Big Data

Big Data

1. Origen

   • Guerra Esparta y Atenas año 431
     • plan de escape poblacion atenas
       • Escalar el muro creado por Esparta
         • Estrategia conocer la altura del muro
           • Conteo de hileras de ladrillos, con reconteo de se hallo la moda que se uso para calcular la altura de los muros para posteriormente construir escalera con la longitud correcta para escapar, ejemplo de recopilación de información y analisis de datos
   • Hueso de Ishango - Republica democaritca del Congo año 1950
     • Hueso con muescas que representaban datos almacenados a modo de inventario
     • Interpretacion como calculadora o calendario
   • Hueso de Lebombo - Suazilandia año 1970
     • Peroné de babuino con 29 lineas usado para crear un calendario
     • metodo para registrar datos encontrada por civilización con una antiguedad de 35000 años antes de la era actual
   • Censo elaborado por babilonios año 3800 antes de nuestra era
     • Documentación de población y productos basicos
       • Usado para calcular impuestos
   • Quipu - América del sur - 3° Milenio antes de nuestra era
     • Registro de estadisticas con fines comerciales o fiscales
     • Sistema complejo de cuerdas coloreadas anudadas combinado con método de contabilidad de base decimal
   • Siglo 18 aportes a los metodos estadisticos modernos gracias a intelectuales como Priestley, Newton, Lavoiser, Gaus y Laplace
   • Epidemia de colera de Broad Street - Londres 1854
     • Recopilacion de datos para que el medico John Snows cartografiara la propaganción de la enfermedad
       • Se encontro que la enfermedad se propagaba por el agua
         • El mapa mostro que la enfermedad se propago alrededor de la bomba de agua Broad Street
   • Censo - Estados Unidos año 1890 - Maquina Tabuladora Herman Hollerith
     • Uso de tarjetas perforadas para procesar y almacenar datos
     • Codigo Hellrith de tarjetas perforadas año 1969
   • Censos registrados en papel
     • Los datos provenian de expermientos cientificos, estudios de campoy cuestionarios
       • Los datos resultantes tenian un sistema de registro esctructurado se transcribian con gran orden en filas y columnas en papel
         • Los datos se sometían análisis de estadística tradicional
     • Se realizo registro de datos en computadoras en el siglo XX
   • WWW - World Wide Web - 1989
     • Generación de grandes volumenes de información
       • Datos que vienen de la red son estructurados y no estructurados
         • Datos estructurados almacenados en hojas de calculo y bases de datos
         • Datos no estructurados son imágenes, videos, mensajes de correo electronico, documentos hechos en procesadores de texto
           • se utilizan etiquetas en forma de metadatos las cuales son referencias descriptivas para dar estructura a los datos no estructurados
   • Datos masivos o Biga Data
     • Son cantidades enormes de datos producidos en la era digital
       • El 80% de los datos globales son no estructurados
     • Uso de técnicas algoritmicas para extraer la informacion y convertirla en información util
     • Motores de busqueda - año 2012
       • Se realizaban 3500 millones de busquedas unciamente en el navegador google
     • Redes sociales generadoras de volumenes gigantes de información
       • Las mas utilizadas Facebook, twitter, instagram, whatsapp, youtube, tik tok

2. Implicaciones

   • Analítica para negocios
     • Genera patrones aplicados a un gran volumen de datos utilizados para cuantificar, describir, predecir y mejorar los resultados de una organización
     • Utiliza metodos de estadistica, aprendizaje automatico, informatica y ciencias como sociologia, psicologia y economia
     • Los resultados se emplean en apoyar la toma de decisiones
     • Usan base de datos NoSql para gestionar datos no estructurados que permiten transformar la informacion usando aplicacioens como MongoDB, Cassandra y CouchDB.
   • Analítica políticas publícas
     • Fuentes de datos como ingresos hospitalarios, registros médicos electronicos, datos metereologicos, datos de camara de vigilancia, o posicionamiento de moviles ahora son utíles para el estado, con el fin de usar la analítica para tomar decisiones en la elaboración de políticas públicas.
     • potencial para analizar problemas como: - Patrones de sucesos de salud - Desarrollo de planes de infraestructura - Eficiencia Energética - Identificación de problemas de las comunidades
   • Cuidado de la Salud
     • La información que puede usarse en la industria de la salud como - registro de pacientes - planes de salud - informacion de seguros - Historia s Clinicas Pueden ser usadas en analiticas que permitan mejorar los diagnosticos y tratamientos de manera rapida y eficiente.
   • Turismo
     • Permite recopilar información de los clientes en aspectos como preferencias, opiniones, uso de redes sociales, datos de reservas, pueden identífcar patrones que permitan mejorar el servicio y la experiencia del usuario.
   • Uso de información
     • La recopilación de información por internet puede acceder a información sensible como el acceso a la ubicación por medio de la dirección IP.
     • El uso de cookies que capturan informacion de preferencias y paginas visitadas con el fin de analizar nuestro perfil y usar nuestros gustos para mostrar ofertas publicitarias, es donde nuestra confidencialidad dejar de ser privada y se vuelve parte de una estrategia de consumo.

3. Definición

   • Big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y gran variedad que exigen formas innovadoras y rentables de procesamiento de informacion que permiten mejorar el conocimiento, toma de decisiones y automatizacion de procesos
   • Dimensiones
     • Variabilidad
       • multitud de dimensiones de datos resultantes de multiples tipos y fuentes de datos
     • Veracidad
       • Confiabilidad en los datos, se refiere a la procedencia de la fuente de datos, su contexto y su significado para el analísis
     • Validez
       • Se refiere a que tan precisos y correctos son los datos para el uso que se prevee.
     • Vulnerabilidad
       • Se refiere a como los datos personales estan siendo usados para analizar el comportamiento y preferencias de las personas para vender productos.
     • Volatilidad
       • Describe el tiempo de disponibilidad que tienen los datos obtenidos de la fuente original y durante cuanto tiempo van almacenarse
     • Visualizacion
       • Se refiere a la forma en que se presentan los resultados de procesamiento de datos para garantizar una mayor claridad
     • Valor
       • Se refiere al beneficio del big data que se obtiene mediante un analisis adecuado

4. Motivaciones

   • El Big Data permite usar la informacion para realizar metodos analiticos que puedan promver campañas de marketing de alto valor
   • El big data permite entender las necesidades de las personas en un mercado especifico, reuniendo información util puede enfocar anuncios publicitarios en el usuario y hacer que se convierta en una venta
   • Por medio de la optimización de servicios y productos se puede generar campañas especificas a un sector de la población donde se ofrecen producto o servicios que se enfocan en necesidades especificas de esta manera la experiencia del usuario se mejora y se fideliza al usuario.