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Description
Flashcards by ANGELLY ARAUJO, updated more than 1 year ago
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Created by ANGELLY ARAUJO
over 6 years ago
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| Question | Answer |
| ¿Qué es Big Data? | conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales. |
| como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles. | Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes. |
| ¿Por qué el Big Data es tan importante? | Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. |
| Proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible. | La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación. |
| El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. | Desafíos de la calidad de datos en Big Data |
| Las especiales características del Big Data hacen que su calidad de datos se enfrente a múltiples desafíos. Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor, que definen la problemática del Big Data. | Estas 5 características del big data provocan que las empresas tengan problemas para extraer datos reales y de alta calidad, de conjuntos de datos tan masivos, cambiantes y complicados. |
| Fuentes de datos de big data son: Datos de internet y móviles. Datos de Internet de las Cosas. Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas. Datos experimentales. | Tipos de datos: Tipos de datos no estructurados: documentos, vídeos, audios, etc. Tipos de datos semi-estructurados: software, hojas de cálculo, informes. Tipos de datos estructurados |
| Es difícil recolectar, limpiar, integrar y obtener datos de alta calidad de forma rápida. Se necesita mucho tiempo para transformar los tipos no estructurados en tipos estructurados y procesar esos datos. | Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. Para solucionarlo necesitamos un poder de procesamiento muy alto. |
| Si no lo hacemos bien, el procesamiento y análisis basado en estos datos puede producir conclusiones erróneas, que pueden llevar a cometer errores en la toma de decisiones. | Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse. Además, la investigación sobre la calidad de datos de big data ha comenzado hace poco y no hay apenas resultados. |
| La calidad de datos de big data es clave, no solo para poder obtener ventajas competitivas sino también impedir que incurramos en graves errores estratégicos y operacionales basándonos en datos erróneos con consecuencias que pueden llegar a ser muy graves. | Esto no parece un equilibrio fácil de conseguir, sobre todo cuando la realidad de dónde y cómo los datos se alojan y procesan está en constante movimiento. |
| En este trabajo se estudia la creciente importancia del preprocesamiento de datos en Big Data. Se presenta una revisión de las tecnologías de Big Data, herramientas de analítica de datos y técnicas y algoritmos disponibles para el preprocesamiento de datos masivos. | La gobernabilidad no ocurre sin una seguridad en el punto final de la cadena. Es importante construir un buen perímetro y colocar un cortafuegos alrededor de los datos, integrados con los sistemas y estándares de autenticación existentes. |
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