Big data aplicada a los negocios
Enviado por ANA LUCIA QUISPE CAYLLAHUA • 23 de Mayo de 2022 • Documentos de Investigación • 2.608 Palabras (11 Páginas) • 116 Visitas
UD Big data aplicada a los negocios
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Sección:
Docente: ERIC ALBERTO HEREDIA MENDOZA
Equipo: Grupo 8
Integrantes:
- Murillo Sandoval, Juan Manuel
- Ana Lucía Quispe Cayllahua
- Andres Queuña Chavez
- Karen del Pilar Noriega Palacios
- Lizeth Yoselyn Luque Huaman
- Alexis Jair Pachón Mendoza[pic 5]
- Alex durand Villegas
INDICE
INTRODUCCIÓN 3
MARCO TEÓRICO 4
1. Los pasos de Metodología de Datos 4
1.1 Comprensión del Negocio 4
1.2 Enfoque Analítico 4
1.3 Requisitos de Datos 4
1.4 Recopilación de Datos 4
1.5 Comprensión de Datos 5
1.6 Preparación de Datos 5
1.7 Modelado 5
1.8 Evaluación 5
1.9 Implementación 5
1.10 Procesamiento y Limpieza de Datos 5
1.11 Interpretación de Datos 6
6. Descripción de herramientas 6
7. Usos de las herramientas de Big Data 8
8. Comparativa de herramientas de Big Data 9
9. Ventajas de las herramientas de Big Data 10
10. Beneficios de las herramientas de Big Data 10
11. Conclusiones 12
12. Referencias bibliográficas 13
INTRODUCCIÓN
En la actualidad, la cantidad de información que es manejada por las empresas es de gran magnitud por lo que presenta un problema en el momento de gestionar en tiempo real que es conocido como Big Data. El objetivo, es que cualquiera que lea este documento entienda a grandes rasgos, el concepto, características y principales usos de Big Data. Por este motivo se utilizará lenguaje común, y se evitaran los conceptos técnicos que sean de interés exclusivo para los profesionales de la tecnología
Debido al gran avance que existe día a día en las tecnologías de información, las organizaciones se han tenido que enfrentar a nuevos desafíos que les permitan analizar, descubrir y entender sobre su información, al mismo tiempo que durante los últimos años el crecimiento de las aplicaciones disponibles en internet han sido parte importante en las decisiones de negocio de las empresas.
Como se necesita información veraz, sin ningún tipo de manipulación para ayudar a obtener ventajas competitivas a la telefonía móvil en el Perú, esta tecnología dará mayor efectividad en campañas en línea de marketing para recolectar, almacenar y analizar datos de clientes y sus transacciones creando patrones de uso celular, flujo de ingresos de promociones en tiempo basado en la ubicación, etc. De hecho, gracias a la analítica y la encuesta realizada se puede realizar una reingeniería de la medición del mercado por medio de procesos de integración de datos, desarrollo de nuevas interfaces para el usuario y servicios con la finalidad de obtener beneficios frente a la competencia.
MARCO TEÓRICO
Los pasos de Metodología de Datos
Comprensión del Negocio
El cometido general de esta fase es entender los objetivos y requerimientos del proyecto desde una perspectiva de negocio y convertir este conocimiento en la definición de un problema de minería de datos y un plan preliminar para alcanzar los objetivos. (IBM)
Enfoque Analítico
Cuando el problema empresarial se haya establecido claramente, se podrá definir el enfoque analítico para resolver el problema. Esta etapa implica expresar el problema bajo el contexto de las técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, para que la organización pueda identificar las más adecuadas para el resultado deseado. (IBM)
Requisitos de Datos
El enfoque analítico elegido determina los requisitos de datos. Más concretamente, los métodos analíticos a utilizar requieren de determinados contenidos de datos, formatos y representaciones, orientados por el conocimiento en el dominio. (IBM)
Recopilación de Datos
El procesamiento y análisis de datos parte recopilando los datos de las fuentes de almacenamiento que estén disponibles y que contengan información de calidad. Por lo que deberán estar en óptimas condiciones y actualizadas. (IBM)
Estas fuentes pueden estar compuestas de un almacén de datos o de un data lake:
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