BIG DATA

BIG DATA

1. Concepto

   • DATOS
     • De mayor tamaño y más complejo
     • Procedente de nuevas fuentes de datos
     • Voluminosos que no pueden ser procesados por un software normal
     • Utilizados para abordar problemas empresariales imposibles de solucionar anteriormente.
   • 3 Vs
     • Volumen
       • Volúmenes de datos no estructurados de baja densidad
       • Datos de valor desconocidos
     • Velocidad
       • Ritmo en el que se reciben los datos
       • La mayor velocidad de los datos se transmite a la memoria
     • Variedad
       • Diversos tipos de datos disponibles
       • Datos convencionales son organizados en la base de datos relacional
       • Datos no estructurados y semiestructurados requieren un preprocesamiento adicional para su comprensión

2. CASOS DE USO

   • Ayuda a abordar diversas actividades empresariales
   • Ejemplos.
     • Desarrollo de productos
       • - Construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios
       • - Los datos y la analítica lo utilizan para planificar, producir y lanzar nuevos productos.
     • Mantenimiento predictivo
       • Analiza los indicadores de problemas potenciales que puedan tener lugar, se puede implantar el mantenimiento de una forma más rentable y optimizar el tiempo de servicio de componentes y equipos.
     • Experiencia del cliente
       • El big data permite recopilar datos de redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas etc (Mejora la experiencia de interacción)
       • Posibilita formular ofertas personalizadas, reducir las tasas de abandono de los clientes y gestionar las incidencias de manera proactiva.
     • Fraude y cumplimiento
       • Identifica patrones en los datos que pueden ser indicativos de fraude.
     • Machine learning
       • Los datos recopilados posibilitan la creación de nuevos modelos de machine learning o aprendizaje automático.
     • Eficiencia operativa
       • Mejora la toma de decisiones en función de la demanda de mercado en cada momento.
     • Impulse la innovación
       • Permite innovar mediante el estudio de las interdependencias entre seres humanos, instituciones, entidades y procesos.
       • Utilizando las perspectivas que ofrecen los datos para mejorar las decisiones financieras y consideraciones de planificación.

3. FUNCIONAMIENTO

   • Integre
     • Concentración de datos de numerosas fuentes y aplicaciones.
     • Integración de datos convencionales: extracción, transformación, carga
     • Durante la integración de datos: incorporarlos, procesarlos, formatearlos y lanzarlos para su uso.
   • Gestione
     • Requiere almacenamiento: Residir en la nube, on premises o ambos
   • Analice
     • Explorar datos para nuevos descubrimientos
     • Compartir hallazgos
     • Modelos de datos con inteligencia artificial
     • Trabajar los datos
     • Claridad con análisis visual de los datos

4. MEJORES PRÁCTICAS

   • Alinear BIG DATA con objetivos empresariales específicos
     • La alineación efectiva entre la estrategia de la empresa y los sistemas de información, requiere el análisis de los problemas y cambios empresariales a todos los niveles, desde la perspectiva del mercado hasta las cuestiones más tecnológicas.
   • Mitigar la escasez de habilidades con estándares y administración
     • Puede reducir el riesgo garantizando fusiones Su plan de gestión de tecnología de TI, Consideraciones y decisiones de big data. Estandarizar su enfoque le permitirá gestionar Costos y apalancamiento de recursos.
   • Optimizar la transferencia de conocimientos con un centro de excelencia
     • Ayude a mejorar las capacidades de big data Y la madurez de toda la arquitectura La información es más sistemática Estructurado.
   • La principal ventaja reside en alinear los datos estructurados y no estructurados
     • Puede tener perspectiva Vínculos comerciales más valiosos y Combine big data de baja densidad con datos La estructura que ha utilizado hoy.
   • Hallazgos en pro del rendimiento
     • Comprender las principales necesidades y La brecha de conocimiento de la empresa. por Investigación interactiva que combina datos y Experimento de algoritmo estadístico, Tiene un espacio de trabajo de alto rendimiento en el proyecto.
   • Alineación con el modelo operativo en la nube
     • Dentro de Construcción de bases de datos y modelos análisis. Ten una estrategia clara Configuración y seguridad en la nube pública y El sector privado es fundamental para apoyar a los clientes y sus requisitos