Big data: conceptos e introducción

BIG DATA

Son activos de información caracterizados por su alto volumen, velocidad y variedad, que demandan solucioes innovadoras y eficientes de procesado para la mejora del conocimiento y toma de decisiones en las organizaciones

Byte- 8 bits

Kilobyte- 1024 bytes

Megabyte- 1025 kilobytes

Gigabyte

Terabyte

Pentabyte

Exabyte

Se hace referencia a la tendencia del avance de las tecnologías que han abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para descubir enormes cantidades de datos que llevaría demasiado tiempo cargarlos en una base de datos relacional. Por lo que el Big Data se aplicara para toda aquella información que no puede ser procesada por los métodos tradicionales

Dato: elemento primariode información que por si soloves irrelevante para la toma de decisiones.

Inftormación: conjunto de datos procesados y que es útil para las personas que toman las decisiones.

Conocimiento: mezcla de experiencias, valores e información que aplicaran los conocedores de esta para la toma de decisiones.

3V del Big Data:

- Volumen: gran cantidad de datos que son genrrados y almacenados para ser procesados y transformarlos en acciones. Pueden provenr de diferentes canales, como Histórico de datos (acumulados durante años); Redes sociales ( se pueden filtrar y analizar el feedback de nuestros clientes); Clickstream ( conocer la forma de uso de los clientes de los sitios web); Sensores; Dispositivos móviles; Internet.

-Velocidad: Velocidad con la que se generan nuevos datos, y la necesidad de utilizar estos datos más rapidamente. Careccen de validez si no se convierten rapidamente en información útil.

-Variedad: Los grandes volúmenes de datos incluyen cualquier tipo de datos, estructurados y no estructurados como texto, datos de sensores, etc.

Datos estructurados, son datos tradicionalmente presentes en los sistemas corporativos

Datos semi-estructurados, suelen estar disponibles a través de los registros del sistema

Datos no estructurados, se relacionan principalmente con el contenido digital más reciente, como imagen, audio, texto, etc..

-Veracidad: nivel de fiabilidad asociado a ciertos tipos de datos. Big Data lleva asociado un factor de incertidumbre ante ciertos datos como los sentimientos de los seres humanos. Trata de asegurar que los datos sean correctos y por lo tanto eficaces para su análisis y toma de decisiones.

-Valor: La gran cantidad de datos recogida tiene que servir para aportar valor a las empresas. Obtener la mejor información, que se convierta en el mejor conocimiento para la toma de decisiones y obtener así la mayor rentabilidad.

-Complejidad: Forma de tratar con todas las características mencionadas anteriormente, para brindar información útil de manera eficiente.

-Data Warehouse: creados en la decada de lso 90, colección de datos que sirven de apoyo en la toma de decisiones, organizados por temas y no volátiles y en los que el concepto del tiempo varía respecto a los sitemas tradicionales.

-Data lake: Repositorio de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos en bruto y que los mantiene alli hasta que sea necesario. Un data lake utiliza una arquitectura plana para almacenar los datos. A cada elemento de un data lake se le aasigna un identificador único y se etiqueta con un conjunto de etiquetas de metadatos extendidas. Cuando se presenta un tema de negocios que debe resolverse, podemos solicitarle al data lake los datos que esten relacionados con esa cuestión. Se asocia a menudo con el almacenamiento de objetos orientados a Hadoop.

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