BIG DATA

BIG DATA

1. TIPO DE DATOS

   • Estructurados
     • Definido longitud y formato
   • No estructurados
     • No tienen formato específico y deben ser interpretados
   • Semi-estructurados
     • Estructura implícita, pero no tan regular para ser automatizada

2. DIMENSIONES

   • Volumen
     • Datos de gran tamaño que necesitan procesamiento intensivo.
   • Variedad
     • Gestiona la complejidad de la cantidad de datos de los tres tipos.
   • Velocidad
     • El análisis debe corresponder a la velocidad que se generan los datos.
   • Veracidad
     • Datos de alta calidad para obtener resultados confiables
   • Valor
     • Generar beneficios para la empres.

3. APLICACIONES

   • Ofertas personalizadas en viajes.
   • Asistencia para evaluar desempeño en la educación.
   • Rastrear áreas con tráfico de red bajo y alto.
   • Hacer anuncios que capten atención

4. BENEFICIOS

   • Reduce costos.
   • Mejora procesos.
   • Anticipa problemas.
   • Apoyo en la toma de desiciones.
   • Analiza hábitos de consumo.

5. CONCEPTOS

   • Activos de información
     • Alto volumen
     • Velocidad
     • Variedad
   • Soluciones innovadoras
   • Mejora la toma de decisiones

6. FUENTES DE DATOS

   • Human Generated
     • Datos genéricos generados por una persona: Nota de voz, correo.
   • Web and Social Media
     • Contenido web: Facebook, Twitter.
   • M2M
     • Usa sensores que capturan acontecimientos: Temperatura, presión.
   • Biometrics
     • Información biométrica: Huellas digitales, escaneo de retina.
   • Big Transaction Data
     • Datos de transacciones: registro de llamadas, facturación.

7. Analiza

   • ETL
     • Extrae datos y los transforma según necesidades.
   • Cloud Computing
     • Almacenamiento y análisis de archivos e información sin preocuparnos de la capacidad.