En resumen, Big Data es una disciplina clave para manejar, analizar y extraer valor de los grandes volúmenes de datos disponibles en el mundo actual, mejorando la toma de decisiones en una amplia variedad de sectores.

1. BIG DATA
HIPI III

2. ¿QUE ES BIG
DATA?
Big Data (o "Grandes Datos" en
español) hace referencia a un
conjunto de datos tan grande y
complejo que no puede ser
procesado ni analizado mediante
las herramientas tradicionales de
gestión de bases de datos o
análisis. En lugar de eso, Big Data
requiere herramientas avanzadas y
sistemas distribuidos para
almacenar, gestionar y analizar
estos datos. Estos datos pueden
provenir de múltiples fuentes y ser
de diferentes tipos: estructurados,
semiestructurados y no
estructurados.

3. IMPORTANCIA DEL BIG DATA
La importancia de Big Data radica en su capacidad para proporcionar información
valiosa a partir de grandes volúmenes de datos que, de otra manera, serían imposibles de
manejar. Al analizar estos datos, las empresas y organizaciones pueden: Tomar decisiones
más informadas: Proporciona información en tiempo real que ayuda a hacer
predicciones y tomar decisiones más precisas. Identificar patrones y tendencias: Permite
descubrir comportamientos de consumidores, identificar oportunidades de negocio, y
detectar fraudes o problemas operativos. Mejorar la eficiencia operativa: Optimiza
recursos y mejora procesos a través de la automatización y la toma de decisiones basada
en datos. Generar nuevas oportunidades: Informa sobre nuevas áreas de crecimiento,
como nuevos productos, servicios o mercados.

4. Un experto en Big Data es una persona con habilidades
avanzadas en análisis de grandes volúmenes de datos. Estos
expertos tienen conocimientos en herramientas y tecnologías
que permiten recolectar, almacenar, procesar y analizar datos
masivos. Entre sus habilidades clave se incluyen: Conocimiento
en herramientas de Big Data: como Hadoop, Spark, NoSQL, etc.
Análisis de datos y estadística avanzada. Programación en
lenguajes como Python, R, SQL, etc. Conocimiento en
arquitectura de sistemas distribuidos. Habilidades en visualización
de datos para comunicar resultados.
EXPERTO BIG DATA

5. ORIGEN DE LOS
DATOS
os datos utilizados en Big Data provienen de diversas
fuentes, tales como: Redes sociales: Publicaciones,
comentarios, likes, hashtags, etc. Sensores y
dispositivos IoT (Internet de las Cosas): Datos
generados por sensores en vehículos, dispositivos
wearables, máquinas, etc. Registros de
transacciones: Compras en línea, pagos,
operaciones bancarias, etc. Datos de texto no
estructurados: Correos electrónicos, blogs, noticias,
etc. Videos y audios: Imágenes de cámaras de
seguridad, videos en plataformas como YouTube,
grabaciones de llamadas, etc. Datos geoespaciales:
Ubicaciones, mapas, GPS, etc.

6. “
”
USADAS DEL BIG DATA
Las fuentes de datos y tecnologías utilizadas en Big Data incluyen:
• Bases de datos NoSQL: como MongoDB o Cassandra, que
permiten almacenar grandes cantidades de datos no
estructurados.
• Procesadores de datos distribuidos: como Apache Hadoop y
Apache Spark.
• Plataformas de análisis de datos: como Tableau, Qlik, Power BI,
que permiten visualizar y analizar los datos.
• Lenguajes de programación: Python, R, y SQL se utilizan para
realizar análisis complejos de los datos.
• Sistemas de almacenamiento en la nube: como Amazon S3,
Google Cloud Storage o Microsoft Azure, que permiten almacenar
grandes volúmenes de datos de manera escalable.

7. CASOS DE USO BIG DATA
 Marketing y personalización:
Las empresas utilizan Big Data para
personalizar recomendaciones de
productos, anuncios dirigidos y
optimizar campañas de marketing
basadas en el comportamiento de los
usuarios.
 Salud y biotecnología: Análisis de
datos de pacientes para mejorar
diagnósticos, tratamientos
personalizados, y predecir brotes de
enfermedades.
 E-commerce y ventas:
Optimización de precios, predicción de
demanda, y análisis de patrones de
compra de los clientes.
 Banca y finanzas: Detección de
fraudes, análisis de riesgos, y predicción
de tendencias de mercado.
 Logística y transporte:
Optimización de rutas,
seguimiento de flotas, y análisis
de comportamiento del tráfico.
 Investigación científica:
Análisis de grandes volúmenes
de datos para investigaciones
en astronomía, física, genómica,
entre otras.
Algunos casos de uso comunes de Big Data incluyen:

8. El funcionamiento de Big Data se puede entender en términos de las siguientes etapas:
1.Captura de Datos: Los datos son recolectados de diversas fuentes en tiempo real (redes
sociales, sensores, registros transaccionales, etc.).
2.Almacenamiento de Datos: Los datos se almacenan en sistemas de bases de datos
distribuidas, como Hadoop o plataformas en la nube, que permiten manejar grandes volúmenes
de datos.
3.Procesamiento de Datos: Se utilizan herramientas como Apache Spark o Hadoop para
procesar y analizar estos datos de manera distribuida. Los datos pueden ser procesados en
tiempo real o en lotes, dependiendo de la necesidad.
¿COMO FUNCIONA BIG DATA?

9. 4. Análisis de Datos: Aquí es donde se aplican algoritmos de machine learning, minería de datos
y estadísticas para extraer patrones, insights y predicciones de los datos.
5.Visualización de Resultados: Los resultados del análisis se presentan en informes, dashboards
interactivos o gráficas para facilitar la comprensión y toma de decisiones.
6.Toma de Decisiones: Con los insights obtenidos, las organizaciones pueden tomar decisiones
informadas y actuar en consecuencia, ya sea mejorando procesos, personalizando productos o
ajustando estrategias.
¿COMO FUNCIONA BIG DATA?