BIG DATA

BIG DATA

1. ¿Qué es?

   • Manipulación de enormes cantidades de datos/información de diferentes fuentes difíciles de procesar.
     • Datos no estructurados
       • Información importante
     • Datos estructurados
       • datos diseñados
     • Base de datos
       • Conjunto de bases con datos estructurados, información organizada.
       • Software que permite almacenar, procesar y extraer información de la base.
         • Motores de bases de datos
     • On premise
       • Empresas que guardan los datos en sus propias oficinas (tienen un lugar específico).
         • Muy costos y obsolencia.
     • Cloud Computing
       • Están en internet, ofrecidos por una empresa.
         • Económico. "LA NUBE"
     • Data Warehouse
       • Gran cantidad de datos. 1 millón de GB
         • Bussiness Intelligent
           • Exportar la info para generar reportes, tableros de control, etc.
             • ETL: Extracción, transformación y Loud (carga).
               • NO ES UN SOFTWARE, ni base de datos
                 • Se enfoca a todos los departamentos de una empresa
     • Machine Learning
       • Computadoras pueden aprender y detectar patrones y hacer predicciones. (asistente)
     • Data Lake
       • Repositorio de almacenamiento centralizado ormato granular y sin procesar. Fotos, videos, etc.
     • Data Mart
       • Segmento aislado de un almacén de datos de empresa
         • unidad comercial concreta, como Ventas, Finanzas o Marketing. No es a largo plazo.

2. las 5 V: Volumen, variabilidad, velocidad, veracidad, valor según los objetivos.

   • ¿Cómo analizarlos como si fuera de 1 fuente?
     • Extraer, Transformación, Loud (cargar).
     • ¿Para qué?
       • Los datos se transforman en dinero
         • Se toman decisiones precisas. Sabes tendencias, comportamientos de tus usuarios, predicciones e identificacion de nuevas oportunidades de negocio.
           • Empresas, ONG sin fines de lucro y Gobiernos.
             • éxito en su mensaje al saber a qué público dirigirse
         • Mejorar servicios, reducir costos y ahorrar tiempo.

3. Materia prima de demografía y etnografía

   • Investigaciones de Mercado
     • Se presenta en infografías. Material simplificado para presentar

4. Término desde 1990: Jhon Mashey

   • Grandes inversiones en análisis de datos
     • Inteligencia artificial

5. Categoría 1

   • Datos relacionados con Redes Sociales
   • Categoría 2
     • Transacciones, facturas, llamadas y WiFi
     • Categoría 3
       • Navegación por Web
       • Categoría 4
         • Sensores de temperatura, altura y sonido
         • Categoría 5
           • Datos biométricos, huellas digitales, scanners o lectores de ADN