Big Data

Big Data

1. Big data es un término que describe el gran volumen de datos – estructurados y no estructurados – que inundan una empresa todos los días. Pero no es la cantidad de datos lo importante.

2. Volumen

   • Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes, como transacciones comerciales, dispositivos inteligentes (IO), equipo industrial, vídeos, medios sociales y más. En el pasado, su almacenamiento habría sido un problema - pero el almacenamiento más barato en plataformas como los data lakes y el Hadoop han aliviado la carga.

3. Velocidad

   • Con el crecimiento del Internet de las Cosas, los datos llegan a las empresas a una velocidad sin precedentes y deben ser manejados de manera oportuna. Las etiquetas RFID, los sensores y los medidores inteligentes están impulsando la necesidad de manejar estos torrentes de datos en tiempo casi real.

4. Variedad

   • Los datos se presentan en todo tipo de formatos: desde datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales hasta documentos de texto no estructurados, correos electrónicos, vídeos, audios, datos de teletipo y transacciones financieras.

5. ¿Por que es Importante el Big Data?

   • La importancia del big data no gira en torno a la cantidad de datos que tienes, sino en lo que haces con ellos.

6. ¿Quién se centra en el big data?

   • El big data es un gran problema para las industrias. El ataque de la IoT y otros dispositivos conectados ha creado un aumento masivo en la cantidad de información que las organizaciones recolectan, manejan y analizan. Junto con el big data viene el potencial de desbloquear grandes insights - para cada industria, de grande a pequeña.

7. Cómo funciona Big Data

   • Antes de que las empresas puedan poner a trabajar el big data, deben considerar cómo fluyen entre una multitud de lugares, fuentes, sistemas, propietarios y usuarios.

8. Preparación de datos SAS

   • Para preparar el big data para la analítica primero hay que acceder, perfilar, limpiar y transformar los datos. Con una variedad de fuents de big data, tamaños y velocidades, la preparación de los datos puede consumir enormes cantidades de tiempo. La preparación de datos de SAS simplifica la tarea, de modo que puede preparar los datos sin necesidad de codificación, habilidades especializadas o dependencia de la informática.

9. Viralizacion

   • Ejemplo
     • Un ejemplo clave para explicar esto, es la campaña presidencial de Donald Trump en 2016. Su victoria como nuevo presidente de los Estados Unidos fue posible gracias al tratamiento de manipulación de verdad. Según la web Politifact [1] el 70% de las declaraciones electorales de Trump eran bastante falsas, falsas o grandes mentiras.
   • Fake News
     • Las noticias falsas, conocidas también con el anglicismo fake news, son un tipo de bulo que consiste en un contenido pseudoperiodístico difundido a través de portales de noticias, prensa escrita, radio, televisión y redes sociales y cuyo objetivo es la desinformación.
       • ¿Por que se divulgan?
         • En principio, porque al pasar a una forma de comunicación networking, a diferencia del broadcasting, el intercambio de mensajes en red, permite que los usuarios sean además de consumidores, también productores de discursos que circulan y que muchas veces son falsos.
   • Definicion
     • Un contenido viral es aquel que se difunde de forma multitudinaria en Internet, ya sea a través de redes sociales, correo electrónico, mensajería instantánea
   • Que influye en la viralizacion
     • Los distintos intereses políticos, partidarios, o simplemente una confusión se vuelven motivos para que de una manera más frecuente se viralice un contenido engañoso.
   • Tipos de informacion falsa
     • Contenido engañoso: Se trata del uso engañoso de la información para incriminar a alguien o algo.
     • Sátira o parodia: No pretende causar daño o engaño.
     • Contenido impostor: Es el tipo de información que suplanta fuentes genuinas.
     • Contenido fabricado: Contenido nuevo que es predominantemente falso, diseñado especialmente para engañar y perjudicar
     • Contenido manipulado: Cuando información o imágenes genuinas se manipulan para engañar.

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