Big Data

Big Data

1. los datos se generan con cierta velocidad y variedad, ocasionando el crecimiento en volumen.

2. información que no puede ser procesada o analizada mediante procesos tradicionales

   • son
     • “cantidades masivas de datos que se acumulan con el tiempo que son difíciles de analizar y manejar utilizando herramientas comunes de gestión de bases de dato

3. Dan Kusnetzky

   • se refiere a las herramientas, procesos y procedimientos que permitan a una organización crear, manipular y administrar grandes conjuntos de datos e instalaciones de almacenamiento”

4. “Forrester

   • técnicas y tecnologías que hacen que sea económico hacer frente a los datos a una escala extrema
     • Las técnicas y la tecnología
       • la empresa tenga personal, el cual tenga gran representación y análisis de datos para tener un valor agregado con información que no ha sido manejada
     • Escala extrema de datos
       • supera a la tecnología actual debido a su volumen, velocidad y variedad
     • El valor económico
       • haciendo que las soluciones sean asequibles y ayuden a la inversión de los negocios

5. Estado actual de Big Data

   • LogLogic
     • el 49% de las organizaciones están algo o muy preocupados por la gestión de Big Data
     • pero que el 38% no entiende lo que es
     • 27% dice que tiene una comprensión parcial
     • 59% de las organizaciones carecen de las herramientas necesarias para gestionar los datos de sus sistemas de TI
     • 62% mencionó que ya había gestionado más de un terabyte de datos
       • eso indica que el volumen de datos en el mundo está aumentando a un ritmo casi incomprensible.

6. Dimensiones de Big Data

   • Volumen
     • Cada día, las empresas registran un aumento significativo de sus datos
       • Algunas empresas generan terabytes de datos cada hora de cada día del año
   • Variedad:
     • va muy de la mano con el volumen
       • no estructurados
         • son los que se generan desde páginas web
       • estructurados
   • Velocidad
     • velocidad con que se crean los datos

7. Análisis de Big Data

   • los datos provienen de gran variedad de fuentes
     • beneficios
       • 61% respondió que influye de manera social
       • 45%, que habrá más puntos de vista de negocio
       • 37% se inclinó por las decisiones automatizadas en los procesos en tiempo real
       • 29% mencionó que se mejoraría la planificación y la previsión
       • 27%, que se entendería el comportamiento del consumidor
     • inconvenientes
       • la falta de personal y de habilidades del recurso humano (46%
       • la dificultad en la arquitectura de un sistema de análisis de Big Data (33%)
       • problemas con el Big Data utilizable para los usuarios finales (22%)
       • la falta de patrocinio empresarial (38%)
       • la deficiencia de un argumento empresarial convincente (28%)
       • la carencia de análisis de bases de datos (32%)
       • rapidez en las consultas (22%
       • dificultad para cargar los datos lo suficientemente rápido (21%)
   • objetivo
     • examinar grandes cantidades de datos con una variedad de clases
       • descubrir información que sea relevante y útil para la empresa
         • tomar las mejores decisiones y obtener ventajas competitivas en comparación con otras de su clase.

8. Tecnologías de big data

   • el hardware como el software
     • . Apache Hadoop
       • Hadoop Distributed File System
       • Hadoop MapReduce

9. Beneficios del Big Data

   • mejorar su estrategia y así permanecer en el mercado posicionadas
   • las empresas pueden ofrecer mejores productos
   • desarrollar excelentes relaciones con sus clientes
   • se transforman en más ágiles y competitivas