SlideShare una empresa de Scribd logo
INSTITUTO NACIONAL TEXISTEPEQUE
“CUADRO COMPARATIVO DE LOS SIGUIENTES CONCEPTOS:
MINING DATA, BIG DATA, CLOUD COMPUTING”.
MATERIA: practica III
PROFESOR: Hjalmar Hernández
ALUMNA: Roxana Elizabeth Ardon García
CODIGO: 10
GRADO: tercero contador
CUADRO COMPARATIVO
MINING DATA
(MINERIA DE DATOS)
BIG DATA
(GRANDES DATOS)
CLOUD COMPUTING
(COMPUTACION EN LA
NUBE)
CONCEPTO Es el proceso de
exploración y análisis de
manera automática o
semiautomática de los
datos para Obtener
patrones significativos y
reglas de negocio.
Big data" es un término
aplicado a conjuntos de
datos que superan la
capacidad del software
habitual para ser
capturados, gestionados y
procesados en un tiempo
razonable.
Es un paradigma que nos
ofrece servicios de
computación online.
VENTAJAS  Los mercados
están en un
constante cambio.
 los consumidores
se tornan cada día
más críticos.
 esperan cada vez
un mejor producto,
más
individualizado y
que solucione sus
problemas
particulares.
 Competividad para
muchas empresas.
 puede animar a
divisiones con
peores resultados
 a mejorar sin
intervención directa
de la dirección de
la empresa.
 Productividad.
 No necesitamos de
equipos con gran
capacidad de
almacenamiento.
 Móvil.
 Económico
 Acceso en cualquier
lugar.
 Nos ayuda a no
depender de
hardware, software
e instalaciones
costosos.
DESVENTAJAS  Automatización del
equipo de ventas
 Automatización de la
mercadotecnia
 Soporte y servicio al
cliente
 Analítica y
generación de
reportes
 Tecnología del
producto
 Captura
 Almacenado
 Búsqueda
 Compartición
 Análisis
 Visualización
 Como gestionar
tanta información
implica costos muy
elevados
 Algunos datos no
se encuentran en la
empresa lo que
puede ocasionar
robo de la
información.
 Seguridad hay que
ser cuidadosos con
los datos para evitar
que sean robados.
 Privacidad datos
muy propios de una
empresa como
planes de mercadeo
lanzamiento de
producto
información de los
empleados
etc...pueden quedar
en manos de
terceros.
 Conectividad sin
acceso a internet no
hay cloud computing
y este servicio puede
caerse en cualquier
momento.
BIBLIOGRAFIA
LOS DATOS DE EL CUADRO COMPARATIVO ANTERIOR SE
EXTRAJERON DE LOS SIGUIENTES SITIOS.
MINING DATA:
 http://dataminig.bligoo.com/content/view/432915/Alguna-
definiciones-de-Data-Mining-Cual-Te-
Gusta.html#.UcIsqNg1PJI
 http://bamma.wikispaces.com/Ventajas+y+desventajas
 http://www.monografias.com/trabajos26/data-mining/data-
mining.shtml
BIG DATA
 http://es.wikipedia.org/wiki/Big_data
 http://www.altonivel.com.mx/36123-big-data-y-el-
reto-de-analizar-millones-de-datos-por-segundo.html
 http://computeractual.blogspot.com/2012/12/que-es-big-
data.html
CLOUD COMPUTING
SIMILITUDES Su gran similitud es que giran en torno a alas empresas prestando sus servicios y
procesando sus datos.
DIFERENCIAS Mining data analiza los datos, big data almacena grandes conjuntos de datos, y cloud
computing ofrece sus servicios online.
 http://www.e-
conomic.es/programa/glosario/definicion-cloud-
computing
 http://www.kumo.com.co/blog/ventajas-
desventajas-cloud-computing/
 http://es.wikipedia.org/wiki/Computaci%C3%B3n
_en_la_nube

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Proyecto auditoria
Proyecto auditoriaProyecto auditoria
Proyecto auditoria
CARLOS martin
 
Preguntas 8,9
Preguntas 8,9Preguntas 8,9
Preguntas 8,9
javierduque1990
 
Componentes De Un Dss Presentacion 2
Componentes De Un Dss Presentacion 2Componentes De Un Dss Presentacion 2
Componentes De Un Dss Presentacion 2kdcsb
 
Introduccion Sistemas Gestion Empresarial ERP
Introduccion Sistemas Gestion Empresarial ERPIntroduccion Sistemas Gestion Empresarial ERP
Introduccion Sistemas Gestion Empresarial ERPmagister845
 
Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD
Lei Geral de Proteção de Dados - LGPDLei Geral de Proteção de Dados - LGPD
Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD
Stefan Horochovec
 
Unidad3 Sesion02 Si Y Reingenieria
Unidad3 Sesion02 Si Y ReingenieriaUnidad3 Sesion02 Si Y Reingenieria
Unidad3 Sesion02 Si Y Reingenieria
Ximena Gómez
 
Empresas que utilizan itil en mexico
Empresas que utilizan itil en mexicoEmpresas que utilizan itil en mexico
Empresas que utilizan itil en mexico
Razmli Rdz A
 
Diseño de entradas y salidas
Diseño de entradas y salidasDiseño de entradas y salidas
Diseño de entradas y salidasJoseOrtega02
 
COMPUTAÇÃO EM NUVEM: ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
COMPUTAÇÃO EM NUVEM: ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃOCOMPUTAÇÃO EM NUVEM: ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
COMPUTAÇÃO EM NUVEM: ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
Allan Reis
 
cloudcomputing: Cloud Computing: ¿ una opción viable para su negocio?
cloudcomputing: Cloud Computing: ¿ una opción viable para su negocio?cloudcomputing: Cloud Computing: ¿ una opción viable para su negocio?
cloudcomputing: Cloud Computing: ¿ una opción viable para su negocio?
cloudbex
 
Aspectos éticos y sociales en los sistemas de información (capitulo 4)
Aspectos éticos y sociales en los sistemas de información (capitulo 4)Aspectos éticos y sociales en los sistemas de información (capitulo 4)
Aspectos éticos y sociales en los sistemas de información (capitulo 4)
Oscar Barahona
 
Resumen capitulo 3 y 4 - Sistemas de Información Gerencial
Resumen capitulo 3 y 4 - Sistemas de Información GerencialResumen capitulo 3 y 4 - Sistemas de Información Gerencial
Resumen capitulo 3 y 4 - Sistemas de Información Gerencial
henry jasua
 
Ciclo de vida y bases de datos
Ciclo de vida y bases de datosCiclo de vida y bases de datos
Ciclo de vida y bases de datosAngela Inciarte
 
Uso de las tecnologías emergentes en la administración
Uso de las tecnologías emergentes en la administraciónUso de las tecnologías emergentes en la administración
Uso de las tecnologías emergentes en la administración
Robinson Colmenares
 
Metadados: dados a respeito de dados
Metadados: dados a respeito de dadosMetadados: dados a respeito de dados
Metadados: dados a respeito de dados
Miguel Angel Mardero Arellano
 
Iso 27001-y-27002-para-la-gestion-de-seguridad-de-la-informacion
Iso 27001-y-27002-para-la-gestion-de-seguridad-de-la-informacionIso 27001-y-27002-para-la-gestion-de-seguridad-de-la-informacion
Iso 27001-y-27002-para-la-gestion-de-seguridad-de-la-informacion
Gabriel Gonzales
 

La actualidad más candente (17)

Proyecto auditoria
Proyecto auditoriaProyecto auditoria
Proyecto auditoria
 
Preguntas 8,9
Preguntas 8,9Preguntas 8,9
Preguntas 8,9
 
SIG Estrátegico
SIG EstrátegicoSIG Estrátegico
SIG Estrátegico
 
Componentes De Un Dss Presentacion 2
Componentes De Un Dss Presentacion 2Componentes De Un Dss Presentacion 2
Componentes De Un Dss Presentacion 2
 
Introduccion Sistemas Gestion Empresarial ERP
Introduccion Sistemas Gestion Empresarial ERPIntroduccion Sistemas Gestion Empresarial ERP
Introduccion Sistemas Gestion Empresarial ERP
 
Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD
Lei Geral de Proteção de Dados - LGPDLei Geral de Proteção de Dados - LGPD
Lei Geral de Proteção de Dados - LGPD
 
Unidad3 Sesion02 Si Y Reingenieria
Unidad3 Sesion02 Si Y ReingenieriaUnidad3 Sesion02 Si Y Reingenieria
Unidad3 Sesion02 Si Y Reingenieria
 
Empresas que utilizan itil en mexico
Empresas que utilizan itil en mexicoEmpresas que utilizan itil en mexico
Empresas que utilizan itil en mexico
 
Diseño de entradas y salidas
Diseño de entradas y salidasDiseño de entradas y salidas
Diseño de entradas y salidas
 
COMPUTAÇÃO EM NUVEM: ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
COMPUTAÇÃO EM NUVEM: ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃOCOMPUTAÇÃO EM NUVEM: ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
COMPUTAÇÃO EM NUVEM: ESTUDO DE CASO EM UMA EMPRESA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
 
cloudcomputing: Cloud Computing: ¿ una opción viable para su negocio?
cloudcomputing: Cloud Computing: ¿ una opción viable para su negocio?cloudcomputing: Cloud Computing: ¿ una opción viable para su negocio?
cloudcomputing: Cloud Computing: ¿ una opción viable para su negocio?
 
Aspectos éticos y sociales en los sistemas de información (capitulo 4)
Aspectos éticos y sociales en los sistemas de información (capitulo 4)Aspectos éticos y sociales en los sistemas de información (capitulo 4)
Aspectos éticos y sociales en los sistemas de información (capitulo 4)
 
Resumen capitulo 3 y 4 - Sistemas de Información Gerencial
Resumen capitulo 3 y 4 - Sistemas de Información GerencialResumen capitulo 3 y 4 - Sistemas de Información Gerencial
Resumen capitulo 3 y 4 - Sistemas de Información Gerencial
 
Ciclo de vida y bases de datos
Ciclo de vida y bases de datosCiclo de vida y bases de datos
Ciclo de vida y bases de datos
 
Uso de las tecnologías emergentes en la administración
Uso de las tecnologías emergentes en la administraciónUso de las tecnologías emergentes en la administración
Uso de las tecnologías emergentes en la administración
 
Metadados: dados a respeito de dados
Metadados: dados a respeito de dadosMetadados: dados a respeito de dados
Metadados: dados a respeito de dados
 
Iso 27001-y-27002-para-la-gestion-de-seguridad-de-la-informacion
Iso 27001-y-27002-para-la-gestion-de-seguridad-de-la-informacionIso 27001-y-27002-para-la-gestion-de-seguridad-de-la-informacion
Iso 27001-y-27002-para-la-gestion-de-seguridad-de-la-informacion
 

Similar a Cuadro comparativo

Big data para la toma de decisiones en empresas de Turismo
Big data para la toma de decisiones en empresas de TurismoBig data para la toma de decisiones en empresas de Turismo
Big data para la toma de decisiones en empresas de Turismo
Edwin Arley Bernal Holguin
 
TRABAJO DE INVESTIGACION
TRABAJO DE INVESTIGACIONTRABAJO DE INVESTIGACION
TRABAJO DE INVESTIGACION
PedroCoral9
 
Información Adaptativa, Ingeniería del Conocimiento e Inteligencia Colectiva ...
Información Adaptativa, Ingeniería del Conocimiento e Inteligencia Colectiva ...Información Adaptativa, Ingeniería del Conocimiento e Inteligencia Colectiva ...
Información Adaptativa, Ingeniería del Conocimiento e Inteligencia Colectiva ...
Joaquín Borrego-Díaz
 
Del dato a la toma de decisiones, pasando por el conocimiento
Del dato a la toma de decisiones, pasando por el conocimientoDel dato a la toma de decisiones, pasando por el conocimiento
Del dato a la toma de decisiones, pasando por el conocimiento
Lucero Vaccaro
 
Data
DataData
IT-NOVA Tendencias TI 2024 Memorias Webinar
IT-NOVA Tendencias TI 2024 Memorias WebinarIT-NOVA Tendencias TI 2024 Memorias Webinar
IT-NOVA Tendencias TI 2024 Memorias Webinar
IT-NOVA
 
Big-Data-aplicado-a-los-Negocios (1).pptx
Big-Data-aplicado-a-los-Negocios (1).pptxBig-Data-aplicado-a-los-Negocios (1).pptx
Big-Data-aplicado-a-los-Negocios (1).pptx
JavierNavarrete43
 
Revista Mundo Contact Junio 2015
Revista Mundo Contact Junio 2015Revista Mundo Contact Junio 2015
Revista Mundo Contact Junio 2015
Mundo Contact
 
Simplificando el uso de los datos para la era cognitiva - Daniel González
Simplificando el uso de los datos para la era cognitiva - Daniel GonzálezSimplificando el uso de los datos para la era cognitiva - Daniel González
Simplificando el uso de los datos para la era cognitiva - Daniel González
BusinessConnect2017
 
Aporte de los datos a la analítica en la transformación digital - (Mariano Mu...
Aporte de los datos a la analítica en la transformación digital - (Mariano Mu...Aporte de los datos a la analítica en la transformación digital - (Mariano Mu...
Aporte de los datos a la analítica en la transformación digital - (Mariano Mu...
Mariano Muñoz Martín
 
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
 
ebook Club Chief Data Officer Spain_ Autoservicio del dato
ebook Club Chief Data Officer Spain_ Autoservicio del datoebook Club Chief Data Officer Spain_ Autoservicio del dato
ebook Club Chief Data Officer Spain_ Autoservicio del dato
ClubCDOSpain
 
Potenciando la data con AI para hacer predicciones
Potenciando la data con AI para hacer prediccionesPotenciando la data con AI para hacer predicciones
Potenciando la data con AI para hacer predicciones
Andres Soler
 
Mineria de Datos
Mineria de DatosMineria de Datos
Mineria de Datos
Carlos Garces Cross
 
Tendencias y Futuro de BI.pptx
Tendencias y Futuro de BI.pptxTendencias y Futuro de BI.pptx
Tendencias y Futuro de BI.pptx
LuisGomz2
 
Data minning final tp internet inf 13 miercoles de 18 a 21
Data minning final tp internet inf 13 miercoles de 18 a 21Data minning final tp internet inf 13 miercoles de 18 a 21
Data minning final tp internet inf 13 miercoles de 18 a 21Daniela Bedascarrasbure
 
Programa Superior en Big Data
Programa Superior en Big DataPrograma Superior en Big Data
Programa Superior en Big Data
ICEMD
 
Ponencia: Rafael Rodríguez
Ponencia: Rafael RodríguezPonencia: Rafael Rodríguez
Ponencia: Rafael Rodríguez
ACOSET
 
Tarea 3 del second period...ok.
Tarea 3 del second period...ok.Tarea 3 del second period...ok.
Tarea 3 del second period...ok.
breyke
 

Similar a Cuadro comparativo (20)

Big data para la toma de decisiones en empresas de Turismo
Big data para la toma de decisiones en empresas de TurismoBig data para la toma de decisiones en empresas de Turismo
Big data para la toma de decisiones en empresas de Turismo
 
TRABAJO DE INVESTIGACION
TRABAJO DE INVESTIGACIONTRABAJO DE INVESTIGACION
TRABAJO DE INVESTIGACION
 
Información Adaptativa, Ingeniería del Conocimiento e Inteligencia Colectiva ...
Información Adaptativa, Ingeniería del Conocimiento e Inteligencia Colectiva ...Información Adaptativa, Ingeniería del Conocimiento e Inteligencia Colectiva ...
Información Adaptativa, Ingeniería del Conocimiento e Inteligencia Colectiva ...
 
Del dato a la toma de decisiones, pasando por el conocimiento
Del dato a la toma de decisiones, pasando por el conocimientoDel dato a la toma de decisiones, pasando por el conocimiento
Del dato a la toma de decisiones, pasando por el conocimiento
 
Data
DataData
Data
 
Big data
Big dataBig data
Big data
 
IT-NOVA Tendencias TI 2024 Memorias Webinar
IT-NOVA Tendencias TI 2024 Memorias WebinarIT-NOVA Tendencias TI 2024 Memorias Webinar
IT-NOVA Tendencias TI 2024 Memorias Webinar
 
Big-Data-aplicado-a-los-Negocios (1).pptx
Big-Data-aplicado-a-los-Negocios (1).pptxBig-Data-aplicado-a-los-Negocios (1).pptx
Big-Data-aplicado-a-los-Negocios (1).pptx
 
Revista Mundo Contact Junio 2015
Revista Mundo Contact Junio 2015Revista Mundo Contact Junio 2015
Revista Mundo Contact Junio 2015
 
Simplificando el uso de los datos para la era cognitiva - Daniel González
Simplificando el uso de los datos para la era cognitiva - Daniel GonzálezSimplificando el uso de los datos para la era cognitiva - Daniel González
Simplificando el uso de los datos para la era cognitiva - Daniel González
 
Aporte de los datos a la analítica en la transformación digital - (Mariano Mu...
Aporte de los datos a la analítica en la transformación digital - (Mariano Mu...Aporte de los datos a la analítica en la transformación digital - (Mariano Mu...
Aporte de los datos a la analítica en la transformación digital - (Mariano Mu...
 
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
 
ebook Club Chief Data Officer Spain_ Autoservicio del dato
ebook Club Chief Data Officer Spain_ Autoservicio del datoebook Club Chief Data Officer Spain_ Autoservicio del dato
ebook Club Chief Data Officer Spain_ Autoservicio del dato
 
Potenciando la data con AI para hacer predicciones
Potenciando la data con AI para hacer prediccionesPotenciando la data con AI para hacer predicciones
Potenciando la data con AI para hacer predicciones
 
Mineria de Datos
Mineria de DatosMineria de Datos
Mineria de Datos
 
Tendencias y Futuro de BI.pptx
Tendencias y Futuro de BI.pptxTendencias y Futuro de BI.pptx
Tendencias y Futuro de BI.pptx
 
Data minning final tp internet inf 13 miercoles de 18 a 21
Data minning final tp internet inf 13 miercoles de 18 a 21Data minning final tp internet inf 13 miercoles de 18 a 21
Data minning final tp internet inf 13 miercoles de 18 a 21
 
Programa Superior en Big Data
Programa Superior en Big DataPrograma Superior en Big Data
Programa Superior en Big Data
 
Ponencia: Rafael Rodríguez
Ponencia: Rafael RodríguezPonencia: Rafael Rodríguez
Ponencia: Rafael Rodríguez
 
Tarea 3 del second period...ok.
Tarea 3 del second period...ok.Tarea 3 del second period...ok.
Tarea 3 del second period...ok.
 

Cuadro comparativo

  • 1. INSTITUTO NACIONAL TEXISTEPEQUE “CUADRO COMPARATIVO DE LOS SIGUIENTES CONCEPTOS: MINING DATA, BIG DATA, CLOUD COMPUTING”. MATERIA: practica III PROFESOR: Hjalmar Hernández ALUMNA: Roxana Elizabeth Ardon García CODIGO: 10 GRADO: tercero contador
  • 2. CUADRO COMPARATIVO MINING DATA (MINERIA DE DATOS) BIG DATA (GRANDES DATOS) CLOUD COMPUTING (COMPUTACION EN LA NUBE) CONCEPTO Es el proceso de exploración y análisis de manera automática o semiautomática de los datos para Obtener patrones significativos y reglas de negocio. Big data" es un término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Es un paradigma que nos ofrece servicios de computación online. VENTAJAS  Los mercados están en un constante cambio.  los consumidores se tornan cada día más críticos.  esperan cada vez un mejor producto, más individualizado y que solucione sus problemas particulares.  Competividad para muchas empresas.  puede animar a divisiones con peores resultados  a mejorar sin intervención directa de la dirección de la empresa.  Productividad.  No necesitamos de equipos con gran capacidad de almacenamiento.  Móvil.  Económico  Acceso en cualquier lugar.  Nos ayuda a no depender de hardware, software e instalaciones costosos. DESVENTAJAS  Automatización del equipo de ventas  Automatización de la mercadotecnia  Soporte y servicio al cliente  Analítica y generación de reportes  Tecnología del producto  Captura  Almacenado  Búsqueda  Compartición  Análisis  Visualización  Como gestionar tanta información implica costos muy elevados  Algunos datos no se encuentran en la empresa lo que puede ocasionar robo de la información.  Seguridad hay que ser cuidadosos con los datos para evitar que sean robados.  Privacidad datos muy propios de una empresa como planes de mercadeo lanzamiento de producto información de los empleados etc...pueden quedar en manos de terceros.  Conectividad sin acceso a internet no hay cloud computing y este servicio puede caerse en cualquier momento.
  • 3. BIBLIOGRAFIA LOS DATOS DE EL CUADRO COMPARATIVO ANTERIOR SE EXTRAJERON DE LOS SIGUIENTES SITIOS. MINING DATA:  http://dataminig.bligoo.com/content/view/432915/Alguna- definiciones-de-Data-Mining-Cual-Te- Gusta.html#.UcIsqNg1PJI  http://bamma.wikispaces.com/Ventajas+y+desventajas  http://www.monografias.com/trabajos26/data-mining/data- mining.shtml BIG DATA  http://es.wikipedia.org/wiki/Big_data  http://www.altonivel.com.mx/36123-big-data-y-el- reto-de-analizar-millones-de-datos-por-segundo.html  http://computeractual.blogspot.com/2012/12/que-es-big- data.html CLOUD COMPUTING SIMILITUDES Su gran similitud es que giran en torno a alas empresas prestando sus servicios y procesando sus datos. DIFERENCIAS Mining data analiza los datos, big data almacena grandes conjuntos de datos, y cloud computing ofrece sus servicios online.