BIG DATA

BIG DATA

1. SE REFIERE A CONJUNTO DE DATOS O COMBINACIONES DE DATOS CUYA CARACTERÍSTICAS (TRIPLE V) VOLUMEN, VARIEDAD Y VELOCIDAD, DIFICULTAN SU CAPTURAN , GESTIÓN, PROCESAMIENTO O ANÁLISIS MEDIANTE TECNOLOGÍAS CONVENCIONALES

2. ES IMPORTANTE POR

   • Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
   • Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
   • Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.
   • Detección y prevención de fraudes en cualquier industria que procese transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atención médica.
   • Publicidad: La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.

3. DESAFÍOS

   • Muchas fuentes y tipos de datos
   • Volumen de datos
   • Mucha volatilidad
   • No existen estándares de calidad de datos unificados

4. PLAN DE DATA GOVERNANCE EN BIG DATA

   • Gobernabilidad significa asegurarse de que los datos estén autorizados, organizados y con los permisos de usuario necesarios en una base de datos, con el menor número posible de errores, manteniendo al mismo tiempo la privacidad y la seguridad
     • Acceso y Autorización Granular a Datos
     • Seguridad perimetral, protección de datos y autenticación integrada
     • Encriptación y Tokenización de Datos
     • Constante Auditoría y Análisis
     • Una arquitectura de datos unificada