Big data

UNIVERSIDAD NACIONAL DE JULIACA

VICEPRESIDENCIA ACADÉMICA

ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA AMBIENTAL Y FORESTAL

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MONOGRAFIA

Big Data

CURSO:

Introducción a las TICs

DOCENTE:

Dr. Uriel Quispe Mamani

PRESENTADO POR:

Cruz Arpi Arlet Naomi

Cosi Tito Ruth Mariley

Condori Condori Cliber Nicolas

Checasaca Mamani Erika Princesa

Juliaca – PERÚ

2022

CONTENIDO

INTRODUCCIÓN        3

1.        CAPITULO I: DEFINICION, TIPOS, CARACTERÍSTICAS Y ELEMENTOS        4

1.1.        Definición de Big Data        4

1.2.        Origen e historia        5

1.3.        Tipos de Big Data        6

1.2.1.        Según su procedencia        6

1.2.2.        Según su estructura        6

1.4.        Características del Big Data        8

1.5.        Elementos de la tecnología Big Data        10

1.6.        Herramientas de Big Data        10

2.        CAPITULO II: IMPORTANCIA, VENTAJAS Y DESVENTAJAS        11

2.1.        Importancia del Big Data        11

2.2.        Ventajas        12

2.3.        Desventajas        13

3.        CAPITULO III: SITUACION ACTUAL Y APLICACIONES DEL BIG DATA        15

3.1.        Situación Actual        15

3.2.        Situación futura del Big Data        16

3.3.        Aplicaciones del Big Data        16

4.        CONCLUSIONES        19

5.        RECOMENDACIONES        20

6.        FUENTES DE INFORMACIÓN        21

INTRODUCCIÓN

Es difícil definir con rigor que es Big Data, ya que esto es un concepto que se encuentra en constante evolución en relación a la sociedad. El Big Data no solo permite almacenar o procesar una gran cantidad de datos, sino que facilita el hecho de recibirlos y tener disponible esa información más rápidamente. Es muy ágil y te permite conocer el estado de un lanzamiento o el resultado de una estrategia inmediatamente, esta se puede considerar una tecnología del presente y nuestro futuro.

El objetivo de esta investigación es proporcionar los conocimientos primordiales en Big Data y sus usos en la sociedad, para cualquier profesional de cualquier área. La importancia de este trabajo radica, en el que el Big Data al ser un proceso que realiza el análisis de grandes volúmenes de datos que, a su vez, generan información muy valiosa que se puede aplicar en diferentes ámbitos de negocios, también ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar oportunidades nuevas. Eso conduce a movimientos de negocio más inteligentes, operaciones eficientes, mayores ganancias y clientes más satisfechos.

Respecto al enfoque de esta monografía se realizará un estudio detallado del Big Data, para lo cual el estudio se ha estructurado en 3 capítulos; en relación a sus ventajas y desventajas y por último sus aplicaciones, esto se podrá evidenciar en todo el desarrollo. Igualmente se utilizarán fuentes bibliográficas (libros, artículos y revistas) que contribuirán a ampliar el enfoque de esta investigación, con las que se realizará un parangón técnico, el cual se evidenciará en los argumentos del desarrollo. Por otro lado, la relación que posee el tema con los estudios realizados anteriormente es bastante amplio, ya que es un término conocido en todo el mundo. Pero se sigue considerando importante para todas las empresas, por lo que se considera que contribuirá a la sociedad en futuras investigaciones asociadas con el tema.

1. CAPITULO I: DEFINICION, TIPOS, CARACTERÍSTICAS Y ELEMENTOS

1. Definición de Big Data

De acuerdo con Francis X. Diebold, el término Big data (datos masivos) se originó a partir de conversaciones en Silicon Graphics Inc. (SGI) a mediados de 1990. Este término describe los datos tanto estructurados como no estructurados, que forman parte de los negocios. Asimismo, es el conjunto de tecnologías que han sido creadas para recopilar, analizar y gestionar los datos que generan los usuarios de Internet. Pero su idea no es solo recopilar datos masivos, lo importante es lo que se hace con los datos, tal como procesarlos para identificar patrones u otro tipo de comportamientos que puedan ayudar a sectores concretos. Por tanto, pueden predecir nuevas tendencias cuando se están iniciando e incluso antes de que empiece a explotar.

El Big Data no se refiere únicamente a los datos que se generan al navegar por Internet. También son los datos crudos que generan los usuarios de diferentes aplicaciones o servicios. Cada empresa de servicios puede tener ingentes cantidades de datos generados por los usuarios, y usarán las herramientas de Big Data para beneficiarse de ellos. Por ejemplo, a una empresa no le importa lo más mínimo los gustos personales de Yúbal Fernández. Pero, sí puede interesarle que el 10% de sus usuarios haya empezado a hacer determinada acción en su plataforma o a realizar determinada búsqueda. (Big Data: Qué Es y Para Que Sirve, n.d.)                

Por otro lado, el Big Data es el alimento básico de la Inteligencia Artificial, ya que esta se nutre de los datos masivos de los usuarios. Por ejemplo, si Google Photos ha aprendido a reconocer caras, ha sido en parte por poder procesar las fotos de las caras de millones de usuarios en todo el mundo, reconociendo en ellas los patrones que hacen que una cara pueda identificarse como tal.

1.  Origen e historia

Con el nacimiento de Internet en 1989 se inicia el camino hacia la creación de los primeros sistemas de gestión de información en 1992. Desde entonces hasta el día de hoy la importancia del Big Data no ha hecho más que creer y se ha convertido en un concepto clave para todo tipo de empresas e instituciones y particulares.

Erik Larsson quien mencionó por primera vez el término Big Data y el business intelligence como dos conceptos que van de la mano, puesto que el primero es una tecnología clave para el desarrollo del segundo.

Durante la 2ª Guerra Mundial, cuando Alan Turing, el padre de la computación, lideró un equipo cuyo objetivo era descifrar el código que empleaba el sistema Enigma utilizado por el ejército alemán. Este equipo trabajó con una enorme cantidad de datos, por lo que a Alan Turing se le considera pionero de lo que hoy se conoce como Big Data.

El Big Data siempre ha estado en cierta medida relacionado con la inteligencia artificial y el machine learning. En el año 1962, William C. Dersch crea la máquina ‘Shoebox’. Consistía en un sistema capaz de comprender el lenguaje humano, lo que hoy se llamaría language processing.

A mediados de los años 50 se produce otro gran avance en el campo del almacenamiento de datos, cuando Fritz Rudolf Guntsch crea la memoria virtual, capaz de procesar datos sin limitación por el hardware.

1. Tipos de Big Data

Cuando hablamos de Big Data y los datos asociados a esta técnica, podemos clasificarlos en dos tipos: según su procedencia y según su estructura.

1. Según su procedencia

• Páginas web y blogs, todos aquellos datos que los usuarios generan al navegar por la Red.
• Redes sociales.
• Transacciones.
• Datos generados por la interacción entre sensores inteligentes en máquinas, también llamada comunicación machine-to-machine.
• Datos generados por la tecnología de reconocimiento biométrico.
• Datos generados por personas y organizaciones públicas y privadas a través de emails, mensajes, grabaciones de llamadas, estadísticas, historiales, etc.

1. Según su estructura

• Estructurados

En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados de una aplicación comercial más convencional, como un ERP (Enterprise Resource Planning) son sistemas de información que emplean TI asociada con ingeniería de procesos de negocio para el rediseño e integración de los procesos empresariales en el marco de la estrategia de empresa (da Conceição Menezes & Gonzalez Ladron de Guevara, 2010). O el CRM (Customer Relationship Management) que puede ser definido como (Dans, 2001): “una estrategia centrada en el cliente que busca un crecimiento en beneficios a través de proporcionar un mayor valor al cliente”.

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