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Description
Mind Map by jair.franco.12, updated more than 1 year ago
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Created by jair.franco.12
over 8 years ago
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Big Data
- Se preocupa de cómo almacenar y tratar grandes cantidades de información o conjuntos de datos.
- Ejemplo en el Perù: Telefónica, por ejemplo, está aprovechando el feedback instantáneo y constante
de sus clientes para rediseñar productos o servicios. Ellos utilizan big data para el diseño de su
aplicación ToGo, enfocada en conectar el celular con dispositivos móviles. “Hemos sacado el
producto al mercado, pero en el camino hemos ido recogiendo mediante big data lo que dicen los
clientes en las redes sociales: qué no les gusta o qué prefieren de la aplicación, y en función de eso
optimizamos el app”, explica Pablo Oser, M2M Business Development Manager de Telefónica. Así,
mediante el uso del big data analizan los comentarios de sus clientes en sus propias redes sociales
para rediseñar su app constantemente.
- En seguros empresas como Mapfre y Microsoft están utilizando el big data para analizar los fraudes.
- En seguros empresas como Mapfre y Microsoft están utilizando el big data para analizar los fraudes.
- Ejemplo en el Perù: Telefónica, por ejemplo, está aprovechando el feedback instantáneo y constante
de sus clientes para rediseñar productos o servicios. Ellos utilizan big data para el diseño de su
aplicación ToGo, enfocada en conectar el celular con dispositivos móviles. “Hemos sacado el
producto al mercado, pero en el camino hemos ido recogiendo mediante big data lo que dicen los
clientes en las redes sociales: qué no les gusta o qué prefieren de la aplicación, y en función de eso
optimizamos el app”, explica Pablo Oser, M2M Business Development Manager de Telefónica. Así,
mediante el uso del big data analizan los comentarios de sus clientes en sus propias redes sociales
para rediseñar su app constantemente.
- Tendencia
- Puede ser considerada como una tendencia en el avance de la tecnología que ha
abierto la puerta a un nuevo enfoque para la comprensión y la toma de
decisiones, que es utilizado para procesar enormes cantidades de datos.
- Puede ser considerada como una tendencia en el avance de la tecnología que ha
abierto la puerta a un nuevo enfoque para la comprensión y la toma de
decisiones, que es utilizado para procesar enormes cantidades de datos.
- es usualmente utilizado cuando se habla en términos de petabytes y exabytes de datos.
1024 GB son 1 Terabyte - 1024 TB son 1 Petabyte - 1024 PB son 1 Exabyte - 1024 EB son 1
Zettabyte - 1024 ZB son 1 Yottabyte
- Big Data se caracteriza por tener cuatro
dimensiones: Volumen, Variedad, Velocidad,
Veracidad y Valor. Big Data es una combinación de
estas características que crea una oportunidad
para que las empresas puedan obtener una
ventaja competitiva en el mercado actual.
- Volumen. Siendo quizá la característica que se asocia con mayor
frecuencia a big data, el volumen hace referencia a las cantidades masivas de datos que las
organizaciones intentan aprovechar para mejorar la toma de decisiones en toda la empresa. - Los
volúmenes de datos continúan aumentado a un ritmo sin precedentes. No obstante, lo que
constituye un volumen verdaderamente «alto» varía en función del sector e incluso de la ubicación
geográfica y es más pequeño que los petabytes y zetabytes a los que a menudo se hace referencia.
- Variedad. a medida que se multiplican los canales de interacción con clientes, empleados,
proveedores y procesos de negocio, la información de valor es cada vez más el resultado de la
combinación de datos de múltiple origen y tipología que puede estar en forma estructurada,
semiestructurada o no estructurada ( La expresión «información no-estructurada» se refiere
típicamente a aquellos datos que no están organizados bajo el Modelo de Datos Relacional -
ejemplos comunes de información no estructurada son los archivos de texto, documentos (PDF,
Word), imágenes, audio y video, entre otros.).
- Velocidad. Hoy en día, los datos se generan de forma continua a una velocidad a la que a los
sistemas tradicionales les resulta imposible captarlos, almacenarlos y analizarlos. Para los procesos
en los que el tiempo resulta fundamental, tales como la detección de fraude en tiempo real, ciertos
tipos de datos deben analizarse en tiempo real para que resulten útiles para el negocio.
- Valor: en el contexto de Big Data, valor hacer referencia a los beneficios que se desprenden del uso
de Big Data (reducción de costes, eficiencia operativa, mejoras de negocio).
- Veracidad. La veracidad hace referencia al nivel de fiabilidad asociado a ciertos tipos de datos.
Esforzarse por conseguir unos datos de alta calidad es un requisito importante y un reto
fundamental de big data, pero incluso los mejores métodos de limpieza de datos no pueden eliminar
la imprevisibilidad de algunos datos, como el tiempo, la economía o las futuras decisiones
de compra de un cliente.
- Volumen. Siendo quizá la característica que se asocia con mayor
frecuencia a big data, el volumen hace referencia a las cantidades masivas de datos que las
organizaciones intentan aprovechar para mejorar la toma de decisiones en toda la empresa. - Los
volúmenes de datos continúan aumentado a un ritmo sin precedentes. No obstante, lo que
constituye un volumen verdaderamente «alto» varía en función del sector e incluso de la ubicación
geográfica y es más pequeño que los petabytes y zetabytes a los que a menudo se hace referencia.
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