El big data le permite recopilar datos de redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción, así como maximizar el valor ofrecido.
El big data le permite recopilar datos de redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción, así como maximizar el valor ofrecido.
BDAS-2017 | Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendenciasBig-Data-Summit
Breve Descripción: Esta presentación tratará sobre la convergencia entre las tendencias de Datos Abiertos y Big Data. Gobiernos alrededor del mundo están abriendo cada vez más conjuntos de datos de valor y estos están siendo parte de dataductos creando valor en el sector privado. Esta charla comentará ejemplos y casos y discutirá algunas tendencias. También se dará un ejemplo práctico de datos abiertos importados a r para generar análisis y valor.
BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentesBig-Data-Summit
Desde que en 2004 la entonces Open Knowledge Foundation iniciara su andadura reclamando el derecho de los ciudadanos sobre los datos públicos, la panorámica universal ha cambiado enormemente. En parte gracias a las políticas de transparencia de los gobiernos más avanzados y en parte también por el necesario desarrollo de las smartcities. Una estrategia muy aceptada por las grandes ciudades para conseguir una moderna calidad de vida sin comprometer la seguridad de los ciudadanos es motivar la participación de empresas, instituciones e individuos en el desarrollo de los recursos y aplicaciones: "Te invitamos a descubrir y construir a través de los datos públicos” es el mensaje de algunos gobiernos. Pero, ¿cómo se consigue? Está claro que las nuevas tecnologías de la información están muy presentes en este objetivo. Los ciudadanos de cualquier índole son invitados a participar con su opinión, proporcionándoles toda la información necesaria de forma transparente. Las empresas son invitadas a generar negocios de interés para los ciudadanos que a la vez generen riqueza y contribuyan al desarrollo económico de las empresas e instituciones. Un ejemplo es la aplicación Moovit que nos permite saber a qué hora llegara el autobús, pero hoy en día hay ya infinidad de aplicaciones basadas en la reutilización de datos abiertos.
Motivados por las políticas de transparencia, los gobiernos están dispuestos a proporcionar la materia prima más valiosa: los datos. Estos datos son recogidos con dinero público, almacenados y actualizados en formatos fácilmente manejables. Una vez publicados se convierten en Open Data. Desde el 30 de septiembre de 2010, cuando el Archivo Nacional del Reino Unido liberó la primera licencia gubernamental de reutilización de los datos, las doctrinas de Gobierno Abierto han tenido como objetivo que la ciudadanía colabore en la creación y mejora de servicios públicos y en la transparencia.
Habitualmente los Open Data son accesibles en portales web que han ido evolucionando muy positivamente en los últimos años. En estos portales podemos descargar conjuntos de datos -datasets- y analizarlos directamente. También podemos solicitar la publicación de nuevos conjuntos de datos o automatizar descargas o consultas de interés para nuestros negocios. En la era del Big Data, las fuentes de información abiertas cobran un especial interés: son datos actualizados, limpios y fiables. No requieren complicados procesos de integración al no contener ruido y sólo tendremos que descargar los que necesitemos en cada momento, por lo que ahorramos tanto tiempo de transferencia como costes de almacenamiento.
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
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.
Estado del arte del BI | Jornada Madrid 2014 | UOCJosep Curto
Presentación sobre el estado del arte del mercado de Business Intelligence en la jornada profesional sobre Business Intelligence y Big Data auspiciada por la UOC.
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.
EN OPEN MICHIGAN HAY INFORMACION MUY INTERESANTE PARA LOS QUE DESEAN PROFUNDIZAR SOBRE EL TEMA
http://open.umich.edu/education/si/si508/fall2008
SI 508 - Redes: Teoría y Aplicación
OPEN MICHIGAN
Si508 f08-week2-3-4
CONTENIDO:
big data
NSA --> Social network analysis
analisis de redes sociales,metricas de red,
El uso de datos masivos (big data) y datos abiertos (open data) en las ciencias sociales y de la salud aumenta cada día debido a las mejoras en los procesos de predicción y reconocimiento de patrones, entre otros. El aprendizaje automático y las nuevas tecnologías ofrecen la oportunidad de utilizar nuevas fuentes de información que agregan un valor importante a nuestros sistemas de información y facilitan la toma de decisiones. Sin embargo, las fuentes de datos son diversas y los conjuntos de datos no están estructurados, por lo tanto, en la mayoría de los casos, es necesario un pre-procesado adecuado de datos: la recolección, la limpieza y la integración son procesos clave que no podemos ignorar si queremos que los resultados del análisis estadístico tradicional sean confiables. En esta conferencia se mostrarán varios proyectos en los que se deben procesar varias fuentes de información: datos de historia clínica, datos de monitoreo en tiempo real automatizados (de acelerómetros) y datos proporcionados por los pacientes a través de aplicaciones móviles (con y sin supervisión del usuario).
Los proyectos ejemplos son: 1. Bip4cast, cuyo objetivo es la predicción de crisis en el trastorno bipolar; 2. WAP Madrid, para el fomento del deporte y el control de obesidad y colesterol en los ciudadanos de Madrid.
Este material es parte de una conferencia impartida en la UMA (Universidad de Málaga) para la iniciación al mundo del BiG Data para no entendidos en tecnología:
- ¿Qué es BiG DaTa?
- Hitos principales
- Situación actual
- Tecnologías principales
- Análisis por industrias
Se puede concluir que el Big Data se focaliza en la captura y procesamiento de los datos, mientras que el Business Analytics y el Business Intelligence examinan esta información y la utilizan con el fin de optimizar las decisiones.
BDAS-2017 | Convergencia entre Open Data y Big Data, casos y tendenciasBig-Data-Summit
Breve Descripción: Esta presentación tratará sobre la convergencia entre las tendencias de Datos Abiertos y Big Data. Gobiernos alrededor del mundo están abriendo cada vez más conjuntos de datos de valor y estos están siendo parte de dataductos creando valor en el sector privado. Esta charla comentará ejemplos y casos y discutirá algunas tendencias. También se dará un ejemplo práctico de datos abiertos importados a r para generar análisis y valor.
BDAS-2017 | Evolución de Open Data en el desarrollo de las ciudades inteligentesBig-Data-Summit
Desde que en 2004 la entonces Open Knowledge Foundation iniciara su andadura reclamando el derecho de los ciudadanos sobre los datos públicos, la panorámica universal ha cambiado enormemente. En parte gracias a las políticas de transparencia de los gobiernos más avanzados y en parte también por el necesario desarrollo de las smartcities. Una estrategia muy aceptada por las grandes ciudades para conseguir una moderna calidad de vida sin comprometer la seguridad de los ciudadanos es motivar la participación de empresas, instituciones e individuos en el desarrollo de los recursos y aplicaciones: "Te invitamos a descubrir y construir a través de los datos públicos” es el mensaje de algunos gobiernos. Pero, ¿cómo se consigue? Está claro que las nuevas tecnologías de la información están muy presentes en este objetivo. Los ciudadanos de cualquier índole son invitados a participar con su opinión, proporcionándoles toda la información necesaria de forma transparente. Las empresas son invitadas a generar negocios de interés para los ciudadanos que a la vez generen riqueza y contribuyan al desarrollo económico de las empresas e instituciones. Un ejemplo es la aplicación Moovit que nos permite saber a qué hora llegara el autobús, pero hoy en día hay ya infinidad de aplicaciones basadas en la reutilización de datos abiertos.
Motivados por las políticas de transparencia, los gobiernos están dispuestos a proporcionar la materia prima más valiosa: los datos. Estos datos son recogidos con dinero público, almacenados y actualizados en formatos fácilmente manejables. Una vez publicados se convierten en Open Data. Desde el 30 de septiembre de 2010, cuando el Archivo Nacional del Reino Unido liberó la primera licencia gubernamental de reutilización de los datos, las doctrinas de Gobierno Abierto han tenido como objetivo que la ciudadanía colabore en la creación y mejora de servicios públicos y en la transparencia.
Habitualmente los Open Data son accesibles en portales web que han ido evolucionando muy positivamente en los últimos años. En estos portales podemos descargar conjuntos de datos -datasets- y analizarlos directamente. También podemos solicitar la publicación de nuevos conjuntos de datos o automatizar descargas o consultas de interés para nuestros negocios. En la era del Big Data, las fuentes de información abiertas cobran un especial interés: son datos actualizados, limpios y fiables. No requieren complicados procesos de integración al no contener ruido y sólo tendremos que descargar los que necesitemos en cada momento, por lo que ahorramos tanto tiempo de transferencia como costes de almacenamiento.
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
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.
Estado del arte del BI | Jornada Madrid 2014 | UOCJosep Curto
Presentación sobre el estado del arte del mercado de Business Intelligence en la jornada profesional sobre Business Intelligence y Big Data auspiciada por la UOC.
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.
EN OPEN MICHIGAN HAY INFORMACION MUY INTERESANTE PARA LOS QUE DESEAN PROFUNDIZAR SOBRE EL TEMA
http://open.umich.edu/education/si/si508/fall2008
SI 508 - Redes: Teoría y Aplicación
OPEN MICHIGAN
Si508 f08-week2-3-4
CONTENIDO:
big data
NSA --> Social network analysis
analisis de redes sociales,metricas de red,
El uso de datos masivos (big data) y datos abiertos (open data) en las ciencias sociales y de la salud aumenta cada día debido a las mejoras en los procesos de predicción y reconocimiento de patrones, entre otros. El aprendizaje automático y las nuevas tecnologías ofrecen la oportunidad de utilizar nuevas fuentes de información que agregan un valor importante a nuestros sistemas de información y facilitan la toma de decisiones. Sin embargo, las fuentes de datos son diversas y los conjuntos de datos no están estructurados, por lo tanto, en la mayoría de los casos, es necesario un pre-procesado adecuado de datos: la recolección, la limpieza y la integración son procesos clave que no podemos ignorar si queremos que los resultados del análisis estadístico tradicional sean confiables. En esta conferencia se mostrarán varios proyectos en los que se deben procesar varias fuentes de información: datos de historia clínica, datos de monitoreo en tiempo real automatizados (de acelerómetros) y datos proporcionados por los pacientes a través de aplicaciones móviles (con y sin supervisión del usuario).
Los proyectos ejemplos son: 1. Bip4cast, cuyo objetivo es la predicción de crisis en el trastorno bipolar; 2. WAP Madrid, para el fomento del deporte y el control de obesidad y colesterol en los ciudadanos de Madrid.
Este material es parte de una conferencia impartida en la UMA (Universidad de Málaga) para la iniciación al mundo del BiG Data para no entendidos en tecnología:
- ¿Qué es BiG DaTa?
- Hitos principales
- Situación actual
- Tecnologías principales
- Análisis por industrias
Se puede concluir que el Big Data se focaliza en la captura y procesamiento de los datos, mientras que el Business Analytics y el Business Intelligence examinan esta información y la utilizan con el fin de optimizar las decisiones.
Presentación BigDataMachine para MarketingBigDataMachine
BigDataMachine, es una herramienta tecnológica autoadministrable que convierte los datos online en información de valor para la toma de decisiones. Los datos son capturados, procesados, ordenados, clasificados y reportados en estadísticas.
Cubre las necesidades de múltiples áreas de una empresa, principalmente conocimiento del cliente, marketing, operaciones y gestión del riesgo. Su objetivo es disminuir el riesgo en la variabilidad de los análisis ofreciendo visibilidad, organización y disponibilidad de los datos en el mundo online.
Permite, entre otras cosas: tomar decisiones en tiempo real con datos de valor, capturar oportunidades en ventas y marketing, analizar el comportamiento de los clientes, enriquecer la interacción con el usuario, profundiza el conocimiento de mercados, acelerar los procesos de investigación, detectar tendencias antes que nadie.
Presentación de Big Data Architecture & Integration con Pentaho, realizada por Datalytics con motivo del desayuno de trabajo realizado el 18 de Diciembre 2012.
Big data, NoSQL y tendencias en Bases de Datos 2018.Roman Herrera
Conceptos y relación del Big Data con bases de datos NoSQL. Comparativa de motores relaciones versus NoSQL. Tendencias en bases de datos. Ranking de popularidad de DBMS.
Excelente libro en español de 34 páginas creado por Proximity sobre el uso de Big Data para el Marketing y el CRM.
http://www.juancmejia.com/
https://twitter.com/JuanCMejiaLlano
SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight ServerEduardo Castro
En esta presentación vemos los conceptos de Big Data y cómo podemos integrar las herramientas de BI de SQL Server 2012 con Hadoop y con HDInsigth Server y con PowerPivot.
Saludos
Ing. Eduardo Castro
Microsoft SQL Server MVP
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.