Tipos de datos en Big Data

Tipos de datos en Big Data

1. Estructurados

   • - Datos organizados en un formato fijo y predefinido. -Fáciles de almacenar y analizar con herramientas tradicionales. -Ejemplos: registros de transacciones, datos de sensores, bases de datos relacionales.

2. No estructurados

   • - Datos sin una estructura predefinida. Más difíciles de almacenar y analizar. - Crecimiento exponencial en los últimos años. - Ejemplos: texto libre, imágenes, videos, audio, redes sociales.

3. Semiestructurados

   • - Combinan características de datos estructurados y no estructurados. - Poseen cierta organización, pero no un formato completamente definido. Ejemplos: correos electrónicos, archivos XML, JSON.

4. Fuentes de datos de Big Data

   • Internas
     • Generados por la propia organización. Ejemplos: registros de ventas, datos de clientes, datos de producción.
   • Externas
     • Provienen de fuentes externas a la organización. Ejemplos: redes sociales, datos del gobierno, datos de sensores públicos.
   • Sensores
     • Dispositivos que recopilan datos del mundo real. Ejemplos: sensores de temperatura, sensores de movimiento, cámaras.
   • Redes sociales
     • Plataformas online que generan grandes cantidades de datos. Ejemplos: Twitter, Facebook, Instagram.
   • Datos abiertos
     • Datos públicos disponibles para su uso por cualquier persona. Ejemplos: datos del censo, datos del gobierno, datos científicos.
   • Metodología de procesamiento de datos para Big Data
     • Recopilación
     • Almacenamiento
     • Procesamiento
     • Visualización
     • Análisis
     • Herramientas y tecnologías:
     • Consideraciones