El constante uso de las tecnologías ha traído consigo un crecimiento explosivo en la cantidad de datos. El gran contenido de valor que genera este tipo de información está permitiendo a las organizaciones una mejora en la toma de sus decisiones, lo que conlleva a la obtención de ventajas competitivas en los diferentes campos de acción. En este artículo se describe el estado del arte, las oportunidades, retos y tendencias que existen sobre “Big Data Analytics”, con un enfoque hacia el Software.

1. Tendencias, Retos y Oportunidades
Luis Felipe Tabares Pérez
Jhonatan Fernando Hernández
Tutor: Ing. Iván Mauricio Cabezas
Junio de 2014

2. Agenda
INTRODUCCIÓN
BIG DATA: LAS 3 Vs
BIG DATA ANALYTICS: LAS 4 Vs
CONCEPTOS ALREDEDOR DE BIG DATA ANALYTICS
HERRAMIENTAS: TÉCNICAS Y TECNOLOGÍAS
TENDENCIAS, RETOS Y OPORTUNIDADES
TRABAJO FUTURO, CONCLUSIÓN Y REFERENCIAS

4. Big Data: La Oportunidad
Uso masivo de
Internet,
proliferación de
dispositivos y el
“Internet de las
Cosas” ha
producido una
“Explosión de
Datos” conocida
como Big Data.

5. Enfoque Base: Las 3 Vs
La definición de
Big Data dada
por Las 3 Vs:
– Velocidad
– Volumen
– Variedad

6. Nuestro Enfoque: La cuarta V
Obtener Valor a
partir de Big
Data: La cuarta V
(Value)
“Big Data
Analytics”

7. ¿Qué esperamos?
• Un Estado del Arte actualizado:
– Conceptos clave
– Herramientas (técnicas y
tecnologías)
– Tendencias, retos y
oportunidades
• Un Trabajo Futuro que permita la
articulación de este estado del
arte con una implementación
particular y otras investigaciones
sobre Big Data Analytics.

9. Big Data y las 3 Vs
Big Data
Volumen
Velocidad
Variedad
Técnicas y Herramientas tradicionales no responden
adecuadamente a las nuevas exigencias de Big Data.

10. Big Data no sólo son datos. También hace
alusión al espectro de técnicas y tecnologías
que solucionan problemas particulares.
Big Data y las 3 Vs
Se configura un problema Big Data como:
Combinación de 2 Vs + Soluciones alternativas
a las tradicionales para resolverlo.

11. Dominios de aplicación

13. La cuarta V: Valor o Value
Big Data
Volumen
Velocidad
Variedad
Valor
Adaptado de [3]

14. • Excavar Big Data en busca de información sin tener la certeza de que
esta será valiosa.
• Resultados requeridos en tiempos extremadamente rápidos para
generar Ventas Competitivas.
• El costo de la computación es una prioridad: Cloud Computing como
solución.
• Evolución del Data warehousing y la Inteligencia de Negocios
¿Qué es Valor?
Valor

16. 3 Conceptos Clave
Big Data
Analytics
Data
Warehouse
NoSQL
Cloud
Computing
¿Por qué son clave?
• Tienen una relación
estrecha al Big Data
Analytics.
• Marcan la evolución
y las tendencias.

18. Arquitecturas y
Principios de Diseño
• En esta diapositiva se describirá una
Arquitectura base que da entrada a todas
aquellas técnicas y tecnologías que hacen
parte del estado del Arte. [PENDIENTE]

19. Técnicas y Tecnologías

21. Tendencias: Organizaciones y
Tecnologías emergentes

22. • Surgen nuevas organizaciones dirigidas al análisis de datos
empresariales.
• Técnicas de distribución de almacenamiento y tareas,
específicamente Hadoop.
• Cloud Computing -> IaaS, SaaS, DaaS, PaaS, AaaS
• Lenguajes naturales y conocidos (como SQL) para facilitar
implementaciones que podrían ser muy difíciles (Hive, Pig)
• Apache como la organización con más proyectos Top-Level
relacionados con Big Data
Tendencias: Organizaciones y Tecnologías
emergentes

23. Retos
Soluciones
Retos vs. Soluciones

24. Oportunidades: Entender el mundo

25. • Comprender comportamientos demográficos y migratorios
• Entender cambios en el mundo (ejemplo: Cambio Climático)
• Mejorar el Tráfico, implementar ciudades inteligentes
• Detectar Riesgos de Pandemia
• Comprender Tendencias económicas
• Mejorar Sistemas de Alerta de desastres
• Identificar hábitos, sentimientos y problemas sociales
• Mejorar los Servicios Públicos
• Predecir crímenes
• Optimizar logística de ayudas humanitarias
• Detectar intrusiones a un sistema en tiempo real
• Segmentar información en tiempo real
• Mejorar la calidad de vida, fortaleciendo lazos comunitarios
Y, ¿cómo entender el mundo?

26. Big Data Analytics:
Tendencias, Retos y Oportunidades
Artículo

27. • Seguimiento bibliográfico a diferentes autores y compañías
que han investigado y realizado implementaciones sobre Big
Data Analytics.
• Revisión de la evolución del tradicional Data Warehousing
para llegar a Big Data Analytics.
• Etapa de Conceptualización, convergencias y divergencias.
Punto de vista de varios autores y libros.
• Estudio sobre los cuadrantes de Gartner en Inteligencia de
Negocios y Data Warehousing.
¿Cómo se ha desarrollado?

28. • Búsqueda de fuentes que evidencien el uso que se
está dando a Big Data hoy en día.
• Búsqueda de fuentes que evidencien tendencias o
proyecciones clave.
• Búsqueda de fuentes que evidencien los principales
retos, y oportunidades sobre Big Data Analytics.
• Articulación de la investigación con un proyecto
aplicado al cual se pueda dar continuidad.
¿Cómo se ha desarrollado?

29. Big Data
Analytics:
Tendencias, Retos y
Oportunidades
I. Introducción
II. Big Data :
Las 3 Vs
III. Big Data
Analytics: Las
4 Vs
IV. 4
Conceptos
alrededor de
Big Data
Analytics
V.
Herramientas:
Técnicas y
Tecnologías
VI. Tendencias,
Retos y
oportunidades
VII. Trabajo
Futuro
VIII.
Conclusión
Estructura

30. • Seguimiento Bibliográfico en un 70% utilizando la
herramienta “Mendeley”
• Elaboración de Fichas Bibliográficas buscando convergencias
y divergencias de diversos autores para apropiar términos y
generar discusiones.
• Estructuración de las secciones que compondrán el Artículo.
• Borrador de Título, Abstract, Introducción y Contraste de las
variables de estudio.
• Primer Avance Presentado. Atendiendo retroalimentación.
Avance Logrado

31. • Realizar correcciones por retroalimentación de
Primer Avance
• Revisión exhaustiva del estado del arte (la
actualidad y las tendencias).
• Estudio sobre retos y oportunidades.
• Selección del trabajo futuro. Articulación con
Maestría.
Trabajo Pendiente

32. Cronograma de Actividades
Hitos
– Entrega Segundo Avance: 26/06/2014
– Entrega Tercer Avance: 08/07/2014
– Entrega Cuarto Avance: 29/07/2014
– Entrega Quinto Avance: 06/08/2014
– Entrega Final: 21/09/2014

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[3] K. Krishnan, Data Warehousing in the Age of Big Data. 2013, p. 371.
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19-May-2014].
Referencias

41. …
¿Sugerencias?

42. Ing. Luis Felipe Tabares
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Jhonatan Fernando Hernandez
jhofehesi@gmail.com
jhonatan.hernandez
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