BIG DATA

BIG DATA

1. ¿QUE ES?

   • Datos masivos
     • supera
       • LA CAPACIDAD DE UN SOFTWARE CONVENCIONAL
         • LAS 5 Vs
           • Volumen
           • Velocidad
           • Valor
           • Veracidad
           • Variedad

2. ¿PARA QUE SIRVE?

   • Marketing
   • Deportes
   • Salud pública
   • Seguridad
   • Nuevas tecnologías

3. HERRAMIENTAS

   • NoSQL
   • D3.js
   • Hive
   • Storm
   • Hadoop
   • Spark
   • R

4. COMO SUBIR

   • datos
   • herramientas analíticaS
   • profesionales adecuados
   • datos en el centro de la C

5. RETOS

   • La tecnología
   • La escalabilidad
   • El talento
   • La calidad de datos
   • Los costes
   • Los actionable insights
   • La seguridad

6. TIPOS

   • PROCEDENCIA
     • Web y Redes Sociales
     • Generados por organizaciones
     • Transacciones
     • Biométricos
     • Generados por personas
     • Machine-to-Machine (M2M)
   • ESTRUCTURA
     • Estructurados
     • Semiestructurados
     • No estructurados

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