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BIG DATA
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BIG DATA
DEFINICION
- Conjunto de datos cuyo tamaño esta mas alla de las capacidades de las herramientas tipicas de software de bases de datos para capturar, almacenar, gestionar y analizar.
- Nueva generacion de tecnologias, arquitecturas y estrategias diseñadas para capturar y analizar grandes volumenes de datos provenientes de multiples fuentes heterogeneas a una lata velocidad con el objeto de extraer valor economico de ellos.
- En suma la definicion puede variar seguna las caracteristicas de las empresas.
- Conjunto de datos cuyo tamaño esta mas alla de las capacidades de las herramientas tipicas de software de bases de datos para capturar, almacenar, gestionar y analizar.
TIPOS DE DATOS
- Big Data es diferente a las fuentes de datos tradicionales.
- Datos estructurados.
- Datos con formato o esquema fijo que poseen campos fijos.
- Son los datos de las BDs, hojas de calculo y los archivos.
- Datos con formato o esquema fijo que poseen campos fijos.
- Datos semiestructurados
- Tiene flujo logico y un formato que puede ser definido pero no es facil su comprension por el usuario.
- Datos no estructurados
- Son datos sin tipos predefinidos.
- Se almacenan como documentos y objetos sin estructura uniforme y se tiene poco o ningun control sobre ellos.
- Son datos sin tipos predefinidos.
- Datos estructurados.
- Big Data es diferente a las fuentes de datos tradicionales.
INTEGRACION DE DATOS
- Facilita a la organizacion la combinacion de los Big Data con los datos transaccionales tradicionales para generar valor y conseguir la mayor eficacia posible.
- Supone una gran oportunidad de negocio para organizaciones y empresas.
- Facilita a la organizacion la combinacion de los Big Data con los datos transaccionales tradicionales para generar valor y conseguir la mayor eficacia posible.
CARACTERISTICAS
- Volumen
- Velocidad
- Variedad
- Veracidad
- Valor
TAMAÑO DE BIG DATA
- IDC predice que el universo digital se multipiclara por un factor de 44 para llegar a 35 zettabytes en 2020.
- Su indicador final dependera del analisis de los datos, como se realizara y como mejorara el negocio.
- IDC predice que el universo digital se multipiclara por un factor de 44 para llegar a 35 zettabytes en 2020.
EXPLOTACION
- En la ultima decada redes sociales, movilidad, caida del coste de banda ancha, interconexion y cloud computing.
- Producen una ingente cantidad de datos que necesitan ser captados, almacenados, procesados y analizados.
- En la ultima decada redes sociales, movilidad, caida del coste de banda ancha, interconexion y cloud computing.
ORIGEN DE LA FUENTE DE DATOS
- El gran volumen de datos procede de numerosas fuentes
- Especialmente de medios sociales, maquina a maquina, transaccion de grandes datos, biometria, datos generados por las personas.
- Tambien numerosas empresas de todo el mudno ya tenian almacenados petabytes de datos.
- Numerosas fuentes tanto tradicionales como nuevas alimentan a los Big Data
- Especialmente de medios sociales, maquina a maquina, transaccion de grandes datos, biometria, datos generados por las personas.
- El gran volumen de datos procede de numerosas fuentes
ARQUITECTURA
- Se compone de
- Arquitectura de Big Data
- Consta de 16 capas
- 1. Fuentes de Big Data, 2. Componentes de Hadoop. 3. Analiticade flujo continuo. 4. Bases de Datos. 5. Integracion de Big Data. 6. Analitica de textos. 7. Descubrimiento de Big Data. 8. Calidad de Big Data. 9. Metadatos. 10. Gestion de politicas de informacion. 11. Gestion de datos maestros. 12. Data warehouses y data marts. 13. Analitica y reporting de Big Data. 14. Seguridad y privacidad de Big Data. 15. Gestion del ciclo de vida de Big Data. 16. La nube.
- Consta de 16 capas
- Gobierno de Big Data
- Arquitectura de Big Data
- Se compone de
FUENTES
- Los Big Data proceden de numerosas fuentes de datos.
- Datos tradicionales de empresas, generados por maquinas (M2M), sociales, biometria y genetica y datos personales o generados por personas.
- Los Big Data proceden de numerosas fuentes de datos.
DATA WAREHOUSE Y DATA MARTS
- Los datos se almacenan normalmente en los almacenes de datos de las empresas, y los almacenes de datos especiales.
- Data warehousing, principalmente para procesamiento de grandes conjuntos de datos.
- Data marts, subconjuntos o conjuntos especializados de data warehouses.
- Data warehousing, principalmente para procesamiento de grandes conjuntos de datos.
- Los datos se almacenan normalmente en los almacenes de datos de las empresas, y los almacenes de datos especiales.
BASES DE DATOS
- Las empresas tienen la opcion de seleccionar multiples categorias de bases de datos.
- SQL
- NoSQL
- In-memory
- Legacy
- Las empresas tienen la opcion de seleccionar multiples categorias de bases de datos.
HADOOP
- Biblioteca de software de codigo abierto que soporta el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos a traves de miles computadoras digitales.
- Lider de en plataformas de Big Data.
- Biblioteca de software de codigo abierto que soporta el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos a traves de miles computadoras digitales.
INTEGRACION BIG DATA
- Se construyen generalmente sobre fuentes de datos de archivos estructurados y relacionales que aprovechan las ventajas de la aquitectura de datos.
OPEN DATA
- Filosofia y practica que requiere que ciertos datos esten disponibles libremente para cualquier persona sin restricciones de copyright, patentes u otros organismos de control.
Informationen
- Beschreibung
- Mindmap am BIG DATA, erstellt von Antonio Ortiz am 24/03/2020.
- Erstellt von
- Antonio Ortiz
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