Big Data

Big Data

1. Nace de exigencias del mercado

   • Atención personalizada clientes
   • Avances tecnológicos
     • Teléfono móvil, Sensores, Gps, Dispositivos última generación
       • Seguimiento Tiempo real
         • Velocidad, Variedad y Volúmen
           • Metodología MAD

2. Requiere Big Analytics

   • Aplicación de procesos matemáticos complejos
   • Modelos más ágiles que BI
   • Mayor capacidad soportar volumen, variabilidad y velocidad que BI
     • Analytics Data Warehouse
       • Capacidades ilimitadas y Datos de cualquier tipo
       • No sustituye los Data Warehouse.
         • Cubre necesidades distintas, y usan infraestructuras y tecnologías muy diferentes.
   • Data Science: descubrir información muy valiosa escondida

3. Hadoop

   • Nace necesidad Google indexar web exigencia mercado
   • Sistema de archivos distribuidos
   • Codigo abierto
     • Almacenar, Procesar y Analizar volumenes datos
     • Ejecución paralelo
   • Componentes: HDFS, MAPREDUCE
   • Hardware costo bajo, Software gratuito

4. 4 corrientes innovación

   • Movilidad
   • Cloud
   • Social Media
   • Analytics

5. Análisis Tiempo real

   • DataStream
     • Análisis datos Movimiento
   • Complex Event Processing
     • buscar eventos predefinidos

6. Implementar Big Data

   • Objetivo, cuantificar valor agregado, restricciones y expectativas
   • Definir Proyecto Adecuado
   • Elegir Data Warehouse: CEP, MPP
   • Definir Data Scientist