Máster de Ingeniería Web 2015-2016. Asignatura de Big Data.

1. 1
Big Data
Cristian González García v 1.1.1 Noviembre 2015

2. Índice
 Introducción
 Componentes
 Bibliografía
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3. Introducción
3

4. Introducción
 ¿Qué está cambiando en la gestión del
conocimiento?
 ¿Porqué son necesarias nuevas herramientas
de gestión del conocimiento?
 ¿Qué está ocurriendo?
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5. Nuevas tecnologías
 Dispositivos inteligentes (Smartphones)
 La nube (Cloud Computing)
 Las redes sociales, micro blogs,…
 Big Data
 Open Data (Datos abiertos)
 The Internet of Things (IoT)
 Sensores
 Smart Cities
 Smart Homes
 Microcontroladores (Arduino)
 Microordenadores (RaspberryPi)
 IPv6 (Internet Protocol version 6)
 RFID (Radio Frecuency IDentification)
 NFC (Near Field Communication)
 Bluetooth
 QR Code (Quick Response Code)
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6. Todo acaba en la nube
 Sistemas incrustados
 Redes de sensores
 Dispositivos móviles
 Redes sociales
 Open Data
 Big Data
 Trabajo
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7. La nube …
 Es el almacén permanente de la
información
 Su escalabilidad permite adaptarse a la
gran cantidad de información generada
por los objetos y por los humanos
 Su alta disponibilidad da confianza y
fiabilidad
 Bajos costes de mantenimiento
 Es una de las piezas clave de la gestión del
conocimiento
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8. La nube - Proveedores
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9. La nube –
Ventajas
 Costes reducidos
 No hay mantenimiento
 Pagamos por lo que usamos
 Flexibilidad de productos
 Actualización constante del HW
 Almacenamiento “infinito” y escalable
 Capacidad de procesamiento “infinita” y
escalable
 Accesible desde cualquier sitio
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10. La nube –
Inconvenientes
 La legislación
 Asignatura de Aspectos Éticos y Legales de la
Web (Darío)
 Pérdida de control
 Puede que no se adapte exactamente
 Necesidad de aprender a usar “su” servicio
 Tal vez, excesiva modularización
 Seguridad, BDD, plugins, …
 ¿Conexión a Internet?
 Casos de quiebra por uso incorrecto
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11. Componentes
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12. Estadísticas de datosTipo Cantidad Comentario
Internet [1] 40% de la población lo utiliza =
2.880 millones
Somos 7.200 millones de personas
en 2015
Internet [2] 20 Exabytes (10^18) 1 Exabyte = 1.000.000 terabytes
Páginas Web [3] +1 Billones (10^12)
Tweets [2] 20 Mil millones (10^9) 50 millones de usuarios
Posts [2] 2.1 Mil millones (10^9) Foros, discusiones, …
Miembros de redes sociales [2] 2.1 Mil millones (10^9) Miembros de 115 sitios
Creadores de contenido social
[2]
600 Millones(10^6) 33% de los usuarios de Internet
Miembros de Facebook [4] 1490 Millones(10^6) 2015
Youtube [5] +Mil millones Usuarios (10^9), +
100 Mil Millones de Horas de
Video/Diario
Blogs [2] 70 Millones (10^6)
Otras publicaciones [2] 10,000 Periódicos y otros
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13. Redes Sociales
 Constituyen un gran almacén de información
generada por los humanos
 Hábitos, gustos, actividades, …
 Nuestra información personal… ¡Gratis! ¡O por
jugar!
 Son un buen complemento de la información
recogida por sensores y objetos inteligentes
 Muchas aplicaciones son una combinación de
redes sociales, objetos inteligentes y la nube
 Sistemas de recomendación de libros, juegos,…
 Sistemas de asistencia en tráfico, viajes,…
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14. Sensores
 Constituyen un gran almacén de información
generada por el medio ambiente o nosotros
 Actividad, sucesos, …
 Información del mundo real
 Permiten conectar el mundo real con el mundo
virtual
 Son un buen complemento de la información
recogida de las redes sociales
 Muchas aplicaciones realizan acciones en base
a los sucesos en el mundo real
 Automatismos, juegos, seguridad, …
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15. Big Data I – Las 3 V
 ¿Cómo analizamos esta avalancha de
datos?
 Con herramientas de Big Data
 Se pueden construir herramientas de gestión
del conocimiento en tiempo real
 Big Data son los grandes conjuntos de datos
que se caracterizan por
 Su volumen y cantidad
 Su velocidad de creación y utilización
 Su variedad de tipos de fuentes
 (La veracidad de los datos)
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16. Big Data II - Componentes
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17. Big Data III – Tipos de datos
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18. Herramientas
 Hadoop
 http://hadoop.apache.org/
 Software Open Source
 Permite trabajar con grandes cantidades de datos
 Implementa MapReduce
 Computación paralela
 mongoDB
 http://www.mongodb.org/
 BBDD NoSQL
 Cassandra
 http://cassandra.apache.org/
 BBDD NoSQL
 Amazon Big Data
 http://aws.amazon.com/es/big-data/
 Microsoft Azure
 http://azure.microsoft.com
 Cloudera
 http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/home.html
 Distribuciones de Hadoop y soporte
 R
 https://www.r-project.org/
 Herramienta matemática para análisis de datos y estadísticas
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19. Datos I
 http://catalog.data.gov/dataset
21

20. Datos II
 http://www.datos.gov.co/frm/buscador/frm
BusquedaAvanzada.aspx
22

21. Bibliografía
23

22. Bibliografía
24

23. Referencias
25
1. https://en.wikipedia.org/wiki/Internet
2. Big Data Application Architecture Q&A
3. http://www.internetlivestats.com/total-
number-of-websites/
4. https://norfipc.com/redes-
sociales/mapa-redes-sitios-sociales-
internet-2015.php
5. https://www.youtube.com/yt/press/es/st
atistics.html

24. 26
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