El documento explica qué es Big Data, indicando que se refiere a grandes cantidades de datos complejos que son difíciles de procesar con herramientas convencionales. Describe las 7 V del Big Data que caracterizan los datos a gran escala: volumen, velocidad, variedad, veracidad, viabilidad, visualización y valor. El Big Data puede ser importante para los negocios y la sociedad al permitir un análisis más completo de datos para la toma de decisiones.

1. BIG DATA
Qué es Big Data y qué indican las tan conocidas V

2. ¿Qué es Big Data?
• Término con el que se conoce a una colección de datos tan grandes y complejos
que es difícil procesarlos usando herramientas de gestión de bases de datos
convencionales o utilizando aplicaciones tradicionales para el procesamiento de
datos.
• Los datos tienen tamaños muy grandes, no encajan dentro de las restricciones de
las arquitecturas tradiciones de BD o se mueven muy rápido. Se debe seleccionar
una manera alternativa de procesarlos para ganar valor con estos datos.
• El tratamiento de un mayor número de datos puede conducir a un más adecuado
análisis, lo cual puede conducir a una toma de decisiones más acertada. Mejores
decisiones pueden significar mayor eficiencia operacional, reducción de costos y
de riesgos.
• Big Data puede llegar a ser tan importante para los negocios y para la sociedad
como ha llegado a serlo Internet.

3. ¿Por qué y para qué usar Big Data?
• Ha emergido como el principal ingrediente
para el éxito de muchos negocios.
• Está empezando a ser usado por científicos,
ingenieros y por entes gubernamentales.
• Se puede capturar y analizar cualquier tipo
de dato, sin requerirse una estructura
específica.
• Es posible extraer de dentro de estos datos,
patrones valiosos e información.
• Permite análisis oportunos y rentables de
datos y creación de nuevos productos.

4. Las 7 “V” del Big Data
• VOLUMEN
• VELOCIDAD
• VARIEDAD DE LOS DATOS
• VERACIDAD DE LOS DATOS
• VIABLIDAD
• VISUALIZACIÓN DE LOS DATOS
• VALOR DE LOS DATOS

5. VOLUMEN
• Cantidad de datos que son generados cada
segundo, minuto y días en nuestro entorno.
• Es la característica más asociada al Big Data.
• Existen muchos factores que contribuyen a
aumentar el volumen:
 Datos de transacciones.
 Datos no estructurados que han sido
transmitidos a través de medios sociales.

6. VELOCIDAD
• Se refiere a los datos en
movimiento por las constantes
interconexiones que realizamos.
• También lo podemos definir como
la tasa de crecimiento a la cual
fluyen los datos en la organización.
• Se ha producido un paso de
procedimientos en Bach a
Streaming Data.
VARIEDAD DE LOS DATOS
• Se refiere a las formas, tipos y fuentes en
las que se registran los datos.
• Datos estructurados, semiestructurados y
no estructurados.
• Variedad de fuentes de datos sensores,
dispositivos inteligentes, redes sociales,
páginas web, logs, índices de búsqueda,
email, documentos, GPS…

7. VERACIDAD DE LOS
DATOS
• Nos referimos a la incertidumbre de los
datos, es decir, al grado de fiabilidad de
la información recibida.
• Es necesario invertir tiempo para
conseguir datos de calidad, aplicando
soluciones y métodos que puedan
eliminar datos imprevisibles.
• La necesidad de explorar y planificar la
incertidumbre es un reto para el Big
Data que está a la orden del día en las
compañías dedicadas al análisis de
datos.
VIABILIDAD
• La inteligencia empresarial es un
componente fundamental para la
viabilidad de un proyecto y el éxito
empresarial.
• La inteligencia competitiva también
se asocia con la innovación de los
equipos de trabajo y el uso de
tecnologías empleadas.
• Es necesario filtrar a través de esta
información y seleccionar
cuidadosamente los atributos y
factores.

8. VISUALIZACIÓN DE LOS DATOS
• Cuando hablamos de visualización nos
referimos al modo en el que los datos son
presentados.
• Una vez que los datos son procesados,
necesitamos representarlos visualmente de
manera que sean legibles y accesibles.
• Para que los datos sean comprendidos
existen herramientas de visualización que te
ayudarán a comprender los datos
gráficamente y en perspectiva contextual.

9. VALOR DE LOS DATOS
• Se obtiene de datos que se transforman en
información; esta a su vez se convierte en
conocimiento, y este en acción o en decisión.
• Todo lo que generas, de esta forma, se
convierten en dato.
• El verdadero valor del Big Data se encuentra
en la conversión de los datos a información
práctica a través de la analítica o del Big Data
analytics.

10. ¿Cómo funciona Big Data?
1. Crear una estrategia
2. Escoger las fuentes de datos.
3. Almacenamiento y gestión de los
datos
4. Análisis de la información
5. Toma de Decisiones

11. Fases de un Proyecto de Big Data
Las principales etapas que componen este ciclo son:

12. CONCLUSIÓN
• Big Data que no es una tecnología y una técnica del futuro, sino que ya está aquí y
ha venido para quedarse, puesto que hay diferentes empresas que ya se han
comenzado a beneficiar del análisis de la información que aportan estas grandes
cantidades de datos.
• Big Data puede llegar a ser tan importante para los negocios y para la sociedad
como ha llegado a serlo Internet.
• El Big Data y todo lo asociado a esta técnica y las tecnologías que lo hacen posible
son, además, una oportunidad de futuro, puesto que se prevé la creación de
miles de puestos de trabajo relacionados con ello.
• El Big Data proporciona una manera más completa de análisis de datos para
generar una estrategia de acción en una organización.

13. REFERENCIAS
• Trasparencias y documentos Campus Virtual MDAD
• Do you know Big Data?
• Las 7 V del Big Data
• Macrodatos – Wikipedia
• 'Big data', científico de datos y programador e ingeniero informático, los más
difíciles de cubrir
• Las 7 V del Big Data – Dynamic
• Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad
• Big Data, la solución de las empresas