Este documento presenta conceptos generales sobre Big Data e impacto en los negocios. Explica que Big Data se refiere a conjuntos de datos muy grandes o complejos que requieren nuevas formas de procesamiento. Describe características como tamaño, diversidad y velocidad de los datos, así como ejemplos de casos de negocio como mejorar la eficiencia operacional y la experiencia del cliente. Finalmente, discute riesgos como privacidad y seguridad, y tendencias futuras como análisis distribuido y computación cognitiva.
Big Data, Big Customer Value, Big ResultsMundo Contact
Este documento presenta los conceptos clave de Big Data y cómo las empresas pueden obtener valor de los grandes volúmenes de datos. Define Big Data, discute los desafíos como la calidad y consistencia de los datos, y describe siete pasos para el análisis de Big Data que incluyen la recolección, procesamiento, almacenamiento y consumo de datos. El objetivo final es que las empresas puedan tomar mejores decisiones comerciales y ofrecer una experiencia más personalizada para los clientes basada en los datos.
El documento presenta las consideraciones clave para abordar con éxito un proyecto de Big Data, incluyendo identificar fuentes de datos y valor de negocio, definir KPI, realizar una prueba de concepto, integrar la tecnología Big Data con sistemas analíticos existentes, y evaluar los cambios organizativos necesarios.
Presentación durante el XXIX Encuentro de Telecomunicaciones y Economía Digital a cargo de Juan Angulo López-Dóriga, Director de Business Applications Services FUJITSU
Este documento proporciona una introducción al concepto de Big Data. Explica que Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos convencionales. Describe las tres características clave de Big Data: volumen, velocidad y variedad. Además, introduce algunas tecnologías clave como MapReduce y bases de datos NoSQL. Finalmente, explica brevemente el procesamiento de lenguaje natural como una aplicación de Big Data.
Este documento presenta una investigación sobre Big Data. Introduce el tema y define Big Data como conjuntos de datos de gran volumen, alta velocidad y variedad que requieren nuevas formas de procesamiento para extraer valor e información. Explica las diferentes clasificaciones de datos, incluyendo estructurados, semi-estructurados y no estructurados. También compara Business Intelligence tradicional con Big Data y describe algunas herramientas comunes para implementar soluciones de Big Data como Hadoop, MapReduce y Apache Spark.
Este documento presenta conceptos generales sobre Big Data e impacto en los negocios. Explica que Big Data se refiere a conjuntos de datos muy grandes o complejos que requieren nuevas formas de procesamiento. Describe características como tamaño, diversidad y velocidad de los datos, así como ejemplos de casos de negocio como mejorar la eficiencia operacional y la experiencia del cliente. Finalmente, discute riesgos como privacidad y seguridad, y tendencias futuras como análisis distribuido y computación cognitiva.
Big Data, Big Customer Value, Big ResultsMundo Contact
Este documento presenta los conceptos clave de Big Data y cómo las empresas pueden obtener valor de los grandes volúmenes de datos. Define Big Data, discute los desafíos como la calidad y consistencia de los datos, y describe siete pasos para el análisis de Big Data que incluyen la recolección, procesamiento, almacenamiento y consumo de datos. El objetivo final es que las empresas puedan tomar mejores decisiones comerciales y ofrecer una experiencia más personalizada para los clientes basada en los datos.
El documento presenta las consideraciones clave para abordar con éxito un proyecto de Big Data, incluyendo identificar fuentes de datos y valor de negocio, definir KPI, realizar una prueba de concepto, integrar la tecnología Big Data con sistemas analíticos existentes, y evaluar los cambios organizativos necesarios.
Presentación durante el XXIX Encuentro de Telecomunicaciones y Economía Digital a cargo de Juan Angulo López-Dóriga, Director de Business Applications Services FUJITSU
Este documento proporciona una introducción al concepto de Big Data. Explica que Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos convencionales. Describe las tres características clave de Big Data: volumen, velocidad y variedad. Además, introduce algunas tecnologías clave como MapReduce y bases de datos NoSQL. Finalmente, explica brevemente el procesamiento de lenguaje natural como una aplicación de Big Data.
Este documento presenta una investigación sobre Big Data. Introduce el tema y define Big Data como conjuntos de datos de gran volumen, alta velocidad y variedad que requieren nuevas formas de procesamiento para extraer valor e información. Explica las diferentes clasificaciones de datos, incluyendo estructurados, semi-estructurados y no estructurados. También compara Business Intelligence tradicional con Big Data y describe algunas herramientas comunes para implementar soluciones de Big Data como Hadoop, MapReduce y Apache Spark.
Este documento describe el concepto de Big Data y sus aplicaciones en recursos humanos. Explica que el Big Data se basa en el procesamiento de grandes volúmenes y variedades de datos a alta velocidad para extraer valor e inteligencia. A continuación, detalla cómo el Big Data se usa en recursos humanos para mejorar la identificación de talento, la gestión del rendimiento, la retención de empleados y la compensación. Finalmente, enfatiza la importancia de considerar el impacto del Big Data en la cultura organizacional antes de su implementación.
En el último año, Big Data se ha transformado en uno de los pilares más importantes de la estrategia de negocio de los Bancos de Chile y el mundo. En un entorno cada vez más competitivo y con altos niveles de regulación, las organizaciones deben comenzar a tomar decisiones en función de los datos y no de la intuición. Para tomar dichas decisiones, se vuelve necesario procesar grandes volúmenes de información de manera eficiente, incorporando nuevas fuentes de datos y automatizando las decisiones a través de algoritmos analíticos avanzados. Durante esta presentación, analizaremos qué deben hacer los Bancos para transformar su arquitectura de datos tradicional, en una arquitectura de datos moderna con soporte para big data y así estar preparados para abordar los nuevos desafíos que plantea la transformación digital del negocio financiero.
Big Data - Desarrollando soluciones efectivasJoseph Lopez
Este documento presenta una introducción a los conceptos de Big Data y análisis de datos. Define Big Data como la capacidad de extraer información de múltiples fuentes de datos dentro y fuera de una empresa para tomar mejores decisiones de negocios. Explica que la mayoría de los datos se generan fuera de las bases de datos estructuradas tradicionales y que es necesario integrar y analizar diferentes tipos y cantidades de datos. También introduce conceptos como Hadoop, datos en tiempo real, almacenes de datos modernos y la diferencia entre procesamiento paralelo mas
Esta es una actualización de el proyecto de Big Data que ha llegado a un primer resultado, El mapa de emotividad basada en Twitter, por cada entidad de México. El siguiente paso será hacer esto en tiempo real.
En esta presentación se introducen los conceptos de Big Data, así como las soliciones de Horton Works sobre Windows y el Microsoft Analytics Platform System (PDW Paralled Data Warehouse)
Saludos,
Eduardo Castro, PhD
SQL Server MVP
Comunidad Windows Costa Rica
Presentación de Big Data Architecture & Integration con Pentaho, realizada por Datalytics con motivo del desayuno de trabajo realizado el 18 de Diciembre 2012.
El documento trata sobre Big Data, describiendo que se refiere a grandes cantidades de datos que provienen de múltiples fuentes y son difíciles de procesar con software convencional. Explica que Big Data se caracteriza por su volumen, velocidad y variedad y cómo difiere de datos tradicionales. Además, detalla algunas aplicaciones como segmentación, predicción, recomendaciones y análisis operacional, así como los componentes tecnológicos y técnicas analíticas necesarias para su gestión.
Este documento proporciona una introducción a Big Data y SQL Server 2014. Explica conceptos clave como lo que es un petabyte de datos, las características de volumen, velocidad y variedad de Big Data, y componentes clave de Hadoop como HDFS y MapReduce. También describe casos comunes de uso de Big Data en diferentes industrias y la arquitectura de hardware y software subyacente.
Presentación semana académica unam big data abril 2015Peter Kroll
Este documento compara Business Intelligence y Big Data. Business Intelligence ayuda a encontrar respuestas a preguntas conocidas mediante el análisis de datos estructurados, mientras que Big Data ayuda a descubrir nuevas preguntas a través del análisis de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados procedentes de múltiples fuentes. El documento también describe los componentes clave de un sistema de Business Intelligence y proporciona ejemplos de cómo diferentes industrias están aprovechando los datos para mejorar sus operaciones y toma de decisiones.
El documento define Big Data como conjuntos de datos de gran volumen, velocidad y variedad procedentes de nuevas fuentes. Explica que Big Data requiere nuevas tecnologías para su procesamiento debido a su tamaño masivo. También describe las tres etapas clave para trabajar con Big Data: integración de datos de múltiples fuentes, gestión del almacenamiento en la nube u on-premises, y análisis de los datos para obtener nuevos conocimientos.
Siete "consejos" para abordar un proyecto con tecnologías Big DataBEEVA_es
Este documento presenta una guía para la implementación exitosa de proyectos de Big Data en las organizaciones. Propone un enfoque gradual en tres fases (2014-15, 2016-18, 2018+) que comienza con la identificación de valor y fuentes de datos, luego el desarrollo de infraestructura y capacidades internas, y finalmente la transformación del modelo de negocio mediante la aplicación masiva de procesos analíticos. También ofrece consideraciones clave como la definición de objetivos, pruebas piloto, y la creación de grupos de trabajo multi
SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight ServerEduardo Castro
Este documento presenta una introducción a Big Data, Hadoop y HDInsight. Explica conceptos clave como el volumen, variedad y velocidad de los datos de Big Data, y componentes de Hadoop como HDFS y MapReduce. También describe características de HDInsight y PowerPivot para modelar y analizar grandes conjuntos de datos.
Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados que las empresas reciben diariamente. Estos datos pueden analizarse para obtener información que conduzca a mejores decisiones empresariales y movimientos estratégicos. Big Data incluye conjuntos de datos cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan su análisis mediante tecnologías convencionales. Su importancia radica en que proporciona respuestas a preguntas que las empresas ni siquiera sab
Big Data para analizar las redes socialesDatKnoSys
El principal objetivo es mostrar el análisis de cantidades elevadas de información que nos proporcionan las redes sociales gracias a sistemas Big Data. Haciendo frente a la complejidad de la variedad de orígenes, el gran volumen de las mismas y la velocidad de procesamiento que se necesita.
Se incidirá principalmente en los siguientes puntos clave: la recogida de datos, su procesamiento (con ejemplo de text mining para conseguir descifrar el sentimiento) y en la visualización final.
¿Sabías que cada minuto se mandan 13 millones de mensajes se suben 48 horas de vídeo a YouTube y se crean 571 nuevas páginas web? Internet es un generador de grandes cantidades de información y este contenido lo generan los usuarios, nuestros clientes, por eso hay que saber adaptarse a este nuevo socio económico y aprovechar el valor de la información que nos ofrece. Es importante implantar sistemas de Big Data que nos ayuden a almacenar, buscar, compartir, analizar y visualizar estas grandes cantidades de datos y con ello conseguir valor. No hay que olvidar que tan importante como es instalar un sistema big data, es definirlo conforme a nuestras necesidades.
Data Mining es el proceso de descubrir patrones de información interesantes y potencialmente útiles inmersos en grandes bases de datos. Involucra la extracción de datos, limpieza, selección de características y el uso de algoritmos para analizar los resultados. Tiene como objetivo principal la descripción, predicción y clasificación mediante el descubrimiento de reglas que muestran nuevas relaciones entre variables.
En #BigData se siguen patrones conocidos en Data Mining para el tratamiento de los Datos. El problema surge cuando tenemos que tratar grandes volúmenes de datos y realizar cargas incrementales en nuevas tecnologías que son capaces de soportar dicha carga.
Este documento describe la evolución del procesamiento de grandes volúmenes de datos, desde los primeros esfuerzos de Google para procesar grandes matrices hasta el desarrollo de frameworks como MapReduce y Hadoop. También analiza cómo herramientas de Business Intelligence y minería de datos se han actualizado para aprovechar estas nuevas tecnologías de Big Data, permitiendo nuevos modelos de negocio y demandas laborales.
Big Data es la profesión de moda y empresas de todos los sectores buscan especialistas. La consultora McKinsey prevé una brecha en torno al 50% entre la demanda y la oferta de puestos de trabajo relacionados con Big Data para 2017-2018
Pero ¿qué hay detrás de este nuevo paradigma? La transformación digital en las empresas implica una inflación de datos que las organizaciones no saben cómo usar y gestionar. Es un campo muy amplio y se necesitan perfiles muy variados desconocidos hasta ahora en nuestra sociedad.
Ante esta demanda de profesionales especializados en las tecnologías de big data y business intelligence, la gran baza para muchos ingenieros que quieran lograr un trabajo interesante y bien remunerado es formarse en estas especialidades
Dentro del rompecabezas de Big Data podemos diferenciar entre las habilidades técnicas en torno a Hadoop, MapReduce y frameworks comerciales y las competencias relacionadas con la Ciencia de los Datos (Data Science), que son las más demandadas y difíciles de encontrar. Por tanto, estamos ante un periodo para decidir sobre qué tipo de cursos deberían ser diseñados con el objetivo de producir talento cualificado para alimentar la industria de Big Data. En este sentido CICE ofrece una carrera profesional con varias especializaciones y masteres que abarca una alta variedad de conceptos y herramientas tecnologícas que se ajustan al mercado laboral.
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...CICE
Big Data es la profesión de moda y empresas de todos los sectores buscan especialistas. La consultora McKinsey prevé una brecha en torno al 50% entre la demanda y la oferta de puestos de trabajo relacionados con Big Data para 2017-2018
Pero ¿qué hay detrás de este nuevo paradigma? La transformación digital en las empresas implica una inflación de datos que las organizaciones no saben cómo usar y gestionar. Es un campo muy amplio y se necesitan perfiles muy variados desconocidos hasta ahora en nuestra sociedad.
Ante esta demanda de profesionales especializados en las tecnologías de big data y business intelligence, la gran baza para muchos ingenieros que quieran lograr un trabajo interesante y bien remunerado es formarse en estas especialidades
Dentro del rompecabezas de Big Data podemos diferenciar entre las habilidades técnicas en torno a Hadoop, MapReduce y frameworks comerciales y las competencias relacionadas con la Ciencia de los Datos (Data Science), que son las más demandadas y difíciles de encontrar. Por tanto, estamos ante un periodo para decidir sobre qué tipo de cursos deberían ser diseñados con el objetivo de producir talento cualificado para alimentar la industria de Big Data. En este sentido CICE ofrece una carrera profesional con varias especializaciones y masteres que abarca una alta variedad de conceptos y herramientas tecnológicas que se ajustan al mercado laboral.
Este documento describe el concepto de Big Data y sus aplicaciones en recursos humanos. Explica que el Big Data se basa en el procesamiento de grandes volúmenes y variedades de datos a alta velocidad para extraer valor e inteligencia. A continuación, detalla cómo el Big Data se usa en recursos humanos para mejorar la identificación de talento, la gestión del rendimiento, la retención de empleados y la compensación. Finalmente, enfatiza la importancia de considerar el impacto del Big Data en la cultura organizacional antes de su implementación.
En el último año, Big Data se ha transformado en uno de los pilares más importantes de la estrategia de negocio de los Bancos de Chile y el mundo. En un entorno cada vez más competitivo y con altos niveles de regulación, las organizaciones deben comenzar a tomar decisiones en función de los datos y no de la intuición. Para tomar dichas decisiones, se vuelve necesario procesar grandes volúmenes de información de manera eficiente, incorporando nuevas fuentes de datos y automatizando las decisiones a través de algoritmos analíticos avanzados. Durante esta presentación, analizaremos qué deben hacer los Bancos para transformar su arquitectura de datos tradicional, en una arquitectura de datos moderna con soporte para big data y así estar preparados para abordar los nuevos desafíos que plantea la transformación digital del negocio financiero.
Big Data - Desarrollando soluciones efectivasJoseph Lopez
Este documento presenta una introducción a los conceptos de Big Data y análisis de datos. Define Big Data como la capacidad de extraer información de múltiples fuentes de datos dentro y fuera de una empresa para tomar mejores decisiones de negocios. Explica que la mayoría de los datos se generan fuera de las bases de datos estructuradas tradicionales y que es necesario integrar y analizar diferentes tipos y cantidades de datos. También introduce conceptos como Hadoop, datos en tiempo real, almacenes de datos modernos y la diferencia entre procesamiento paralelo mas
Esta es una actualización de el proyecto de Big Data que ha llegado a un primer resultado, El mapa de emotividad basada en Twitter, por cada entidad de México. El siguiente paso será hacer esto en tiempo real.
En esta presentación se introducen los conceptos de Big Data, así como las soliciones de Horton Works sobre Windows y el Microsoft Analytics Platform System (PDW Paralled Data Warehouse)
Saludos,
Eduardo Castro, PhD
SQL Server MVP
Comunidad Windows Costa Rica
Presentación de Big Data Architecture & Integration con Pentaho, realizada por Datalytics con motivo del desayuno de trabajo realizado el 18 de Diciembre 2012.
El documento trata sobre Big Data, describiendo que se refiere a grandes cantidades de datos que provienen de múltiples fuentes y son difíciles de procesar con software convencional. Explica que Big Data se caracteriza por su volumen, velocidad y variedad y cómo difiere de datos tradicionales. Además, detalla algunas aplicaciones como segmentación, predicción, recomendaciones y análisis operacional, así como los componentes tecnológicos y técnicas analíticas necesarias para su gestión.
Este documento proporciona una introducción a Big Data y SQL Server 2014. Explica conceptos clave como lo que es un petabyte de datos, las características de volumen, velocidad y variedad de Big Data, y componentes clave de Hadoop como HDFS y MapReduce. También describe casos comunes de uso de Big Data en diferentes industrias y la arquitectura de hardware y software subyacente.
Presentación semana académica unam big data abril 2015Peter Kroll
Este documento compara Business Intelligence y Big Data. Business Intelligence ayuda a encontrar respuestas a preguntas conocidas mediante el análisis de datos estructurados, mientras que Big Data ayuda a descubrir nuevas preguntas a través del análisis de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados procedentes de múltiples fuentes. El documento también describe los componentes clave de un sistema de Business Intelligence y proporciona ejemplos de cómo diferentes industrias están aprovechando los datos para mejorar sus operaciones y toma de decisiones.
El documento define Big Data como conjuntos de datos de gran volumen, velocidad y variedad procedentes de nuevas fuentes. Explica que Big Data requiere nuevas tecnologías para su procesamiento debido a su tamaño masivo. También describe las tres etapas clave para trabajar con Big Data: integración de datos de múltiples fuentes, gestión del almacenamiento en la nube u on-premises, y análisis de los datos para obtener nuevos conocimientos.
Siete "consejos" para abordar un proyecto con tecnologías Big DataBEEVA_es
Este documento presenta una guía para la implementación exitosa de proyectos de Big Data en las organizaciones. Propone un enfoque gradual en tres fases (2014-15, 2016-18, 2018+) que comienza con la identificación de valor y fuentes de datos, luego el desarrollo de infraestructura y capacidades internas, y finalmente la transformación del modelo de negocio mediante la aplicación masiva de procesos analíticos. También ofrece consideraciones clave como la definición de objetivos, pruebas piloto, y la creación de grupos de trabajo multi
SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight ServerEduardo Castro
Este documento presenta una introducción a Big Data, Hadoop y HDInsight. Explica conceptos clave como el volumen, variedad y velocidad de los datos de Big Data, y componentes de Hadoop como HDFS y MapReduce. También describe características de HDInsight y PowerPivot para modelar y analizar grandes conjuntos de datos.
Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados que las empresas reciben diariamente. Estos datos pueden analizarse para obtener información que conduzca a mejores decisiones empresariales y movimientos estratégicos. Big Data incluye conjuntos de datos cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan su análisis mediante tecnologías convencionales. Su importancia radica en que proporciona respuestas a preguntas que las empresas ni siquiera sab
Big Data para analizar las redes socialesDatKnoSys
El principal objetivo es mostrar el análisis de cantidades elevadas de información que nos proporcionan las redes sociales gracias a sistemas Big Data. Haciendo frente a la complejidad de la variedad de orígenes, el gran volumen de las mismas y la velocidad de procesamiento que se necesita.
Se incidirá principalmente en los siguientes puntos clave: la recogida de datos, su procesamiento (con ejemplo de text mining para conseguir descifrar el sentimiento) y en la visualización final.
¿Sabías que cada minuto se mandan 13 millones de mensajes se suben 48 horas de vídeo a YouTube y se crean 571 nuevas páginas web? Internet es un generador de grandes cantidades de información y este contenido lo generan los usuarios, nuestros clientes, por eso hay que saber adaptarse a este nuevo socio económico y aprovechar el valor de la información que nos ofrece. Es importante implantar sistemas de Big Data que nos ayuden a almacenar, buscar, compartir, analizar y visualizar estas grandes cantidades de datos y con ello conseguir valor. No hay que olvidar que tan importante como es instalar un sistema big data, es definirlo conforme a nuestras necesidades.
Data Mining es el proceso de descubrir patrones de información interesantes y potencialmente útiles inmersos en grandes bases de datos. Involucra la extracción de datos, limpieza, selección de características y el uso de algoritmos para analizar los resultados. Tiene como objetivo principal la descripción, predicción y clasificación mediante el descubrimiento de reglas que muestran nuevas relaciones entre variables.
En #BigData se siguen patrones conocidos en Data Mining para el tratamiento de los Datos. El problema surge cuando tenemos que tratar grandes volúmenes de datos y realizar cargas incrementales en nuevas tecnologías que son capaces de soportar dicha carga.
Este documento describe la evolución del procesamiento de grandes volúmenes de datos, desde los primeros esfuerzos de Google para procesar grandes matrices hasta el desarrollo de frameworks como MapReduce y Hadoop. También analiza cómo herramientas de Business Intelligence y minería de datos se han actualizado para aprovechar estas nuevas tecnologías de Big Data, permitiendo nuevos modelos de negocio y demandas laborales.
Big Data es la profesión de moda y empresas de todos los sectores buscan especialistas. La consultora McKinsey prevé una brecha en torno al 50% entre la demanda y la oferta de puestos de trabajo relacionados con Big Data para 2017-2018
Pero ¿qué hay detrás de este nuevo paradigma? La transformación digital en las empresas implica una inflación de datos que las organizaciones no saben cómo usar y gestionar. Es un campo muy amplio y se necesitan perfiles muy variados desconocidos hasta ahora en nuestra sociedad.
Ante esta demanda de profesionales especializados en las tecnologías de big data y business intelligence, la gran baza para muchos ingenieros que quieran lograr un trabajo interesante y bien remunerado es formarse en estas especialidades
Dentro del rompecabezas de Big Data podemos diferenciar entre las habilidades técnicas en torno a Hadoop, MapReduce y frameworks comerciales y las competencias relacionadas con la Ciencia de los Datos (Data Science), que son las más demandadas y difíciles de encontrar. Por tanto, estamos ante un periodo para decidir sobre qué tipo de cursos deberían ser diseñados con el objetivo de producir talento cualificado para alimentar la industria de Big Data. En este sentido CICE ofrece una carrera profesional con varias especializaciones y masteres que abarca una alta variedad de conceptos y herramientas tecnologícas que se ajustan al mercado laboral.
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...CICE
Big Data es la profesión de moda y empresas de todos los sectores buscan especialistas. La consultora McKinsey prevé una brecha en torno al 50% entre la demanda y la oferta de puestos de trabajo relacionados con Big Data para 2017-2018
Pero ¿qué hay detrás de este nuevo paradigma? La transformación digital en las empresas implica una inflación de datos que las organizaciones no saben cómo usar y gestionar. Es un campo muy amplio y se necesitan perfiles muy variados desconocidos hasta ahora en nuestra sociedad.
Ante esta demanda de profesionales especializados en las tecnologías de big data y business intelligence, la gran baza para muchos ingenieros que quieran lograr un trabajo interesante y bien remunerado es formarse en estas especialidades
Dentro del rompecabezas de Big Data podemos diferenciar entre las habilidades técnicas en torno a Hadoop, MapReduce y frameworks comerciales y las competencias relacionadas con la Ciencia de los Datos (Data Science), que son las más demandadas y difíciles de encontrar. Por tanto, estamos ante un periodo para decidir sobre qué tipo de cursos deberían ser diseñados con el objetivo de producir talento cualificado para alimentar la industria de Big Data. En este sentido CICE ofrece una carrera profesional con varias especializaciones y masteres que abarca una alta variedad de conceptos y herramientas tecnológicas que se ajustan al mercado laboral.
1. El documento introduce conceptos básicos de analítica de datos como Big Data, Smart Data y Web Scraping. 2. Explica las 3 V y 7 V del Big Data, así como fases de proyectos de analítica. 3. Incluye secciones sobre ecosistemas, aplicaciones, casos reales y conclusiones sobre la importancia de volumen, velocidad y variedad de datos.
El documento describe la computación en red (grid computing) y cómo los recursos de múltiples computadoras pueden usarse cooperativamente para resolver problemas grandes en áreas como la salud, astronomía e investigación. También explica que la computación en la nube ofrece recursos de cómputo y almacenamiento bajo demanda a través de Internet y cubre conceptos como SaaS, PaaS e IaaS. Finalmente, discute tipos de nubes como públicas, privadas e híbridas.
¿Cuál es el futuro de la estrategia de datos?Denodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/2JANh47
En la era del Big Data, la Inteligencia Artificial y el cloud computing, el volumen y la diversidad de datos no para de crecer. El desafío es crear los procesos, estándares y protocolos necesarios que pongan la información al servicio del negocio.
En este webinar hablaremos de las cuatro tendencias tecnológicas que guían las estrategias de datos de las compañías de todo el mundo. No te lo pierdas si quieres estar al día sobre cómo elevar el dato a la categoría de activo estratégico para ser (de verdad) data-driven:
- ¿Cuál es la evolución de las arquitecturas de provisión y gestión del dato en las grandes organizaciones? ¿Cómo ayuda el concepto de 'data fabric'?
- ¿Cómo gestionar la integración de datos distribuidos en múltiples localizaciones derivados de los cambios forzados por la migración a la nube?
- ¿Cómo las compañías pueden monetizar la infraestructura de data as service construida durante los últimos años?
- ¿Qué papel pueden jugar las técnicas de voice computing en el futuro de la analítica de datos?
Este documento presenta una introducción general sobre Big Data y sus aplicaciones a los negocios. Explica las 3 V del Big Data (Volumen, Variedad y Velocidad), así como las 7 V. Detalla las fases de un proyecto de Big Data y marcos como Hadoop. Incluye ejemplos de cómo empresas como Amazon, Netflix y Starbucks han aplicado con éxito Big Data. Concluye que las soluciones de Big Data involucran tecnologías como la inteligencia de negocios y el machine learning para extraer valor de grandes volúmenes y variedades de datos que cre
El documento describe las herramientas y estilos de inteligencia de negocios, incluyendo informes empresariales, análisis de cubos, consultas ad-hoc, análisis estadísticos y envío de alertas. También explica cómo la inteligencia de negocios puede transformar los datos en conocimiento para apoyar la toma de decisiones mediante el almacenamiento y análisis de datos históricos en un almacén de datos.
El documento describe los componentes y funciones de un sistema de información y una base de datos. Un sistema de información realiza cuatro actividades principales: entrada, almacenamiento, procesamiento y salida de información. Una base de datos es una entidad para almacenar datos de manera estructurada y compartida que permite menor redundancia y acceso a los datos por diferentes usuarios y programas.
Mejorar la toma de decisiones y reducir costes con el Logical Data Warehouse ...Denodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3nKX3Tv
¿Qué es un logical data warehouse o almacén de datos lógicos?
Según Gartner, es una nueva arquitectura de gestión de datos para análisis que combina las fortalezas de los depósitos de repositorio tradicionales con la gestión alternativa de datos y la estrategia de acceso.
En esta sesión, explicaremos por qué Gartner recomienda utilizar la virtualización de datos como una única capa semántica para conectarse a fuentes de datos múltiples y heterogéneas, proporcionar la misma vista de datos a todos los usuarios de la empresa y aplicar políticas de seguridad y gobernanza comunes y coherentes. Todo ello sin tener que mover o replicar datos. Participe a este webinar para saber más en detalle cómo el logical data warehouse le ayudará a mejorar la toma de decisiones y reducir costes.
En este webinar explicamos:
- ¿Qué es un logical data warehouse? ¿En qué se diferencia de los modelos tradicionales?
- Casos de uso más comunes de un logical data warehouse
- Rendimiento y beneficios
- ¿Y qué es un Logical Data Lake?
- Mejores prácticas de implementación y casos de éxito de clientes
- Preguntas y respuestas
Ponencia B2C Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleoCICE
BIG DATA. Nuevos perfiles y oportunidades de empleo.
Conviértete en un experto en la gestión de grandes volúmenes de datos y en la inteligencia de negocio.
www.cice.es
Cómo construir tu propia data platform. From zero to hero. GustavoMartin46
Esta presentación es el resultado de la ponencia presentada el día 28 de abril de 2023 en la Salmorejo Tech https://salmorejo.tech/2023/.
Con esta ponencia se buscaba explicar a una audiencia con conocimientos básicos de tecnología, las distintas herramientas que se pueden emplear para construir una plataforma de datos.
La ponencia comienza con una configuración sencilla, que prácticamente cualquier persona del mundo de la informática puede entender. Termina con una configuración compleja, donde sin entrar en muchos detalles, sí permite a la audiencia hacerse una idea de qué herramientas se requieren para implementar la solución.
El documento describe qué es Big Data. Explica que se refiere a conjuntos de datos tan grandes que son difíciles de manejar con herramientas de bases de datos tradicionales de manera rentable. Describe las características clave de Big Data como el gran volumen, variedad y velocidad de los datos, así como la importancia de que la información sea válida. Explica conceptos como Hadoop, MapReduce y Cloudera, que son tecnologías clave para el procesamiento de Big Data.
Este documento resume el Capítulo 3 sobre datos masivos. Explica que los datos masivos se caracterizan por su gran volumen, rápido crecimiento y variedad de formatos. Los datos se almacenan en la nube y mediante computación en la niebla para procesarlos cerca de su origen. Las empresas analizan datos para comprender mejor su impacto y mejorar productos. Los datos pueden ser estructurados o no, y se visualizan mediante gráficos para extraer información útil.
El documento describe tres casos de uso de tecnologías de Big Data para banca móvil y TI. Se diseñó una arquitectura híbrida en la nube para procesar datos de clientes y ofrecer analíticas en tiempo real. Esto permitió un mayor conocimiento del cliente y ofertas más precisas. También se implementó una solución SIEM basada en Apache Spark e ingesta de datos de seguridad para detección temprana de problemas y ahorro de costos. Finalmente, se diseñó un sistema de monitorización para recopilar métricas de rendim
Cómo llegar a la máxima personalización del eCommerce combinando Big Data, Cl...atSistemas
La categorización del usuario y de sus patrones de comportamiento en eCommerce están llegando a un grado de definición cada vez más preciso gracias a una apropiada combinación de Big Data, Cloud y UX. De este modo, vemos que conociendo al máximo al usuario podemos optimizar su experiencia de compra y así sacarle el máximo partido a nuestro eCommerce. En esta ponencia expondremos casos reales del sector Retail en los que se podrá ver cómo gracias a herramientas, entre otras, como MongoDB, R y Scala podemos obtener una información muy valiosa sobre nuestros clientes y categorizarlo en base a su forma de comprar online. También veremos cómo han evolucionado las técnicas de Big Data en torno a eCommerce aumentando la capacidad de predicción y permitiendo una capacidad de procesamiento de información mayor, con mayor rapidez y con menores costes.
Más información en www.atsistemas.com
Este documento presenta una introducción a Big Data, definiendo sus características principales y tecnologías clave. Explica que Big Data involucra grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados que requieren nuevas formas de procesamiento. También describe herramientas como Hadoop, bases de datos NoSQL e in-memory que permiten el análisis de grandes datos. Concluye que Big Data cambia la forma en que las empresas toman decisiones y recomienda crear repositorios centralizados de metadatos para aprovechar al máximo los
El documento describe la transformación de John Deere para adoptar la agricultura de precisión mediante el uso de datos e IoT. John Deere ha avanzado hacia una etapa de madurez en la que analiza grandes cantidades de datos de sus máquinas agrícolas para ofrecer información valiosa a los agricultores. La compañía continúa optimizando sus procesos de análisis de datos y servicios para los clientes.
Este documento trata sobre el tema de Big Data. Brevemente resume los siguientes puntos: 1) Define Big Data y discute sus características principales como volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor; 2) Explica las diferencias entre BI tradicional y Big Data; 3) Clasifica los datos en estructurados, semi-estructurados y no estructurados dependiendo de su nivel de organización. Además, incluye varias imágenes y tablas para apoyar los conceptos discutidos.
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4. Datos que exceden la capacidad de procesamiento
de los sistemas de bases de datos convencionales.
5. Enfoques rentables han surgido para dominar el volumen, la velocidad y la
variabilidad de los datos masivos
● Dentro de estos datos se encuentran patrones e información valiosos,
previamente ocultos debido a la cantidad de trabajo requerido para
extraerlos.
● El hardware básico actual, las arquitecturas en la nube y el software de
código abierto llevan el procesamiento de Big Data al alcance de compañías
más pequeñas.
6. El valor del big data para una organización
● Uso analítico: El análisis de Big Data puede revelar ideas ocultas
previamente por datos demasiado costosos de procesar, como la influencia
de los compañeros entre los clientes, revelados al analizar las transacciones
de los compradores y los datos sociales y geográficos.
● Habilitación de nuevos productos: Ser capaz de procesar cada elemento
de datos en un tiempo razonable elimina la necesidad de muestreo y
promueve un enfoque dinámico de los datos, en contraste con la naturaleza
estática de ejecutar informes predeterminados.
8. LAS TRES “V"
• Volúmen, Velocidad y Variedad son comúnmente utilizadas para caracterizar
diferentes aspectos del big data. Ellos son una lente útil a través de la cual
ver y comprender la naturaleza del datos y las plataformas de software
disponibles para explotarlos.
• La mayoría de los análisis de datos contienen con cada uno de los Vs en un
grado u otro.
9. VOLÚMEN
Si pudiera ejecutar un pronóstico teniendo en cuenta 300
factores en lugar de 6, ¿podría hacer una mejor predicción?
El volumen presenta el desafío más inmediato para
estructuras de TI convencionales.
Requiere un almacenamiento escalable y un enfoque
distribuido para las consultas.
10. VELOCIDAD
• Internet y la era de los dispositivos móviles significan que la forma en que
distribuimos y consumimos productos y servicios está cada vez más
instrumentada, lo que genera un flujo de datos hacia el proveedor.
• El problema no es solo la velocidad de los datos entrantes: es posible
Hacer streaming de datos que se mueven rápidamente al almacenamiento
masivo para su posterior procesamiento por lotes, por ejemplo. La importancia
radica en la velocidad del bucle de entrada y salida de datos.
11. VARIEDAD
Rara vez los datos se presentan en una forma perfectamente ordenada y lista
para procesar. Un tema común en los sistemas de big data es que la fuente
los datos son diversos y no caen en estructuras relacionales limpias.
Podría. ser texto de las redes sociales, datos de imágenes, datos sin procesar
directamente desde un sensor. Ninguna de estas cosas está lista para la
integración en una aplicación
12. EJEMPLOS DE DATOS DE ENTRADA A LOS SISTEMAS DE BIG DATA
● Conversaciones de redes
sociales
● Registros de servidores web
● Sensores de flujo de tráfico
● Imágenes satelitales
● Transmisiones de audio
● Transacciones bancarias
● Archivos MP3
● Contenido de páginas web
● Escaneos de documentos
gubernamentales
● Eutas de GPS
● Telemetría de automóviles
● Datos del mercado financiero
13. CONCLUSIONES
● Big Data es demasiado voluminoso, demasiado rápido y/o demasiado
variable para poder analizarlo con herramientas convencionales.
● El abaratamiento del hardware, la nube y el software libre ponen el Big Data
al alcance de mas y mas compañias.
● Se deben guardar la mayor cantidad de datos posibles pero todos los datos
recopilados se pueden procesar (Por ejemplo el colisionador de Hadrones).
15. ¿Qué son los Big Objects?
● Permiten un desempeño sostenido de hasta 1000.000.000 de registros o mas.
● Pueden ser standar (FieldHistoryArchive por ejemplo) o custom.
● Para definir un custom big object, se crea un archivo object que contiene su
definición, campos e índice, junto con un permissionset para definir los
permisos para cada campo, así como un archivo package.xml para definir el
contenido de los metadatos del objeto. Los campos definidos en el índice de un
big object determinan la identidad y la capacidad de ser consultado del big
object.
16. ALGUNOS CASOS DE USO
Vista en 360° del cliente
Tiene gran cantidad de información de clientes que desea almacenar. Desde programas de lealtad a
transacciones, pedidos e información de facturación, utilice un big object personalizado para realizar un
seguimiento de cada detalle.
Auditoría y seguimiento
Mantenga una visión a largo plazo del uso por parte de sus usuarios de Salesforce para análisis o fines de
cumplimiento legal.
Archivo histórico
Mantenga el acceso a datos históricos para análisis o fines de cumplimento legal optimizando al mismo
tiempo el desempeño de sus aplicaciones principales de CRM o Force.com.
17. CONSULTAS CON BIG OBJECTS
SOQL
Se utiliza si se sabe que la consulta devolverá una pocos datos, no desea
esperar los resultados o necesita los resultados devueltos inmediatamente para
utilizarlos en Apex.
SOQL asíncrono
Con SOQL asíncrono puede ejecutar consultas múltiples en segundo plano
mientras monitorea su estado de realización. Configure sus consultas y vuelva
unas horas más tarde con un excelente conjunto de datos con el que trabajar.
18. Ejemplo de Async Query
{
"query": "SELECT Account__c, In_Game_Purchase__c FROM Customer_Interaction__b WHERE
Play_Date__c='2017-09-06'",
"operation": "insert",
"targetObject": "Customer_Interaction_Analysis__c",
"targetFieldMap": {"Account__c":"Account__c",
"In_Game_Purchase__c":"Purchase__c"
},
"targetValueMap": {"$JOB_ID":"BackgroundOperationLookup__c",
"Copy fields from source to target":"BackgroundOperationDescription__c"
}
}
19. Respuesta del ejemplo
{
"jobId":"08PD000000003kiT",
"message":"",
"query":"SELECT Account__c, In_Game_Purchase__c FROM
Customer_Interaction__b WHERE Play_Date__c='2017-09-06'",
"status":"Success",
"targetObject":"Customer_Interaction_Analysis__c",
"targetFieldMap":{"Account__c":"Account__c",
"In_Game_Purchase__c":"Purchase__c"}
}
20. LIMITACIONES
● Los Big Objects solo admiten permisos de objetos y campos.
● Debe utilizar la metadata API para definir o agregar un campo a un custom big object personalizado.
● Las consultas de relaciones SOQL se basan en un campo de búsqueda procedente de un big object a
un objeto estándar o custom en la lista de selección de campos (no en filtros o subconsultas).
● Los big objects no admiten un interfaz de usuario estándar.
● Puede crear hasta 100 big objects por organización. Los límites para los campos de big objects son
parecidos a los límites de los objetos custom, y dependen del tipo de licencia.
● Los big objects no admiten transacciones que incluyen big objects, objetos estándar y objetos
personalizados.
● No se puede utilizar triggers, flows, procesos ni la aplicación Salesforce.
21. RECURSOS*
• Big Data Now de O'Reilly Radar- Disponible en Amazon y gooogle books. ISBN: 978-1-449-35671-2
• Trailhead de Big Objects
• Playlist en youtube Big Data, Big objects.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLMeuTUCuMC1_2GwIp4T7_Rvt5FxcsBgxf&jct=MqChrBxtT-
wYdjptI5bccs5K0QbP5w&disable_polymer=true
• http://resources.docs.salesforce.com/198/latest/en us/sfdc/pdf/async_soql_guide.pdf
• https://resources.docs.salesforce.com/210/latest/en-us/sfdc/pdf/big_objects_guide.pdf
• Email: martin@nimacloud.com
*Disponibles en blog.nimacloud.com