BIG DATA

BIG DATA

1. datos masivos

2. gestion y analisis de altos volumenes de datos

   • no pueden ser tratados de manera convecional

3. Tratamiento,procesamiento y análisis de datos

4. combinaciones de conjuntos de datos

   • procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales

5. tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales

6. MINERIA DE DATOS

   • proceso de analizar los datos desde diferentes perspectivas y resumiéndolos en información útil
     • información que se puede utilizar para aumentar los ingresos, reducir los costos, o ambas cosas.
       • DATOS OPERATIVOS O TRANSACCIONALES: tales como, ventas, costos, inventario, nómina y contabilidad
       • DATOS NO OPERQACIONALES tales como ventas de la industria, datos del pronóstico del tiempo y datos macro económicos
       • META DATOS datos sobre los datos en sí, como el diseño de base de datos lógica o los datos de las definiciones del diccionario
   • Filtrar todo el ruido caótico y repetitivo en sus datos.
   • Analizar los datos por un software de aplicación.
   • Extraer, transformar y cargar datos de transacciones en el sistema de almacenamiento de datos.
   • Presentar los datos en un formato útil, como un gráfico o tabla.
   • Almacenar y manejar los datos en un sistema de base de datos multidimensional.

7. Muy sencillo, decíamos que el truco de Big Data es dividir y paralizar, para ello, la infraestructura se organiza en nodos y clusters.

   • Un cluster estará formado por un conjunto de nodos maestros y trabajadores. Que será mayor cuanto más grande sea la tarea o más rápida queramos ejecutarla.