BIG DATA DE LAS TIC.

1. ESTUDIANTE: Naren Nayaret Molina Padilla
https://www.google.com.co/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwjytuzgwL_MAhUGfhoKHZnQAGUQj
B0IBg&url=http%3A%2F%2Fwww.redsertec.com%2Fbig_data%2F&bvm=bv.121099550,d.dmo&psig=AFQjCNE8BbvXDBiayQE0ctDRB1le2eqcyg&ust=
1462419855051146

2. El primer cuestionamiento que posiblemente llegue a su mente en este momento es ¿ Que es BIG DATA y por que
se ha vuelto tan importante? Pues bien, en términos generales podríamos referirnos como a la tendencia en el
avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de
decisiones, la cual es utilizada para escribir enormes cantidades de datos ( estructurados, no estructurados y semi
estructurados ) que tomaría mucho tiempo y seria muy costoso cargarlos a una base de datos relacional para su
análisis. De tal manera que, el concepto de BIG DATA , no se refiere a alguna cantidad en especifico, ya que es
usualmente utilizado cuando se habla en términos de peta bytes y exabytes de datos.
Entonces ¿ cuanto es demasiada información de manera que sea elegible para ser procesada y analizar utilizando
BIG DATA? Analicemos primeramente en términos de bytes:
Gigabyte: 1000.000.000
Terabyte: 1000.000.000.000
Petabytes:1000.000.000.000.000
Exabyte:1000.0000.000.000.000.000

3. Tras el inicio del tercer milenio, las compañías tienen acceso a la información de una
forma sin precedentes. Los datos, que se generan a través de un sinnúmero de
aplicaciones y de sistemas que sirven como soporte a los procesos de negocio, las
transacciones comerciales y las redes sociales, entre otros, se encuentran no sólo en
formatos estructurados y en bases de datos tradicionales, sino también en forma de
imágenes, voz, posicionamiento geográfico, etc. La información está disponible en
tiempo real, lo que significa que las organizaciones pueden acceder a ella tan pronto
como se genera.

4. Una vez encontradas las fuentes de los datos necesarios, muy posiblemente dispongamos de un sinfín de tablas
de origen sin estar relacionadas. El siguiente objetivo consta en hacer que los datos se recojan en un mismo lugar
y darles un formato.

5. preocupaciones más importantes en el uso de este tipo
de software son:
• La escasez y el coste elevado de personal capacitado (38%)
• El coste elevado de plataformas de data warehousing (33%)
• Incertidumbre sobre el tamaño de las oportunidades de negocios que el uso de herramientas analíticas
aplicadas a big data generará (31%)
• Escasez de herramientas analíticas para plataformas de big data como Hadoop y bases de datos
NoSQL(22%)
• Los datos de la firma no son confiables (21%)
• Es difícil aprender tecnologías como Hadoop y NoSQL (17%)
• Disponibilidad limitada de datos suficientes (13%)
• Las tecnologías como Hadoop y NoSQL no poseen herramientas de gestión (12%)

6.  Integración de la información.(65%)
 Infraestructura de almacenamiento escalable.(64%)
 Warehouse de alta capacidad.(59%)
 Seguridad y gobierno.(58%)
 Herramientas de desarrollo y creación de scripts.(54%)
 Beses de datos por columnas.(51%)
 Procesamientos de eventos complejos.(45%)
 Optimización de la carga de trabajo.(45%)

7. •Desconocimiento del uso de herramientas analíticas para la mejora del negocio.
•Falta de flexibilidad dadas otras prioridades para la gestión.
•Falta de habilidades internas en la línea de negocio.
•Capacidad para obtener los datos.
•La cultura existente no promueve el intercambio de información.
•La propiedad de los datos no es clara y las estructuras de gobierno son no son efectivas.
•Falta de apoyo por parte de la gerencia.
•Problemas relacionados con los datos.
•Percepción de costes superiores a los beneficios.
•No hay oportunidades para el cambio.
•No se sabe por dónde empezar.

8. Conclusiones
Big Data genera amplias oportunidades para desarrollar nuevos
modelos de negocio y mejorar el desempeño de la firma, pero también
requiere el rediseño y la actualización de varios aspectos del diseño de
la organización. Como mínimo, la creación de una capacidad analítica
requiere que las organizaciones desarrollen habilidades para crear
nuevos modelos analíticos basados en big data, así como habilidades
para el uso de estos modelos en la ejecución de sus transacciones del
“día a día”. Obviamente, esto requiere no solo una infraestructura de TI
avanzada, sino también una cultura organizacional y de gobierno que
apoyen diferentes iniciativas. Sin embargo, para empezar a explotar los
beneficios de big data no es estrictamente necesario realizar cambios
tan profundos de forma inmediata. Las organizaciones pueden
desarrollar su capacidad analítica de forma incremental involucrando
personal clave en los procesos que apoyan su efectividad e inteligencia
analíticas. Estos esfuerzos pueden generar resultados de mercado
rápidamente, iniciando la transición de la firma hacia la meta de
implementar con éxito una estrategia basada en big data.

9. Webgrafías:
https://www.google.com.co/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwjytuzg
wL_MAhUGfhoKHZnQAGUQjB0IBg&url=http%3A%2F%2Fwww.redsertec.com%2Fbig_data%2F&bvm=bv.12109955
0,d.dmo&psig=AFQjCNE8BbvXDBiayQE0ctDRB1le2eqcyg&ust=1462419855051146
http://www-05.ibm.com/services/es/gbs/consulting/pdf/El_uso_de_Big_Data_en_el_mundo_real.pdf
http://www.ie.edu/fundacion_ie/Comun/Publicaciones/Publicaciones/Big%20Data%20ESP%207.pdf