Big Data

Big Data

1. Enormes cantidades de datos que no se los puede manejar con las herramientas tradicionales

2. Dimensiones

   • Volumen
     • Está en constante transformación (Terabytes, petabytes, exabytes)
       • Creados por maquinas o personas
       • Ejemplos
         • Twitter (7 terabytes diarios); Facebook (10 terabytes diarios)
   • Velocidad
     • velocidad con lo que se crean los datos
       • Ejemplos
         • (página web archivos, archivo de búsqueda, redes sociales, foros, correos electrónicos entre otros)
   • Variedad
     • van a la par con el volumen
       • Casos estructurados y no estructurados

3. Necesidades

   • Personal calificado
   • Habilidades del recurso humano

4. Tecnología

   • Hadoop
     • (disponible bajo la licencia Apache 2.o)
     • Ejecuta en grupos relativamente grandes de hadware
     • Se caracteriza por:
       • Robusto Escalable Simple
   • Base de datos NoSQL
     • Su base se distribuye en varias maquinas
     • Ejemplos
       • Voldemort Hbase Riak CouchDB MongoDB

5. Modelo de datos

   • Datos estructurados
     • De mayor facilidad para acceder, Estructura bien especificada
   • Datos semiestructurados
     • No tienen formato definido Se manejan con etiquetas Conjunto de reglas con cierto nivel de complejidad
   • Datos no estructurados
     • No se pueden normalizar No tienen definido tipo No están organizados bajo algún patrón No tiene un formato normalizado predeterminado

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