Big Data

Big Data

1. Herramientas, procesos y procedimientos que permiten crear, manipular y administrar bases de datos y su almacenamiento

   • Dimensiones del Big Data
     • Por Volumen
       • Terabytes, petabytes y exabytes creados por personas mientras navegan
     • Por Variedad
       • Datos no estructurados
         • Páginas web, redes sociales, foros, correos electrónicos, etc.
       • Datos estructurados
     • Por Velocidad
       • Aumento de los datos según el desarrollos de software (páginas web, archivos de búsquedas, redes sociales, foros, correos electrónicos, etc.
   • Análisis del Big Data
     • Usos sociales y comerciales de la información recabada
   • Tecnología del Big Data
     • Para el manejo de datos: tecnologías de arquitectura de Procesamiento Paralelo Masivo (MPP), que ayudan de forma rápida a su procesamiento.
     • Para el manejo de datos no estructurados o semiestructurados nuevas técnicas y tecnologías, como MapReduce o Hadoop.
   • Modelos de datos
     • Datos estructurados, fáciles de recabar, tienen una estructura bien especificada
       • Datos estáticos (array, cadena de caracteres y registros)
       • Datos dinámicos (listas, pilas, colas, árboles, archivos)
     • Datos semiestructurados no tienen un formato definido. Tienen etiquetas que facilitan separar un dato de otro.
     • Datos no estructurados. No pueden ser normalizados, no tienen tipos definidos ni están organizados bajo algún patrón, no tienen un formato normalizado determinado.
   • Tecnologías de análisis de datos, permitir organizar la información y darle sentido práctico.
   • Beneficios del Big Data
     • Mejora de la toma de decisiones; optimización de costos; segmentación de los clientes; seguridad en las transacciones; información clasificada y segmentada; nuevas fuentes de ingresos, etc.

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