BIG DATA

BIG DATA

1. objetivo

   • Convertir datos en información que facilita la toma de decisiones, inclusive en tiempo real
   • Oportunidades de negocio
     • Entender el perfil, necesidades y el sentir de los clientes, respecto a productos o servicios

2. Características (Las 7V)

   • Volumen
     • Cantidad de datos generados cada segundo, minuto y días de nuestro entorno
   • Variedad
     • Formas, tipos y fuentes en las que se registran datos. Pueden ser datos estructurados y fáciles de gestionar
   • Velocidad
     • Datos en movimiento por las constantes interconexiones que se realizan. La velocidad en que son creados, almacenados y procesados en tiempo real
   • Veracidad
     • Confianza de los datos, extraer datos de calidad, eliminando la imprevisibilidad
   • Valor
     • La importancia del dato para saber que datos se deben analizar
   • Visualización
     • Los datos recopilados y analizados se presentan de forma sencilla facilitando su comprensión
   • Variabilidad
     • Permite la comprensión del entorno en el que se mueven los datos

3. ¿Qué es ?

   • Conjunto de datos cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento. Gestionan, procesan o analizan mediante tecnologías y herramientas convencionales
   • Describe el gran volumen de datos, tanto estructurados, como no estructurados
   • Conjuntos de datos estructurados, no estructurados o semi-estructurados

4. Ventajas

   • Mejora en la toma de decisiones
   • Información a tiempo real
   • Conocimiento del mercado
   • Recibe datos a tiempo real
   • Mayor eficiencia

5. Palabras clave

   • Integra
   • Maneja
   • Analiza

6. ¿Qué hace?

   • Gestiona y Analiza Datos
     • Estructurados
       • Datos configurados de tal forma que extraer información de ellos es simple. Se presentan de manera ordenada, lo que facilita el análisis.
     • No estructurados
       • Son datos que no tienen un orden o estructura es decir, no siguen ningún esquema o modelo de datos predefinido.
     • Semi-estructurados
       • No tienen un esquema definido. Se organizan mediante etiquetas o “tags” que permiten agruparlos y crear jerarquías. También se les conoce como no relacionales o NoSQL.

7. Desventajas

   • Coste alto de implementación
   • El alto volumen de datos puede ralentizar el análisis
   • Mayor vulnerabilidad

8. Usos

   • Turismo
   • Cuidado de la salud
   • Administración
   • Empresas manufactureras
   • Publicidad
   • Contenido de medios sociales
   • Encuestas