El documento define Big Data y explica que se refiere a grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados que las organizaciones pueden analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones comerciales. Describe los cinco pasos clave para administrar y analizar grandes conjuntos de datos: establecer una estrategia, identificar fuentes de datos, acceder y almacenar los datos, analizar los datos, y tomar decisiones basadas en los datos.

1. Big Data
Grupo 2
Carvajal Mendez Silvia
Cesary Añez Luis Enrique
Vargas Villareal Berthy
Paniagua Alarcón Xavier Marcelo

2. ¿Qué es Big Data?
Big Data es un término que describe el gran
volumen de datos, tanto estructurados como no
estructurados, que inundan los negocios cada día.
Pero no es la cantidad de datos lo que es
importante.
Lo que importa con el Big Data es lo que las
organizaciones hacen con los datos. Big Data se
puede analizar para obtener ideas que conduzcan
a mejores decisiones y movimientos de negocios
estratégicos.

3. Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos
de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo
tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad
de crecimiento (velocidad).

4. Aunque el tamaño utilizado para determinar si un
conjunto de datos se considera Big Data, no está
firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo.

5. La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la
naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las
tecnologías modernas, como los web logs, las búsquedas en Internet,
las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, registros de
centros de llamadas , etc.

6. ¿Por que son importante los Big Data?
La importancia del big data no gira en torno a la cantidad de datos que tengan , sino en lo que hacen
con ellos. Puedes tomar datos de cualquier fuente y analizarlos

7. ➢ Costes
➢ Toma de decisiones más eficaz
y rápida
➢ Nuevos productos y servicios

8. ¿Por qué es tan importante el análisis de Big
Data?
te permite conocer al
consumidor
Ayuda a tomar mejores decisiones Brindan nuevas oportunidades de Negocios

9. Desafío de la calidad de Big data
univ. Luis Enrique Cesary Añez

10. Desafío de la calidad de Big data
las especiales características del
Big Data hacen que su calidad de
datos se enfrente a múltiples
desafíos.
Se trata de las conocidas 5vs.
1. Volumen
2. Velocidad
3. Variedad
4. Veracidad
5. valor

11. Desafío de la calidad de Big data
Desafíos que a los que se enfrentan la calidad de datos son :
1. Muchas fuentes y tipo de datos
2. tremendo volumen de datos
3. Mucha volatilidad
4. No existen estándares de calidad de datos unificados

12. ¿Cómo funciona Big Data?
Existen 5 pasos clave para hacerse cargo de este gran “centro de datos” que incluye
datos tradicionales y estructurados junto con datos no estructurados y
semiestructurados
➢ Establecer una estrategia de Big Data
➢ Identificar fuentes de Big Data
➢ Acceder, gestionar y almacenar los datos
➢ Analizar los datos
➢ Tomar decisiones basadas en datos

13. 1. Establezca una estrategia de Big Data
Una estrategia de Big Data es un
plan diseñado para ayudarnos a
supervisar y mejorar la forma en que
adquirimos, almacenamos,
gestionamos, compartimos y
utilizamos los datos dentro y fuera de
nuestra organización.
Es importante considerar las metas e
iniciativas de negocios y tecnologías
existentes y futuras.

14. 2. Conozca las fuentes del Big Data
➢ El streaming de datos
➢ Medios Sociales
➢ Datos disponibles públicamente
➢ Otros Big Data

15. 3. Acceder, gestionar y almacenar Big
Data
Los sistemas informáticos modernos proporcionan la velocidad, la potencia y la
flexibilidad necesarias para acceder rápidamente a cantidades masivas y tipos de
Big Data.

16. 4. Analizar el Big Data
Con tecnologías de alto rendimiento como la computación en red o analitica en
memoria, las organizaciones pueden optar por utilizar todos sus big data para el
análisis.

17. 5. Tome decisiones inteligentes, basadas
en datos
Los datos bien administrados y confiables conducen a una analitica y decisiones
confiables.