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big data

Justin Constante Informática Spanish

big data

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  1. BIG DATA

  2. Son conjuntos de datos de gran variedad, que se generan en grandes volúmenes y a una velocidad cada vez mayor. Por eso, cuando hablamos del Big Data, siempre mencionamos las tres “V” del Big Data.

    Los científicos de datos utilizan las “V” para definir el Big Data, y tradicionalmente había tres “V” diferentes: volumen, velocidad y variedad.

  3. Permite tener acceso a más información. Y cuanta más información se tiene, mayor es el entendimiento y mejor se pueden tomar decisiones o buscar soluciones.

    En muchos casos, el proceso de análisis de los datos está totalmente automatizado, es decir, se disponen de herramientas tan avanzadas que crean millones de simulaciones para obtener el mejor resultado posible.

  4. Se genera a través de muchas de las actividades que realizamos a diario. Por ello, las fuentes de datos son verdaderamente diversas: dispositivos GPS, sensores de reconocimiento facial o emails son solo algunos ejemplos.

    - Sus fuentes:

    Los científicos de datos utilizan las “V” para definir el Big Data, y tradicionalmente había tres “V” diferentes: volumen, velocidad y variedad.

  5. Los datos se pueden clasificar según su estructura, y así podemos distinguir entre:

    * Datos estructurados

    * Datos no estructurados

    * Datos semiestructurados

  6. ¿ QUÉ ES ?

  7. ¿ PARA QUÉ SIRVE ?

  8. ¿ CÓMO SE GENERA ?

  9. CLASIFICACIÓN / TIPOS

  10. big data
  11. big data
  12. Integrantes:

    - Andrea Sandoval 6724

    - Justin Constante 6682

    - Alex Pazmiño 6753

  13. Datos estructurados

    Los datos estructurados tienen un formato fijo y a menudo son numéricos. Este tipo de datos es información que ya está ordenada en bases de datos y hojas de cálculo, que están almacenadas en bases de datos SQL, lagos de datos y almacenes de datos.

  14. Datos no estructurados

    Los datos no estructurados es información que carece de organización y no está en un formato predeterminado porque puede ser muy diversa. Los datos recopilados de fuentes de redes sociales son un buen ejemplo.

  15. Datos semiestructurados

    Los datos semiestructurados pueden contener ambas formas de datos, como, por ejemplo, los registros de servidores web o los datos de sensores que se hayan configurado. Para ser precisos, son datos que, a pesar de no estar clasificados en un repositorio concreto (una base de datos), contienen información vital o etiquetas que segregan elementos individuales dentro de los datos.

  16. big data
  17. EJEMPLOS DE HERRAMIENTAS BIG DATA

  18. big data

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mapa conceptual
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  • Created by ca lm · Aug 31, 2019
  • Copied by Justin Constante · Oct 26, 2021
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