Flashcards
Big data
Cards in this deck (29)
- 1Explosión de datos ¿Qué ha llevado a este crecimiento explosivo de datos? Una respuesta es la innovación. La innovación ha transformado la forma en que nos involucramos en los negocios, brindamos servicios y la medición asociada del valor y la rentabilidad.Explosión de datos
- 2Transfor. del modelo de negocio. Los modelos de negocio fundamentales han sido transformados por la globalización y conectivity Las empresas han pasado de ser orientadas a productos a orientadas a services, donde el valor de la organiza según la visión de sus clientes se mide por la efectivity of service y no por la utility of productoTransformación del modelo de negocio
- 3La globalización es una tendencia clave que ha cambiado drásticamente el comercio mundial, desde la fabricación hasta el servicio al cliente. La globalización también ha cambiado la variedad y los formatos de los datos.Globalización
- 4Personalización de servicios. El índice de madurez de la transformación empresarial se mide por el grado de personalización de los servicios y el valor percibido por sus clientes de dicha transformación. Este modelo es una de las principales causas de la velocidad de los datos que se generan.Personalización de servicios
- 5Nuevas fuentes de datos. Con los puntos de inflexión de la tecnología en la última década, ahora tenemos más datos que nunca en redes sociales, dispositivos móviles, redes de sensores y nuevos medios. Junto con estos datos, ahora hay contenido dentro de la corporación que nunca se aprovechó del proceso de soporte de decisiones desde la perspectiva de Business Intelligence and Analytics.Nuevas fuentes de datos
- 6Estas tendencias han agregado complejidades en términos de procesos y, al mismo tiempo, crearon la necesidad de adquirir los datos necesarios para los procesos, lo que puede proporcionar información crítica sobre áreas que nunca fueron posibles.Nuevas fuentes de datos
- 7Volumen de datos El volumen de datos se caracteriza por la cantidad de datos que se generaban continuamente. Tradicionalmente, los empleados generan datos. Hoy en día, para una organización determinada, los clientes, socios, competidores y cualquier otra persona pueden generar datosVolumen de datos
- 8Datos de la máquina Cada máquina (dispositivo) que usamos hoy en día, desde dispositivos industriales a dispositivos personales, puede generar una gran cantidad de datos. Estos datos incluyen tanto el uso como los comportamientos de los propietarios de estas máquinas y, en la mayoría de los casos, también incluyen registros de actividad detalladosVolumen de datos - Datos de la maquina
- 9Registro de aplicación Otra forma de datos generados por máquina es un registro de aplicación. Diferentes dispositivos generan registros en diferentes Paquetes y formatos. El registro que se muestra en la Figura 2.3 se genera cada segundo por millones de servidores en todo el mundo a través del acceso a Internet de los usuarios en un sistema operativo popular.Volumen de datos - Registro de aplicación
- 10Registros de clicksream Las estadísticas de uso de la página web se capturan en datos de cadena de clics. Este tipo de datos proporciona información sobre lo que está haciendo un usuario en la página web y puede proporcionar datos que son muy útiles para el análisis de comportamiento y usabilidad, marketing e investigación general.Volumen de datos - Registros de clicksream
- 11Datos externos o de terceros Existen múltiples conjuntos de datos que las organizaciones compran hoy u obtienen como fuentes de fuentes externas. Aunque algunos de los datos están estructurados, la mayoría de los datos tienen formatos diferentes y, a menudo, vienen en grandes volúmenes. Los ejemplos incluyen datos meteorológicosVolumen de datos - Datos externos de terceros
- 12Correos electrónicos Cada empresa tiene cantidades masivas de correos electrónicos que son generados por sus empleados, clientes y ejecutivos diariamente. Todos estos correos electrónicos se consideran un activo de la corporación y deben gestionarse como talesVolumen de datos - Correos electrónicos
- 13Enron y el colapso de muchas auditorías en empresas, el gobierno de los EE. UU. Ordenó que todas las empresas tuvieran una gestión clara del ciclo de vida de los correos electrónicos, y que los correos electrónicos deberían estar disponibles y auditables caso por casoVolumen de datos - Correos electrónicos
- 14Los contratos Otro tipo de datos que las empresas generan todos los días son los contratos. el contenido dentro de cada formato puede variar, y esto crea volúmenes de datos para analizar en caso de situaciones como quiebra o fusiones y adquisiciones. El lenguaje y la semántica dentro de cada contrato establecen diferentes tipos de implicaciones legalesVolumen de datos - Contratos
- 15Si los equipos legales pueden utilizar un tipo de enfoque de aprendizaje automático, este volumen de datos, complejidad y ambigüedad se pueden administrar, y se pueden analizar valiosas perspectivas sobre los riesgos en los contratos por tipo, complejidad y duraciónVolumen de datos - Contratos
- 16Sistemas de información geográfica y datos geoespaciales. Una aplicación popular para dispositivos y teléfonos inteligentes es el sistema de posicionamiento global (GPS), que utiliza datos geoespaciales para guiar a cualquier persona desde el punto A hasta el punto BVolumen de datos - Sistemas de información geográfica y datos geoespaciales.
- 17Con la llegada de Big Data, comprender la velocidad de los datos es extremadamente importante. En los primeros días del procesamiento de los datos, solíamos analizar los datos en lotes Se dividen en trozos de tamaño fijo y se procesan a través de diferentes capas desde el origen hasta los destinos, y el resultado final se almacena en una bodega de datos para su uso posterior en informes y análisisVelocidad de datos
- 18funciona muy bien cuando el flujo de datos de entrada es a una tasa fija y los resultados se utilizan para el análisis con todos los retrasos del procesoVelocidad de datos
- 19En el caso de Big Data, los flujos de datos se transmiten de una forma continua y los conjuntos de resultados son útiles cuando los retrasos de adquisición y procesamiento son cortos. Aquí es donde la necesidad se vuelve crítica para un motor de ingesta y procesamiento que puede funcionar a velocidades extremadamente escalables en tamaños de datos extremadamente volátiles en un tiempo relativamente mínimoVelocidad de datos
- 20Amazon, Facebook, Yahoo y Google Se basan en el hecho de que mediante el seguimiento de los clics y las navegaciones de los clientes en el sitio web, puede ofrecer una navegación personalizada. experiencias de compraVelocidad de datos
- 21Estos datos se pueden procesar, segmentar y modelar para estudiar los comportamientos de la población según la hora del día, la geografía, la efectividad de los anuncios, el comportamiento de los clics y la respuesta de navegación guiadaVelocidad de datos
- 22El gran volumen de datos que procesan estas cuatro compañías los ha llevado a abrir sus tecnologías al resto del mundo. La velocidad de los datos producidos por los clics del usuario en cualquier sitio web hoy en día es un excelente ejemplo de la velocidad de Big Data.Velocidad de datos
- 23Datos del sensor Otro excelente ejemplo de velocidad de datos proviene de una variedad de sensores como GPS, sistemas de presión de llantas, servicios de soporte de vehículos y pasajeros On-Star ofrecidos por General Motors, basados en inteligencia geoespacial y basada en la ubicación asociada con el sensor en el automóvil, calefacción y sistemas de refrigeración en edificios, medidores inteligentes, dispositivos móviles, sistemas biométricos, aplicaciones técnicas y científicas, y sensores y motores de avionesVelocidad de datos - datos de censor
- 24Redes móviles La forma más popular de compartir imágenes, música y datos hoy en día es a través de dispositivos móviles.Velocidad de datos - Redes moviles
- 25Por ejemplo, un vuelo de Londres a Nueva York genera 650 TB de datos de los sensores del motor del aviónVelocidad de datos - datos de censor
- 26El gran volumen de datos que se transmiten por las redes móviles proporciona información a los proveedores sobre el rendimiento de su red, la cantidad de datos procesados en cada torre, la hora del día, las geografías asociadas, la demografía del usuario, la ubicación, las latencias y mucho más. MásVelocidad de datos - Redes moviles
- 27Medios de comunicación social Otro favorito de Big Data, diferentes sitios de redes sociales producen y proporcionan datos a diferentes velocidades. y en múltiples formatos. Mientras que Twitter se fija en 140 caracteres, Facebook, YouTube o Flickr pueden tener publicaciones de diferentes tamaños del mismo usuario. No solo es importante el tamaño de la publicación, sino también la cantidad de veces que se reenvía o se comparte y la cantidad de datos de seguimiento que recopila es esencial para procesar todo el conjunto de datos.Velocidad de datos - Medios de comunicación social
- 28Variedad de datos La complejidad de procesamiento asociada con una variedad de formatos es la disponibilidad de metadatos apropiados para identificar lo que está contenido en los datos reales.Variedad de datos
- 29Esto es crítico cuando procesamos imágenes, audio, video y grandes porciones de texto. 'La ausencia de metadatos o metadatos parciales significa demoras en el procesamiento desde la ingestión de datos hasta la producción de las métricas finales y, lo que es más importante, en la integración de los resultados con el almacén de datos'.Variedad de datos
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- Flashcards on Big data, created by Luis Manuel Vergara on 04/04/2019.
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- Luis Manuel Vergara
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