SlideShare una empresa de Scribd logo
Resumende BIGDATA
Es un términoque hace referenciaaunMacro Dato, estoconsiste enserundato de gran
envergadura ode ungran volumenque nose procesade maneratradicional,estossonadquiridos
desde distintasfuentes.
Fuente de parafraseo:
El término"bigdata"se refiere alosdatos que sontan grandes,rápidosocomplejosque esdifícil
o imposibleprocesarlosconlosmétodostradicionales.El actode accedery almacenargrandes
cantidadesde informaciónparalaanalíticaha existidodesde hace muchotiempo.Peroel
conceptode bigdata cobró impulsoaprincipiosde ladécadade 2000 cuando el analistade la
industria,DougLaney,articulóladefiniciónactual de grandesdatoscomolastres V:
Cualidades:
Volumen:Las organizacionesrecopilan datosde diversasfuentes,comotransacciones
comerciales,dispositivosinteligentes(IO),equipoindustrial,vídeos,mediossocialesymás.Enel
pasado,su almacenamientohabríasidounproblema - peroel almacenamientomásbaratoen
plataformascomolos data lakesyel Hadoop han aliviadolacarga.
Velocidad:Conel crecimientodel Internetde lasCosas,losdatoslleganalasempresasa una
velocidadsinprecedentesydebensermanejadosde maneraoportuna.LasetiquetasRFID,los
sensoresylosmedidoresinteligentesestánimpulsandolanecesidadde manejarestostorrentes
de datos entiempocasi real.
Variedad:Los datos se presentanentodotipode formatos:desde datosnuméricosestructurados
enbasesde datos tradicionaleshastadocumentosde texto noestructurados,correos
electrónicos,vídeos,audios,datosde teletipoytransaccionesfinancieras.
Dimensionesconsideradas:
Variabilidad:
Ademásde lascrecientesvelocidadesyvariedadesde datos,losflujosde datossonimpredecibles,
cambiana menudoy varían mucho.Es un reto,perolas empresasnecesitansabercuándoalgo
estáde modaenlos mediossociales,ycómogestionarlospicosde carga de datos diarios,
estacionalesydesencadenadosporeventos.
Veracidad:
La veracidadse refiere alacalidadde losdatos.Debidoa que losdatosprovienende tantas
fuentesdiferentes,esdifícil vincular,comparar,limpiarytransformarlosdatosa travésde los
sistemas.Lasempresasnecesitanconectarycorrelacionarlasrelaciones,lasjerarquíasylos
múltiplesvínculosde datos.De locontrario,susdatos puedensalirsede control rápidamente.
https://www.oracle.com/cl/big-data/what-is-big-data/
de ese linksaque lamayoría que dije,menosventajas,desventajasyejemplos.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

De tic big data
De tic big dataDe tic big data
De tic big data
dandiosa2
 
Democratización de ciencia de datos
Democratización de ciencia de datosDemocratización de ciencia de datos
Democratización de ciencia de datos
DMC Perú
 
2016 ULL Cabildo KEEDIO - Como se empieza
2016 ULL Cabildo KEEDIO - Como se empieza2016 ULL Cabildo KEEDIO - Como se empieza
2016 ULL Cabildo KEEDIO - Como se empieza
KEEDIO
 
Big data
Big dataBig data
BDAS-2017 | Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendencias
BDAS-2017 | Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendenciasBDAS-2017 | Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendencias
BDAS-2017 | Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendencias
Big-Data-Summit
 
BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentes
BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentesBDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentes
BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentes
Big-Data-Summit
 
Ponencia B2C Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleo
Ponencia B2C  Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleoPonencia B2C  Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleo
Ponencia B2C Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleo
CICE
 
2016 ULL Cabildo KEEDIO - BigData
2016 ULL Cabildo KEEDIO - BigData2016 ULL Cabildo KEEDIO - BigData
2016 ULL Cabildo KEEDIO - BigData
KEEDIO
 
Big data
Big dataBig data
Big Data para analizar las redes sociales
Big Data para analizar las redes socialesBig Data para analizar las redes sociales
Big Data para analizar las redes sociales
DatKnoSys
 
Estado del arte del BI | Jornada Madrid 2014 | UOC
Estado del arte del BI | Jornada Madrid 2014 | UOCEstado del arte del BI | Jornada Madrid 2014 | UOC
Estado del arte del BI | Jornada Madrid 2014 | UOC
Josep Curto
 
Big Data Introducción
Big Data IntroducciónBig Data Introducción
Big Data Introducción
Gorka Armentia
 
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...
CICE, La Escuela Profesional de Nuevas Tecnologías
 
1 big data y redes sociales
1 big data y redes sociales1 big data y redes sociales
1 big data y redes sociales
.. ..
 
Proyectos Big Data en Healthcare
Proyectos Big Data en HealthcareProyectos Big Data en Healthcare
Proyectos Big Data en Healthcare
Big-Data-Summit
 
Big Data para Dummies
Big Data para DummiesBig Data para Dummies
Big Data para Dummies
Stratebi
 
Iniciación al BiG Data - español
Iniciación al BiG Data - españolIniciación al BiG Data - español
Iniciación al BiG Data - español
Granada Giménez-Vacas
 

La actualidad más candente (19)

De tic big data
De tic big dataDe tic big data
De tic big data
 
Democratización de ciencia de datos
Democratización de ciencia de datosDemocratización de ciencia de datos
Democratización de ciencia de datos
 
2016 ULL Cabildo KEEDIO - Como se empieza
2016 ULL Cabildo KEEDIO - Como se empieza2016 ULL Cabildo KEEDIO - Como se empieza
2016 ULL Cabildo KEEDIO - Como se empieza
 
Big data
Big dataBig data
Big data
 
Big data
Big dataBig data
Big data
 
BDAS-2017 | Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendencias
BDAS-2017 | Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendenciasBDAS-2017 | Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendencias
BDAS-2017 | Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendencias
 
BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentes
BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentesBDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentes
BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentes
 
Ponencia B2C Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleo
Ponencia B2C  Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleoPonencia B2C  Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleo
Ponencia B2C Antonio Alonso. Big Data. Nuevas oportunidades de empleo
 
2016 ULL Cabildo KEEDIO - BigData
2016 ULL Cabildo KEEDIO - BigData2016 ULL Cabildo KEEDIO - BigData
2016 ULL Cabildo KEEDIO - BigData
 
Big data
Big dataBig data
Big data
 
Big Data para analizar las redes sociales
Big Data para analizar las redes socialesBig Data para analizar las redes sociales
Big Data para analizar las redes sociales
 
Estado del arte del BI | Jornada Madrid 2014 | UOC
Estado del arte del BI | Jornada Madrid 2014 | UOCEstado del arte del BI | Jornada Madrid 2014 | UOC
Estado del arte del BI | Jornada Madrid 2014 | UOC
 
Big Data Introducción
Big Data IntroducciónBig Data Introducción
Big Data Introducción
 
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...
Business Intelligende& Big Data: Nuevos perfiles y oportunidades de empleo. P...
 
Karolineeeeeee
KarolineeeeeeeKarolineeeeeee
Karolineeeeeee
 
1 big data y redes sociales
1 big data y redes sociales1 big data y redes sociales
1 big data y redes sociales
 
Proyectos Big Data en Healthcare
Proyectos Big Data en HealthcareProyectos Big Data en Healthcare
Proyectos Big Data en Healthcare
 
Big Data para Dummies
Big Data para DummiesBig Data para Dummies
Big Data para Dummies
 
Iniciación al BiG Data - español
Iniciación al BiG Data - españolIniciación al BiG Data - español
Iniciación al BiG Data - español
 

Similar a Big data intelligence business

BIG DATA COMPLETO ISBN.pdf
BIG DATA COMPLETO ISBN.pdfBIG DATA COMPLETO ISBN.pdf
BIG DATA COMPLETO ISBN.pdf
Dr.Ing. Uriel
 
leccion-01dominando-el-big-data-fundamentos-y-aplicaciones-2023.pdf
leccion-01dominando-el-big-data-fundamentos-y-aplicaciones-2023.pdfleccion-01dominando-el-big-data-fundamentos-y-aplicaciones-2023.pdf
leccion-01dominando-el-big-data-fundamentos-y-aplicaciones-2023.pdf
LuisManuelGranadosMa
 
Desmitificando el Big Data
Desmitificando el Big DataDesmitificando el Big Data
Desmitificando el Big Data
Stratebi
 
Presentación BigDataMachine para Marketing
Presentación BigDataMachine para MarketingPresentación BigDataMachine para Marketing
Presentación BigDataMachine para Marketing
BigDataMachine
 
Trabajo de bigadata
Trabajo de bigadataTrabajo de bigadata
Trabajo de bigadata
Ris Fernandez
 
Big Data: Presente y futuro. Ponente: Francisco Gallego
Big Data: Presente y futuro. Ponente: Francisco GallegoBig Data: Presente y futuro. Ponente: Francisco Gallego
Big Data: Presente y futuro. Ponente: Francisco Gallego
CICE
 
Big Data Architecture con Pentaho
Big Data Architecture con PentahoBig Data Architecture con Pentaho
Big Data Architecture con Pentaho
Datalytics
 
Bigdata trabajo de investigacion
Bigdata trabajo de investigacion Bigdata trabajo de investigacion
Bigdata trabajo de investigacion
Ris Fernandez
 
7.5 El Cloud y el Big Data (I).
7.5 El Cloud y el Big Data (I).7.5 El Cloud y el Big Data (I).
7.5 El Cloud y el Big Data (I).
Brox Technology
 
Big data
Big dataBig data
Big data
Juan Anaya
 
Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos Big Data
Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos Big DataCódigo de buenas prácticas en protección de datos para proyectos Big Data
Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos Big Data
Alfredo Vela Zancada
 
Exposicion big data
Exposicion big dataExposicion big data
Exposicion big datamateo luquez
 
UNLZ - Sistemas de Informacion - Unidad 4 - Big Data.pdf
UNLZ - Sistemas de Informacion - Unidad 4 - Big Data.pdfUNLZ - Sistemas de Informacion - Unidad 4 - Big Data.pdf
UNLZ - Sistemas de Informacion - Unidad 4 - Big Data.pdf
laubritez2001
 
big data
big  databig  data
big data
harvi5966
 
Big data, NoSQL y tendencias en Bases de Datos 2018.
Big data, NoSQL y tendencias en Bases de Datos 2018.Big data, NoSQL y tendencias en Bases de Datos 2018.
Big data, NoSQL y tendencias en Bases de Datos 2018.
Roman Herrera
 
Presentación big data
Presentación big dataPresentación big data
Presentación big data
Leyda Maria Alzate Gomez
 
Bigdataeldoradodelcrm/andreszaldumbide
Bigdataeldoradodelcrm/andreszaldumbideBigdataeldoradodelcrm/andreszaldumbide
Bigdataeldoradodelcrm/andreszaldumbideAndrés Zaldumbide
 
Big Data el dorado del CRM de Proximity
Big Data el dorado del CRM de ProximityBig Data el dorado del CRM de Proximity
Big Data el dorado del CRM de Proximity
Juan Carlos Mejía Llano
 
3 mitos del Big Data derribados
3 mitos del Big Data derribados3 mitos del Big Data derribados
3 mitos del Big Data derribados
Data IQ Argentina
 
SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight Server
SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight ServerSQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight Server
SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight Server
Eduardo Castro
 

Similar a Big data intelligence business (20)

BIG DATA COMPLETO ISBN.pdf
BIG DATA COMPLETO ISBN.pdfBIG DATA COMPLETO ISBN.pdf
BIG DATA COMPLETO ISBN.pdf
 
leccion-01dominando-el-big-data-fundamentos-y-aplicaciones-2023.pdf
leccion-01dominando-el-big-data-fundamentos-y-aplicaciones-2023.pdfleccion-01dominando-el-big-data-fundamentos-y-aplicaciones-2023.pdf
leccion-01dominando-el-big-data-fundamentos-y-aplicaciones-2023.pdf
 
Desmitificando el Big Data
Desmitificando el Big DataDesmitificando el Big Data
Desmitificando el Big Data
 
Presentación BigDataMachine para Marketing
Presentación BigDataMachine para MarketingPresentación BigDataMachine para Marketing
Presentación BigDataMachine para Marketing
 
Trabajo de bigadata
Trabajo de bigadataTrabajo de bigadata
Trabajo de bigadata
 
Big Data: Presente y futuro. Ponente: Francisco Gallego
Big Data: Presente y futuro. Ponente: Francisco GallegoBig Data: Presente y futuro. Ponente: Francisco Gallego
Big Data: Presente y futuro. Ponente: Francisco Gallego
 
Big Data Architecture con Pentaho
Big Data Architecture con PentahoBig Data Architecture con Pentaho
Big Data Architecture con Pentaho
 
Bigdata trabajo de investigacion
Bigdata trabajo de investigacion Bigdata trabajo de investigacion
Bigdata trabajo de investigacion
 
7.5 El Cloud y el Big Data (I).
7.5 El Cloud y el Big Data (I).7.5 El Cloud y el Big Data (I).
7.5 El Cloud y el Big Data (I).
 
Big data
Big dataBig data
Big data
 
Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos Big Data
Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos Big DataCódigo de buenas prácticas en protección de datos para proyectos Big Data
Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos Big Data
 
Exposicion big data
Exposicion big dataExposicion big data
Exposicion big data
 
UNLZ - Sistemas de Informacion - Unidad 4 - Big Data.pdf
UNLZ - Sistemas de Informacion - Unidad 4 - Big Data.pdfUNLZ - Sistemas de Informacion - Unidad 4 - Big Data.pdf
UNLZ - Sistemas de Informacion - Unidad 4 - Big Data.pdf
 
big data
big  databig  data
big data
 
Big data, NoSQL y tendencias en Bases de Datos 2018.
Big data, NoSQL y tendencias en Bases de Datos 2018.Big data, NoSQL y tendencias en Bases de Datos 2018.
Big data, NoSQL y tendencias en Bases de Datos 2018.
 
Presentación big data
Presentación big dataPresentación big data
Presentación big data
 
Bigdataeldoradodelcrm/andreszaldumbide
Bigdataeldoradodelcrm/andreszaldumbideBigdataeldoradodelcrm/andreszaldumbide
Bigdataeldoradodelcrm/andreszaldumbide
 
Big Data el dorado del CRM de Proximity
Big Data el dorado del CRM de ProximityBig Data el dorado del CRM de Proximity
Big Data el dorado del CRM de Proximity
 
3 mitos del Big Data derribados
3 mitos del Big Data derribados3 mitos del Big Data derribados
3 mitos del Big Data derribados
 
SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight Server
SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight ServerSQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight Server
SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight Server
 

Big data intelligence business

  • 1. Resumende BIGDATA Es un términoque hace referenciaaunMacro Dato, estoconsiste enserundato de gran envergadura ode ungran volumenque nose procesade maneratradicional,estossonadquiridos desde distintasfuentes. Fuente de parafraseo: El término"bigdata"se refiere alosdatos que sontan grandes,rápidosocomplejosque esdifícil o imposibleprocesarlosconlosmétodostradicionales.El actode accedery almacenargrandes cantidadesde informaciónparalaanalíticaha existidodesde hace muchotiempo.Peroel conceptode bigdata cobró impulsoaprincipiosde ladécadade 2000 cuando el analistade la industria,DougLaney,articulóladefiniciónactual de grandesdatoscomolastres V: Cualidades: Volumen:Las organizacionesrecopilan datosde diversasfuentes,comotransacciones comerciales,dispositivosinteligentes(IO),equipoindustrial,vídeos,mediossocialesymás.Enel pasado,su almacenamientohabríasidounproblema - peroel almacenamientomásbaratoen plataformascomolos data lakesyel Hadoop han aliviadolacarga. Velocidad:Conel crecimientodel Internetde lasCosas,losdatoslleganalasempresasa una velocidadsinprecedentesydebensermanejadosde maneraoportuna.LasetiquetasRFID,los sensoresylosmedidoresinteligentesestánimpulsandolanecesidadde manejarestostorrentes de datos entiempocasi real. Variedad:Los datos se presentanentodotipode formatos:desde datosnuméricosestructurados enbasesde datos tradicionaleshastadocumentosde texto noestructurados,correos electrónicos,vídeos,audios,datosde teletipoytransaccionesfinancieras. Dimensionesconsideradas: Variabilidad: Ademásde lascrecientesvelocidadesyvariedadesde datos,losflujosde datossonimpredecibles, cambiana menudoy varían mucho.Es un reto,perolas empresasnecesitansabercuándoalgo estáde modaenlos mediossociales,ycómogestionarlospicosde carga de datos diarios, estacionalesydesencadenadosporeventos. Veracidad: La veracidadse refiere alacalidadde losdatos.Debidoa que losdatosprovienende tantas fuentesdiferentes,esdifícil vincular,comparar,limpiarytransformarlosdatosa travésde los sistemas.Lasempresasnecesitanconectarycorrelacionarlasrelaciones,lasjerarquíasylos múltiplesvínculosde datos.De locontrario,susdatos puedensalirsede control rápidamente. https://www.oracle.com/cl/big-data/what-is-big-data/ de ese linksaque lamayoría que dije,menosventajas,desventajasyejemplos.