2. ¿ QUE ES BIG DATA ?
■ Big Data es el concepto que engloba
enormes volúmenes de datos, tanto
estructurados como no estructurados. Se
trata de una cantidad de datos tan
compleja y tan grande que ninguna de
las tradicionales herramientas de
administración de datos es capaz de
almacenarlo ni procesarlo de forma
eficiente.
3. EJEMPLO
■ Big Data en deportes
■ En la NBA y la NFL se
emplean aplicaciones que
hacen uso de los
macrodatos para definir
las estrategias a utilizar
en cada partido, prevenir
lesiones de los jugadores,
conocer las preferencias
de los aficionados.
4. VENTAJAS
■ Mayor conocimiento
■ Mayor conocimiento del negocio, a través de técnicas de analítica
descriptiva.
■ Mejores capacidades
■ Mejores capacidades organizativas y de planificación del negocio
mediante el uso de la analítica predictiva.
5. DESVENTAJAS
■ Falta de personal capacitado. Al ser una ciencia en desarrollo con un
mercado también en expansión, aún hacen falta expertos calificados
para cubrir las necesidades de ese mercado.
■ Ciberseguridad y políticas de protección de datos. Ante el aumento
del interés de las empresas para medir sus KPI´s a través del uso de
nuestros datos, los gobiernos deben actualizar constantemente las
políticas sobre el uso que estas empresas le darán a los datos de los
consumidores.
6. MUCHAS FUENTES Y TIPOS DE DATOS
■ Con tantas fuentes, tipos de datos y estructuras complejas, la
dificultad de integración de datos aumenta.
■ Las fuentes de datos de big data son muy amplias:
• Datos de internet y móviles.
• Datos de Internet de las Cosas.
• Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.
• Datos experimentales.
■ Y los tipos de datos también lo son:
1. Tipos de datos no estructurados: documentos, vídeos, audios, etc.
2. Tipos de datos semi-estructurados: software, hojas de cálculo,
informes.
3. Tipos de datos estructurados
■ Solo el 20% de información es estructurada y eso puede provocar
muchos errores si no acometemos un proyecto de calidad de
datos.
