BIG DATA

BIG DATA

1. CONCEPTOS

   • Qué es?
     • Big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y / o gran variedad que demandan formas de procesamiento de información innovadoras y rentables que permiten una visión mejorada, toma de decisiones y automatización de procesos.
     • conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable y por los medios habituales de procesamiento de la información
     • El el conjunto de herramientas informáticas destinadas a la manipulación, gestión y análisis de grandes volúmenes de datos de todo tipo: estructurados o no estructurados
   • PROCESO
     • 1. Evaluación
     • 2. Deducción
     • 3. Optimización
     • Modelos
       • Algoritmos
         • Predicción
           • Análisis de Decisiones
         • Clasificación
           • Estratificación
           • Generación de Hipótesis
   • BENEFICIOS
     • Mejor toma de decisiones
     • Ventaja Competitiva en la industria
     • Detección ciberataques

2. CARACTERISTICAS

   • GRANDES VOLUMENES DE DATOS POR:
     • Redes Sociales
     • Correo Electrónico
     • Aplicaciones Móviles
     • Navegación por Internet
     • Sistemas Información
       • ERP
       • CRM
     • RFID / GPS / DATA FEEDS
     • Audio / Video / Imágenes
     • Unidades
       • Megabytes
       • Gigabytes
       • Terabytes
       • Petabytes
       • Exabytes
       • Zettabytes
       • Yottabytes
   • VELOCIDAD GERERACION DATOS
     • 639.800 GB x Segundo
       • emails
       • Fotos
       • Aplicaciones descargadas
       • Transacciones finacieras
   • Variedad de datos
     • Estructurados
     • No Estructurados
   • VERACIDAD / VERIFICACIÓN
     • Validez de los Datos
       • Datos confiables
       • Datos incorrectos
     • Valor de los datos a analizar
       • Viables
       • Irrelevantes
   • Tipo de datos
     • Smart Data
     • Identity Data
     • Open Data

3. RETOS TECNOLÓGICOS

   • Velocidad tiempo real
     • Adquisición datos
     • Procesamiento de datos
   • Escabilidad de la solución
     • Vertical
     • Horizontal
   • Gestión de la Variedad de datos
     • Heterogeneidad
     • Dimensionalidad
   • Volumen
     • Tamaño
     • Densidad
   • Uso de tecnologías contemporáneas: Nube
   • Modelado de Datos
     • SMBD Relacional
       • Oracle
       • DB2
       • Sybase
   • SOLUCIONES
     • SMBD BIG DATA No relacional- NoSQL
       • CouchDB
       • Cassandra
       • Mongo DB
       • Neo4j
       • Redis
     • Algoritmos Sistemas de archivos reducidos
       • MapReduce
       • Hadoop
     • Estrategia del proceso de ejecución
       • 1. Identificar Potencial
       • 2. Desarrollo Hipótesis
       • 3. Identificar Insights
       • 4.Cuantificar posibles éxitos
       • 5. Replicar modelo
       • 7. Medir Resultados
       • 6. Ajustar aprendizajes

4. OPORTUNIDADES

   • Análisis de clientes
   • Análisis de mercadeo
   • Efectividad Operativa de la empresa (Ej: Inventarios)
   • Análisis tendencias Internet, redes sociales, computación móvil
   • Actualización y afinación de decisiones en tiempo real

5. TECNOLOGÍA

   • Arquitectura Base
     • Fuentes de datos
       • Observaciones
       • Interacción
       • Transacción
     • Adquicisión
       • Procesamiento de eventos compleos
       • Procesamiento de eventos complejos API para medios sociales
       • Procesamiento BATCH por ETL
     • Gestión
       • HADOOP
       • SMBD NoSQL
       • SMBD RELACIONAL
     • Visualización y Análisis
       • Inteligencia de Negocios Análisis Descriptivo
       • Análisis Predictivo
       • SMBD RELACIONAL

6. Aplicaciones y usos

   • Servicio Financieros
     • Análisis de fraude y riesgo
   • Ciudades Inteligente
     • Información en tiempo real movilidad urbana, cámaras seguridad, prestación de servicios, edificios
   • Servicios
     • Detección de problemas en energía eléctrica, agua, telefonía
   • Seguridad Pública
     • Información en tiempo real para los cuerpos de seguridad, sucessos, vigilancia
   • Mercadeo
     • Análisis del comportamiento de clientes para el desarrollo de ofertas de productos y servicios personalizados
   • Deportes
     • Mejoramiento del rendimiento deportivo de los atletas. Análisisp redictivos del comportamiento de atletass y equipos
   • Finanzas
     • Análisis financieros de acciones, warants, criptomonedas, tendencias del mercado
   • Machine to Machine
     • Lecturas RFID - Lecturas GPS - Sensores sistemas de oleodctos
   • Biometría
     • Reconocimiento facial - Genética
   • Grande volúmenes de transacciones
     • Transacciones - CDR