Big Data

Big Data

1. Es la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional.

   • Tipos de datos
     • Datos Estructurados
       • Son los datos que forman parte de una estructura predefinida.
         • Como ejemplos encontramos una hoja de Excel o una base de datos SQL.
     • Datos no Estructurados
       • Son aquellos datos que no tienen ni forman parte de una estructura definida.
         • Como ejemplos encontramos el cuerpo de un email, una conversación por skype, datos escritos en un fichero word, o incluso bases de datos NoSQL.
     • 5 “V” del Big Data
       • Velocidad
         • No sólo se generan muchos datos y desde muchas fuentes, esto provoca un flujo de datos muy difícil de gestionar con software tradicional.
       • Variedad
         • Esto supone que, incluso siendo datos estructurados, tal estructura sea diferente en cada fuente, lo que supone un nuevo reto a solventar para la empresa.
       • Valor
         • por la cantidad de datos que se debe procesar, se ha de tener especial cuidado en la elección de los datos que realmente son importantes para la empresa y sus futuras operaciones.
       • Volumen
         • Una de las características del Big Data es que nuevos datos se generan constantemente. Además, como las fuentes son diversas, el volumen de datos tiende a ser inmenso.
       • Veracidad
         • Este debe alimentarse con datos relevantes y verdaderos. No podremos realizar analíticas útiles.
     • Almacenamiento
       • On-Premise
         • Utilizado para referirse a las instalaciones locales de software y hardware (servidores, racks)
       • Cloud
         • Se utiliza para referirse al uso de infraestructuras de terceros, para el almacenamiento, gestión y procesado de los datos y aplicaciones.
       • Data warehouse
         • Es un repositorio de datos que almacena la información proveniente de diversas fuentes y sistemas de la empresa.