Estas no tienen
       • -esquemas- no usan SQL, tampoco permiten joins (unión)- no almacenan datos en tablas de filas y columnas de manera uniforme
     • Presentan
       • Escalabilidad de forma horizontal
   • DynamoDB
     • Cassandra
       • Voldemort
         • Google BigTable
           • Riak
             • CouchDB
               • HBase
                 • MongoDB
                   • BaseX

5. Modelo de datos

   • Datos estructurados
     • son aquellos de mayor facilidad para acceder, pues tienen una estructura bien especificada
   • Datos semiestructurados
     • Estos datos no tienen un formato definido
   • Datos no estructurados
     • Son aquellos que no pueden ser normalizados, no tienen tipos definidos ni están organizados bajo algún patrón