BIG DATA

BIG DATA

1. ¿Qué es?

   • Son activos de información con un alto volumen, velocidad y variedad
   • Demandan soluciones innovadoras y eficientes de procesado
   • Se usa para mejorar el conocimiento y la toma de decisiones en organizaciones

2. Tipos de datos

   • Estructurados
     • Son aquellos datos que tienen bien definido su longitud y formato
     • Los obtenemos cuando son generados por maquinas, datos procedentes de sensores, GPS, etc. Pero también son generados por personas
     • Suelen ser fechas, números, cadenas y están almacenadas en tablas
   • No estructurados
     • Carecen de un formato específico
     • Generados por maquinas y por personas
       • Máquinas: datos atmosféricos, fotos (debe ser interpretado)
       • Personas: documentos, presentaciones, datos de las redes sociales y dispositivos móviles
   • Semiestructurados
     • Son una mezcla de los anteriores
     • Siguen una estructura implícita pero no tan regular como para ser gestionada y automatizada como la información estructurada
     • Ejemplo: páginas web

3. Fuentes de datos

   • Web and social media
   • Machine to machine (M2M)
   • Human Generated
   • Biometrics
   • Big Transaction Data

4. Análisis

   • ¿Cómo?
     • ETL: permite extraer datos desde las fuentes de datos, transformarlos según las necesidades
   • ¿Dónde?
     • Cloud Computing: lugar de almacenaje y análisis de todos los archivos e información en internet

5. Dimensiones

   • Volumen
   • Variedad
   • Velocidad
   • Veracidad
   • Valor

6. Aplicaciones

   • Viajes
   • Educación
   • Telecomunicaciones
   • E-Comerce
   • Entretenimiento
   • Compras
   • Finanzas
   • Salud

7. Beneficios

   • Gestión del cambio
   • Análisis de navegación web y hábitos de consumo online
   • Anticipación a los problemas
   • Mejoras de proceso
   • Soporte a la toma de decisiones a través de algoritmos automáticos
   • Reducción de costes