Big Data

Big Data

1. Es el aprovechamiento de grandes volúmenes de información.

   • Tipos de datos
     • Estructurados: Archivos de excel, bases de datos
     • No estructurados: Videos, imagenes, audios

2. Donde esta el Big Data

   • Se encuentra en las redes sociales, entidades y empresas.

3. Metodologías

   • MAMBO
     • Es una metodología para proyectos de Big Data Analytics con una gran aceptación, cuyo nombre se debe a que se basa en cinco pasos (como el famoso baile), cuyos títulos coinciden con las iniciales.
       • Meditamos sobre el negocio
       • Adquirimos los datos desde sus fuentes
       • Manejamos los datos y los dejamos listos para su uso
       • Buscamos las diferentes técnicas para entenderlos
       • Ordenamos y visualizamos los resultados.
   • CRISP- DM
     • Es un estandar para el procesamiento de datos, se concentra en encontrar el conocimiento en los datos para de esta manera tomar decisiones. Tiene 6 fases:
       • 1. Comprensión del negocio: Se enfoca en la compresión de los objetivos y exigencias del proyecto desde una perspectiva del negocio. Y diseña un plan preliminar para alcanzar los objetivos.
       • Comprension de los datos: Se encarga de la recolección de datos iniciales y continua con las actividades que permitan familizarizarse primero con los datos
       • 3. Preparación de los datos: Traer los datos de la fuente, limpiarlos (datos duplicados, datos desactualizados) y construir variables para dar respuesta a las preguntas.
       • Modelado: Se aplican las técnicas de minería e datos a fin de alcanzar los valores óptimos. Elegir las técnicas de análisis de datos que se van a utilizar
       • Evaluación: Se evalúan los modelos anteriores para determinar si son útiles a las necesidades del negocio.
       • Despliegue: Es la explotación de los modelos dentro de un entorno de producción. La creación de un modelo no es generalmente el final del proyecto, ya que su creación es un proceso vivo dentro del proceso de decisiones de una organización

4. Herramientas

   • Power BI
     • Power BI Desktop es una herramienta de Microsoft, tiene una versión gratuita y otra versión Pro con un costo de 8,40 €. Esta versión está disponible para equipos de escritorio con sistema operativo Windows 10; Windows Server 2012 R2; Windows Server 2012; Windows 8; Windows 8.1; Windows Server 2016; Windows Server 2019. Esta herramienta es un modelo de datos que le permite crear objetos visuales y recopilaciones de objetos visuales que se puede compartir como informes con otras personas dentro de la organización. La mayoría de los usuarios que trabajan con proyectos de inteligencia empresarial usan Power BI Desktop para crear informes y luego usan el servicio Power BI para compartir sus informes con los demás.
   • Equipos

5. Arquitectura

6. Las 7 Vs del Big Data

   • • Volumen: variable que permite dimensionar cuanto almacenamiento se necesita para el proyecto de Big Data.
   • • Velocidad: rapidez en la que los datos son creados, almacenados y procesados
     • • Variedad: formas, tipos y fuentes en las que se registran los datos en la empresa, como correos, audios, videos, imágenes, etc, y determinar las herramientas y los profesionales con los cuales se llevara a cabo el Proyecto
       • • Veracidad: incertidumbre de los datos, grado de fiabilidad de la información recibida.
         • • Viabilidad: Capacidad que tienen las empresas en generar un uso eficaz del gran volumen de datos que manejan. Enfocarse en la información que realmente es útil.
           • • Visualizaciones: modo en el que son representados los datos para encontrar patrones, tendencias y claves ocultas en el tema a investigar.
             • • Valor: datos que se transforman en información y esta se convierte en conocimiento

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