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BIG DATA

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BIG DATA

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BIG DATA

  1. El Big Data es un término que se utiliza para definir un gran conjunto de datos o combinación de estos. Es el agregado de avances tecnológicos que ha permitido recolectar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos de todo tipo.

    • ¿Cómo controlar nuestros datos?
      • Cientos de corredores de datos instalan tecnologías de rastreo en la web para monitorear la navegación de las personas, lo que se conoce rastreo web de terceros. El artículo revisa diferentes soluciones que buscan dar control a las personas sobre los datos recolectados con tecnologías de rastreo
        • Lo primero que debemos tener en cuenta respecto a la seguridad de datos en el momento de implementar Big Data, es escoger una herramienta que lo haga de modo seguro y asegurar que solo los usuarios adecuados accedan a ciertas categorías de información , acorde con la posición que ocupan.
          • Ciberseguridad para el control de datos:
            • Mantén actualizados dispositivos, programas y aplicaciones
            • Utiliza un antivirus para analizar los archivos, descargas y cualquier información alojada en tus dispositivos
            • Mejora la seguridad de tus contraseñas y no utilices la misma para todo
            • Descarga aplicaciones de sitios seguros
            • Protege la información mediante copias de seguridad
            • Navega por internet de forma segura, protegiendo tu privacidad y evitando dejar un rastro
            • Procura estar al día de las principales amenazas que circulan por el ciberespacio
            • Acude a fuentes confiables y contrasta información
    • ¿Supone Big Data un peligro?
      • Puede ser que si, tiene sus desventajas si no se usa adecuadamente, por lo que vamos a ver riesgos de Big data sobre la seguridad a la hora de implantar soluciones de este tipo
        • Riesgo de computación insegura: El computó inseguro no sólo puede generar una fuga de datos, sino también causar resultados incorrectos en las búsquedas realizadas en la plataforma de Big Data.
        • Problemas de validación de entrada y filtrado: Los sistemas tecnológicos de Big Data necesitan recopilar información de muchas fuentes distintas. Por ello, si no se valida bien que la información que se está incorporando a la base de datos es correcta, pueden acabar entrando datos no confiables. Por eso es importante filtrar la información que se recopila.
        • Controles de acceso granular: Las bases de datos tradicionales tienen un control de acceso a nivel de tabla, fila y celda. Por el contrario, las soluciones del Big Data no implementan este tipo de controles de seguridad. Por ello, es importante activar y verificar este tipo de controles de Ciberseguridad, con el fin de que se garantice el acceso granular a la información.
        • Riesgo de almacenamiento inseguro de la información: Los datos se almacenan en miles de nodos, la autenticación y cifrado de la información es un trabajo difícil. Por ello es necesario encontrar un mecanismo que garantice que los datos sensible estén seguros, puedan realizarse consultas y analíticas sin tener que cifrar y descifrar seguido.
  2. Las 4 V's de Big Data

    • Volumen
      • La cantidad de datos con la que se trabaja supera la capacidad de gestión del software habitual
        • Ejemplo
          • Youtube almacena 18,000 segundos de vídeo por minuto de sus usuarios
    • Variedad
      • Los datos proceden de distintas fuentes y pueden estar en diferentes formatos, sea estructurados, semiestructurados y no estructurados
        • Ejemplo
          • Desde archivos de audio, imagen, vídeo, actualizaciones de redes sociales hasta archivos de registro, datos de clics etc
    • Velocidad
      • La rapidez es esencial a la hora de recibir, procesar y utilizar los datos en tiempo real
        • Ejemplo
          • Google que procesa unas "40,000 consultas de búsquedas por segundo"
    • Veracidad
      • Es imprescindible comprobar la validez de los datos y limpiarlos para eliminar sesgos y ruidos. Sólo de esta manera se obtendrán datos de confianza
        • Ejemplo
          • Imagine un conjunto de datos estadísticos sobre lo que la gente compra en los restaurantes y los precios de estos artículos en los últimos 5 años. Puede preguntar: ¿Quién creó la fuente? ¿Qué metodología siguieron para recopilar los datos? ¿Los creadores de datos resumieron la información? ¿Esta ha sido modificada o editada por alguien más?

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Mindmap am BIG DATA, erstellt von italia maribel am 22/03/2022.
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italia maribel
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