Big Data

Big Data

1. ¿Que es?

   • 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, tales como bases de datos
     • Variedad. Los datos vienen en toda clase de formatos
     • Velocidad. Los datos se transmiten a una velocidad sin precedentes
     • Volumen: Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes

2. ¿Por qué el Big Data es tan importante?

   • 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
     • El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades
     • Reducción de coste
     • Más rápido, mejor toma de decisiones
     • Nuevos productos y servicios

3. Usos

   • La conservación, análisis y uso de datos para elaborar y jerarquizar información relevante ha empezado a ser un recurso habitual en empresas
     • Estilo de vida
       • La monitorización de nuestras constantes vitales puede ayudarnos a determinar qué estilo de vida llevamos y conocernos más a nosotros mismos, es una herramienta de medición que dirá si llevamos un estilo de vida activo o sedentario según nuestro ritmo cardíaco.
     • Optimización de la cadena de subministro
       • Dentro de la gestión de la cadena de suministro Big Data ha contribuido a manera provocando grandes transformaciones en la gestión empresarial y permitiendo grandes optimizaciones gracias al uso de datos cada vez más exactos.
     • Predicción
       • Big Data ofrece la posibilidad de predecir acciones y comportamientos a partir del análisis de datos históricos que muestran las tendencias seguidas en cierto periodo.
     • Ahorros en transporte
       • la búsqueda de ahorros en transporte y combustible, ya sea en empresas de transporte, aerolíneas o incluso en nuestro vehículos privados. El análisis de datos es útil para poder identificar aquellas rutas que frecuentemente realizamos y consumen más tiempo y combustible para estudiar su optimización y economizar el gasto.
     • Intercambio de datos
       • se creará una plataforma de intercambio de datos, denominada Marketplace de datos, donde las empresas y usuarios podrán comprar y vender datos que sean de su interés, ya sean de proveedores, clientes, de la competencia o consumidores

4. Ventajas

   • Mejora en la toma de decisiones. Disponer de un gran volumen de datos estructurados que se puedan interpretar ayuda a las organizaciones a poder tomar una decisión.
   • Feedback a tiempo real. La tecnología Big Data permite no solo almacenar y procesar datos. También supone recibir datos a tiempo real y contar con la información necesaria rápidamente
   • Conocimiento del mercado. La obtención y seguimiento de datos del Big Data permite conocer a los consumidores y adelantarse a sus necesidades
   • Tecnología del presente y del futuro. La ciencia de datos comienza a ser un elemento diferenciador y de éxito entre las empresas

5. Desventajas

   • El exceso de datos: La utilidad del Big Data surge de su capacidad para extraer información de los datos.
   • La vulnerabilidad de esta enorme cantidad de datos almacenados es el objetivo de los nuevos ciberataques
   • No hay reglas claras sobre políticas de protección de datos
   • existen reacciones desfavorables por parte de los usuarios, que consideran que vulnera su privacidad

6. Tipos de Datos

   • Estructurados:
     • Creados
     • Provocados
     • Dirigido por transacciones
     • Compilados
   • No esctructurados
     • Capturados
     • Generados por el usuario
   • Multiestructurados
     • Datos de mercados emergentes
     • E-commerce
     • Datos meteorológicos

7. Analisis de datos

   • el análisis de datos es el proceso de examinar los datos con un objetivo específico: contestar a preguntas de negocio. es la ciencia que examina datos en bruto con el propósito de sacar conclusiones sobre la información. El análisis de datos es usado en varias industrias para permitir que las compañías y las organizaciones tomen mejores decisiones empresariales y también es usado en las ciencias para verificar o reprobar modelos o teorías existentes.
     • El big data y analisis de datos no estan relacionadas necesariamente. Puedes moverte en el entorno “Big Data” y no estar haciendo analítica de datos avanzada, igual que puedes analizar datos de negocio que no reúnen las características propias del Big Data.

8. Inteligencia Artificial

   • Big Data nos permite tratar un gran volumen de datos, tanto estructurados como desestructurados, y que se reciben a una velocidad muy alta. Con esta información, las herramientas de IA nos permiten realizar análisis predictivos y avanzados, que nos ayudan en la toma de decisiones estratégicas en función de una predicción de comportamiento basada en datos reales que nos permiten reducir el umbral de error. Es decir, son términos complementarios.

9. Mineria de Datos

   • Data Mining requiere de Big Data para agilizar su procesamiento y gestión de los datos y, a la vez, Big Data requiere de Data Mining para el análisis predictivo de datos y poder detectar tendencias. Podríamos decir que hay una integración mutua entre técnica y herramienta.

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