Big Data

Big Data

1. Modelacion

   • Para interactuar con los grandes volúmenes de datos, es necesario entender el proceso que los produce. La conducta de compra, la de apa - reamiento y la de navegación son producidas por procesos de decisión y elección. Los modelos y métodos de las ciencias económicas y la teoría de las decisiones, de la teoría de las redes, de la teoría de la evolución, de la teoría del procesamiento de la información

2. Codificacion

   • Los grandes volúmenes de datos resultan esquivos para la mayoría de los graduados de las escuelas de negocios porque están en un territorio al que no pueden acceder: están en el cibe - respacio, en bases de datos dispares, codificados por protocolos y lenguajes de progra - mación disímiles. Entonces, se gradúan sintiendo que no tienen habilidades para el juego de talento en el terreno de Big Data. La codificación como habilidad y capacidad es la “clave de acceso” al juego. Es el requisito básico.

3. La cantidad de información disponible hoy en día es tan grande, compleja y dinámica que las herramientas convencionales no sirven para captarla, administrarla, almacenarla y analizarla.

4. Percepcion

   • La información no se da, se produce y, en cierto sentido, se construye. Hay que sentirla, percibirla. La ciencia de la medición se dedica a convertir la calidad en cantidad, a transformar un pálpito, una intuición, una percepción, en un dato observable y medible en términos subjetivos.

5. Las V's del los datos

   • Volumen
     • Grandes cantidades datos
   • Velocidad
     • Deben analizarse rapidamente para obtener credito de ellos
   • Variedad
     • Diefrentes tipos de datos: estructurados y no estructurados. El 80% de los datos no estan estrcuturados

6. Jair Antonio Jimenez Muñoz