Este documento resume los conceptos clave de Big Data, incluyendo su origen, definición, desafíos principales como volumen, velocidad y variedad de datos, y algunos softwares importantes para el análisis de Big Data como Hadoop, Netezza, Vertica y DataFlux. El autor concluye que la información es un activo valioso pero requiere organización y análisis, y que los datos recolectados pueden predecir comportamientos si se analizan adecuadamente.
El documento describe los sistemas de información basados en ficheros y bases de datos. Explica que los sistemas basados en ficheros almacenan datos de forma independiente sin relaciones, mientras que los sistemas de bases de datos almacenan datos relacionados lógica y en algunos casos físicamente. También describe las partes de ambos sistemas, incluyendo usuarios, programas y datos, y los problemas asociados a cada uno.
El documento presenta la asignatura "Bases de datos" de la Facultad de Contaduría y Administración de la UNAM. Incluye el objetivo general, temario oficial, introducción y descripción del primer tema "Plataforma teórico-conceptual". El objetivo es que los alumnos obtengan los conocimientos necesarios sobre los diferentes modelos de bases de datos y la metodología para construir la base de datos de un sistema. El primer tema revisa los fundamentos de las bases de datos y conceptos como archivo de datos, campo, registro y los problemas de los
Un documento describe conceptos clave sobre bases de datos, incluyendo que una base de datos almacena información en campos y registros para acceder a la información de forma separada o conjunta. También discute que las empresas necesitan sistemas de información para organizar datos en información útil y tomar mejores decisiones, y que los sistemas de procesamiento de transacciones automatizan tareas rutinarias para ahorrar costos. Finalmente, explica que las bases de datos han evolucionado para ofrecer más funcionalidades como consultas complejas e independencia lógica y
Este documento presenta un proyecto para crear un sistema de base de datos para administrar la información de un sistema de votación electrónica a través de Internet. El proyecto incluye un marco teórico sobre bases de datos, un plan de trabajo, requisitos funcionales y no funcionales, y modelos conceptuales, lógicos y físicos de la base de datos. El objetivo general es desarrollar un sistema que permita el control completo de elecciones, candidatos, usuarios y resultados de votaciones de manera electrónica.
El Big Data se refiere a los grandes volúmenes de datos que se generan a diario y que superan la capacidad de los métodos tradicionales de procesamiento. Estos datos provienen de diversas fuentes como redes sociales, dispositivos electrónicos y transacciones comerciales. El documento explica que Hadoop es una plataforma de código abierto líder para el análisis de Big Data, la cual almacena los datos de forma distribuida y los procesa en paralelo mediante MapReduce. Finalmente, el autor concluye que el Big Data
El documento explica qué son las bases de datos y cómo se han vuelto útiles para organizar grandes cantidades de información de manera estructurada. Describe cómo las bases de datos permiten almacenar y acceder de manera ordenada a datos sobre clientes, productos y otros temas específicos. También analiza cómo las bases de datos han mejorado con el tiempo al permitir mayor capacidad de almacenamiento y organización de datos.
Este documento presenta las 10 bases de datos más grandes del mundo, incluyendo la Biblioteca del Congreso con 20 terabytes que agrega 10,000 nuevos artículos diarios, Amazon con 42 terabytes que crece a una tasa del 20% anual, y Google cuya base de datos recibe 100 millones de búsquedas diarias aunque su tamaño exacto se desconoce. Otras grandes bases de datos son propiedad de compañías de telecomunicaciones como AT&T y Sprint que almacenan cientos de terabytes de registros detallados de llamadas.
El documento describe los sistemas de información basados en ficheros y bases de datos. Explica que los sistemas basados en ficheros almacenan datos de forma independiente sin relaciones, mientras que los sistemas de bases de datos almacenan datos relacionados lógica y en algunos casos físicamente. También describe las partes de ambos sistemas, incluyendo usuarios, programas y datos, y los problemas asociados a cada uno.
El documento presenta la asignatura "Bases de datos" de la Facultad de Contaduría y Administración de la UNAM. Incluye el objetivo general, temario oficial, introducción y descripción del primer tema "Plataforma teórico-conceptual". El objetivo es que los alumnos obtengan los conocimientos necesarios sobre los diferentes modelos de bases de datos y la metodología para construir la base de datos de un sistema. El primer tema revisa los fundamentos de las bases de datos y conceptos como archivo de datos, campo, registro y los problemas de los
Un documento describe conceptos clave sobre bases de datos, incluyendo que una base de datos almacena información en campos y registros para acceder a la información de forma separada o conjunta. También discute que las empresas necesitan sistemas de información para organizar datos en información útil y tomar mejores decisiones, y que los sistemas de procesamiento de transacciones automatizan tareas rutinarias para ahorrar costos. Finalmente, explica que las bases de datos han evolucionado para ofrecer más funcionalidades como consultas complejas e independencia lógica y
Este documento presenta un proyecto para crear un sistema de base de datos para administrar la información de un sistema de votación electrónica a través de Internet. El proyecto incluye un marco teórico sobre bases de datos, un plan de trabajo, requisitos funcionales y no funcionales, y modelos conceptuales, lógicos y físicos de la base de datos. El objetivo general es desarrollar un sistema que permita el control completo de elecciones, candidatos, usuarios y resultados de votaciones de manera electrónica.
El Big Data se refiere a los grandes volúmenes de datos que se generan a diario y que superan la capacidad de los métodos tradicionales de procesamiento. Estos datos provienen de diversas fuentes como redes sociales, dispositivos electrónicos y transacciones comerciales. El documento explica que Hadoop es una plataforma de código abierto líder para el análisis de Big Data, la cual almacena los datos de forma distribuida y los procesa en paralelo mediante MapReduce. Finalmente, el autor concluye que el Big Data
El documento explica qué son las bases de datos y cómo se han vuelto útiles para organizar grandes cantidades de información de manera estructurada. Describe cómo las bases de datos permiten almacenar y acceder de manera ordenada a datos sobre clientes, productos y otros temas específicos. También analiza cómo las bases de datos han mejorado con el tiempo al permitir mayor capacidad de almacenamiento y organización de datos.
Este documento presenta las 10 bases de datos más grandes del mundo, incluyendo la Biblioteca del Congreso con 20 terabytes que agrega 10,000 nuevos artículos diarios, Amazon con 42 terabytes que crece a una tasa del 20% anual, y Google cuya base de datos recibe 100 millones de búsquedas diarias aunque su tamaño exacto se desconoce. Otras grandes bases de datos son propiedad de compañías de telecomunicaciones como AT&T y Sprint que almacenan cientos de terabytes de registros detallados de llamadas.
LuisTAREA DE BIG DATA, COULD COMPUTING Y MINING DATA.Luiseduardo123
Este documento presenta un cuadro comparativo de los conceptos de mining data, big data y cloud computing. Mining data se refiere al proceso de descubrir patrones en grandes volúmenes de datos utilizando métodos de inteligencia artificial. Big data se refiere a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser procesados. Cloud computing permite ofrecer servicios de computación a través de Internet. Las tres técnicas comparten el objetivo de extraer información de grandes conjuntos de datos para su uso, aunque difieren en sus enfoques especí
Este documento presenta información sobre la historia y evolución de las bases de datos, incluyendo las primeras bases de datos jerárquicas y en red, el desarrollo del modelo relacional y SQL, y el surgimiento de bases de datos orientadas a objetos. También define diagramas de entidad-relación y proporciona detalles sobre dos ejercicios de bases de datos que incluyen diagramas, diseños de tablas y consultas.
El documento describe Big Data y las herramientas para su análisis. Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que crecen rápidamente y son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos tradicionales. Hadoop es una plataforma popular de código abierto para almacenar y procesar grandes cantidades de datos de forma distribuida. El documento también discute otras herramientas como Pig, Hive, HDFS e Impala que se usan con Hadoop para extraer información de los datos.
El documento presenta un proyecto de base de datos en Access para el control de inventarios de una empresa. Explica la justificación y evolución de las bases de datos, el problema a resolver, los objetivos de crear un sistema en Access para consultas, actualizaciones y organización de la información de inventarios. También incluye antecedentes históricos, el marco de referencia del software Zeus Inventarios SQL, y los requerimientos técnicos necesarios.
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.
Este documento presenta una introducción a las bases de datos. Define conceptos clave como dato, base de datos y sistema de administración de base de datos. Explica que las bases de datos son fundamentales para las empresas ya que permiten almacenar y organizar datos de manera accesible y segura. También menciona que los sistemas de base de datos ofrecen herramientas para gestionar la información de manera eficaz. Por último, resume los beneficios de usar una base de datos como agilidad y versatilidad en el manejo y búsqueda de información
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.
Una base de datos es un almacén donde se guarda y consulta información fácilmente. Las bases de datos se caracterizan por la seguridad, consultas rápidas, y manejo a través de lenguajes de programación. Esto permite almacenar copias de datos para respaldos y actualizaciones que se comparten entre usuarios. Las bases de datos mejoran la productividad al centrarse en las necesidades de los usuarios y mantener datos actualizados.
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.
El documento discute cómo el Big Data puede usarse para mejorar el análisis de registros de auditoría. El Big Data permite recopilar y analizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes, lo que es útil para auditorías complejas en entornos virtualizados y en la nube. El Big Data ofrece ventajas como mayor transparencia, segmentación y capacidad analítica que mejoran la eficiencia y precisión del análisis de registros de auditoría.
El documento presenta información sobre datos, información y conocimiento. Explica que los datos son elementos primarios sin significado hasta que se les da contexto y propósito, convirtiéndolos en información. El conocimiento deriva de interpretar e integrar la información con experiencia. También describe el ciclo de vida de los datos, que incluye su generación, evaluación, clasificación, análisis, almacenamiento y uso. Por último, define la gestión de información como el proceso de obtener y utilizar recursos de información de manera eficiente para mejorar la
El estudiante entendió que las bases de datos permiten almacenar grandes cantidades de datos de manera fácil de manejar. Antes de las bases de datos, era más complicado encontrar información y requería mucho papeleo. Las bases de datos son útiles para que las empresas lleven un control de sus productos y clientes. También aprendió sobre los diferentes tipos de datos que se pueden almacenar en una base de datos de Access como texto, números, fechas y horas.
Este documento presenta un proyecto de base de datos en Access para el control de inventarios de una empresa. Explica brevemente los orígenes y evolución de las bases de datos desde la Antigüedad hasta los sistemas actuales. Luego, justifica la necesidad de este proyecto debido a problemas comunes como datos duplicados e inconsistencias. Finalmente, presenta los objetivos como organizar, diseñar e implementar un sistema en Access para realizar consultas, actualizaciones y organización de la información de inventarios.
La Oficina Nacional de Estadística del Reino Unido necesitaba una tecnología que pudiera integrarse con sus sistemas existentes para detectar información duplicada en sus distintas bases de datos y crear un registro mercantil unificado. Adoptó la solución Informatica Identity Resolution, la cual permite comparar y relacionar datos de múltiples fuentes para eliminar duplicados y mejorar la precisión de los estudios. Ahora la Oficina puede encontrar la información que necesita internamente en lugar de recurrir a encuestas a empresas, ahorrando tiempo y
Big Data no es una moda ni algo que esté por venir. Gran parte de las organizaciones ya cuentan con bases de datos tan grandes que requieren usar herramientas especiales. Ésta presentación nos ayuda a dar el primer paso, a conocer que en realidad qué es y como funciona, así como a adentrarnos en este maravilloso mundo de los datos al por mayor.
Los datos masivos (Big Data) están cambiando la forma de acceder, comprender, planificar y también la forma de vivir. Este nuevo paradigma están entrando de lleno en todos los ámbitos sociales. El mundo académico y de aprendizaje no va ser menos. La analítica del aprendizaje y académico está focalizado en la educación. En esta presentación (en beta) presentamos en MoodleMoot 2014 Colombia para dar a conocer todo este ecosistema del dato.
El documento explica qué es Big Data, incluyendo su definición, características y ejemplos. Big Data se refiere a los grandes volúmenes de datos que las empresas recopilan y analizan para obtener información valiosa y tomar mejores decisiones de negocio. Las características clave de Big Data son el volumen, la velocidad y la variedad de los datos.
El documento describe las aplicaciones, tecnologías y mejores prácticas de Big Data. Explica que Big Data involucra grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes que pueden analizarse para obtener información valiosa. Describe aplicaciones de Big Data en varias industrias y tecnologías clave como Hadoop, bases de datos no relacionales y columnares. También cubre mejores prácticas como partir de hipótesis, construir infraestructura flexible y permitir que empleados de distintas á
El documento proporciona una introducción a las bases de datos, incluyendo definiciones de términos clave como base de datos, características y tipos de bases de datos, ventajas de usar bases de datos, y componentes de un sistema de base de datos. También describe brevemente varios proveedores de sistemas de gestión de bases de datos y algunas aplicaciones comunes de las bases de datos.
Este documento presenta una introducción a las bases de datos. Define una base de datos como un conjunto de datos relacionados entre sí y con un significado implícito. Explica conceptos clave como entidades, atributos, claves primarias, claves foráneas y relaciones. También describe los sistemas de gestión de bases de datos y sus principales características como la separación de datos y programas.
This document provides 3 websites for researching birds friendly habitats. The National Wildlife Federation website offers information on gardening for wildlife. The Native Plant Society of Texas website has resources for finding native plants. The Texas Parks and Wildlife - Wildscapes website provides information on landscaping to attract wildlife.
El resumen describe las actividades de una semana en la Institución Educativa Colegio Loyola para la Ciencia y la Innovación. Los estudiantes recibieron dos horas de instrucción sobre qué es la investigación de dos profesores y luego eligieron un lugar para trabajar en un anteproyecto de eco-auditoría.
LuisTAREA DE BIG DATA, COULD COMPUTING Y MINING DATA.Luiseduardo123
Este documento presenta un cuadro comparativo de los conceptos de mining data, big data y cloud computing. Mining data se refiere al proceso de descubrir patrones en grandes volúmenes de datos utilizando métodos de inteligencia artificial. Big data se refiere a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser procesados. Cloud computing permite ofrecer servicios de computación a través de Internet. Las tres técnicas comparten el objetivo de extraer información de grandes conjuntos de datos para su uso, aunque difieren en sus enfoques especí
Este documento presenta información sobre la historia y evolución de las bases de datos, incluyendo las primeras bases de datos jerárquicas y en red, el desarrollo del modelo relacional y SQL, y el surgimiento de bases de datos orientadas a objetos. También define diagramas de entidad-relación y proporciona detalles sobre dos ejercicios de bases de datos que incluyen diagramas, diseños de tablas y consultas.
El documento describe Big Data y las herramientas para su análisis. Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que crecen rápidamente y son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos tradicionales. Hadoop es una plataforma popular de código abierto para almacenar y procesar grandes cantidades de datos de forma distribuida. El documento también discute otras herramientas como Pig, Hive, HDFS e Impala que se usan con Hadoop para extraer información de los datos.
El documento presenta un proyecto de base de datos en Access para el control de inventarios de una empresa. Explica la justificación y evolución de las bases de datos, el problema a resolver, los objetivos de crear un sistema en Access para consultas, actualizaciones y organización de la información de inventarios. También incluye antecedentes históricos, el marco de referencia del software Zeus Inventarios SQL, y los requerimientos técnicos necesarios.
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.
Este documento presenta una introducción a las bases de datos. Define conceptos clave como dato, base de datos y sistema de administración de base de datos. Explica que las bases de datos son fundamentales para las empresas ya que permiten almacenar y organizar datos de manera accesible y segura. También menciona que los sistemas de base de datos ofrecen herramientas para gestionar la información de manera eficaz. Por último, resume los beneficios de usar una base de datos como agilidad y versatilidad en el manejo y búsqueda de información
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.
Una base de datos es un almacén donde se guarda y consulta información fácilmente. Las bases de datos se caracterizan por la seguridad, consultas rápidas, y manejo a través de lenguajes de programación. Esto permite almacenar copias de datos para respaldos y actualizaciones que se comparten entre usuarios. Las bases de datos mejoran la productividad al centrarse en las necesidades de los usuarios y mantener datos actualizados.
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.
El documento discute cómo el Big Data puede usarse para mejorar el análisis de registros de auditoría. El Big Data permite recopilar y analizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes, lo que es útil para auditorías complejas en entornos virtualizados y en la nube. El Big Data ofrece ventajas como mayor transparencia, segmentación y capacidad analítica que mejoran la eficiencia y precisión del análisis de registros de auditoría.
El documento presenta información sobre datos, información y conocimiento. Explica que los datos son elementos primarios sin significado hasta que se les da contexto y propósito, convirtiéndolos en información. El conocimiento deriva de interpretar e integrar la información con experiencia. También describe el ciclo de vida de los datos, que incluye su generación, evaluación, clasificación, análisis, almacenamiento y uso. Por último, define la gestión de información como el proceso de obtener y utilizar recursos de información de manera eficiente para mejorar la
El estudiante entendió que las bases de datos permiten almacenar grandes cantidades de datos de manera fácil de manejar. Antes de las bases de datos, era más complicado encontrar información y requería mucho papeleo. Las bases de datos son útiles para que las empresas lleven un control de sus productos y clientes. También aprendió sobre los diferentes tipos de datos que se pueden almacenar en una base de datos de Access como texto, números, fechas y horas.
Este documento presenta un proyecto de base de datos en Access para el control de inventarios de una empresa. Explica brevemente los orígenes y evolución de las bases de datos desde la Antigüedad hasta los sistemas actuales. Luego, justifica la necesidad de este proyecto debido a problemas comunes como datos duplicados e inconsistencias. Finalmente, presenta los objetivos como organizar, diseñar e implementar un sistema en Access para realizar consultas, actualizaciones y organización de la información de inventarios.
La Oficina Nacional de Estadística del Reino Unido necesitaba una tecnología que pudiera integrarse con sus sistemas existentes para detectar información duplicada en sus distintas bases de datos y crear un registro mercantil unificado. Adoptó la solución Informatica Identity Resolution, la cual permite comparar y relacionar datos de múltiples fuentes para eliminar duplicados y mejorar la precisión de los estudios. Ahora la Oficina puede encontrar la información que necesita internamente en lugar de recurrir a encuestas a empresas, ahorrando tiempo y
Big Data no es una moda ni algo que esté por venir. Gran parte de las organizaciones ya cuentan con bases de datos tan grandes que requieren usar herramientas especiales. Ésta presentación nos ayuda a dar el primer paso, a conocer que en realidad qué es y como funciona, así como a adentrarnos en este maravilloso mundo de los datos al por mayor.
Los datos masivos (Big Data) están cambiando la forma de acceder, comprender, planificar y también la forma de vivir. Este nuevo paradigma están entrando de lleno en todos los ámbitos sociales. El mundo académico y de aprendizaje no va ser menos. La analítica del aprendizaje y académico está focalizado en la educación. En esta presentación (en beta) presentamos en MoodleMoot 2014 Colombia para dar a conocer todo este ecosistema del dato.
El documento explica qué es Big Data, incluyendo su definición, características y ejemplos. Big Data se refiere a los grandes volúmenes de datos que las empresas recopilan y analizan para obtener información valiosa y tomar mejores decisiones de negocio. Las características clave de Big Data son el volumen, la velocidad y la variedad de los datos.
El documento describe las aplicaciones, tecnologías y mejores prácticas de Big Data. Explica que Big Data involucra grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes que pueden analizarse para obtener información valiosa. Describe aplicaciones de Big Data en varias industrias y tecnologías clave como Hadoop, bases de datos no relacionales y columnares. También cubre mejores prácticas como partir de hipótesis, construir infraestructura flexible y permitir que empleados de distintas á
El documento proporciona una introducción a las bases de datos, incluyendo definiciones de términos clave como base de datos, características y tipos de bases de datos, ventajas de usar bases de datos, y componentes de un sistema de base de datos. También describe brevemente varios proveedores de sistemas de gestión de bases de datos y algunas aplicaciones comunes de las bases de datos.
Este documento presenta una introducción a las bases de datos. Define una base de datos como un conjunto de datos relacionados entre sí y con un significado implícito. Explica conceptos clave como entidades, atributos, claves primarias, claves foráneas y relaciones. También describe los sistemas de gestión de bases de datos y sus principales características como la separación de datos y programas.
This document provides 3 websites for researching birds friendly habitats. The National Wildlife Federation website offers information on gardening for wildlife. The Native Plant Society of Texas website has resources for finding native plants. The Texas Parks and Wildlife - Wildscapes website provides information on landscaping to attract wildlife.
El resumen describe las actividades de una semana en la Institución Educativa Colegio Loyola para la Ciencia y la Innovación. Los estudiantes recibieron dos horas de instrucción sobre qué es la investigación de dos profesores y luego eligieron un lugar para trabajar en un anteproyecto de eco-auditoría.
As finanças pessoais são importantes para alcançar objetivos financeiros de longo prazo e garantir estabilidade financeira. É essencial monitorar gastos, criar um orçamento e poupar regularmente para se preparar para imprevistos e a aposentadoria. Ter hábitos financeiros saudáveis requer disciplina, mas pode trazer grande recompensa ao longo do tempo.
La autorización federativa permite conducir embarcaciones recreativas de hasta 6 metros y 40 kW durante el día en áreas delimitadas. Para obtenerla hay que tener 16 años o más con permiso paterno, pasar un reconocimiento médico y aprobar un examen tipo test de 25 preguntas sobre reglamentos marítimos, nomenclatura naval, primeros auxilios y motores, pudiendo fallar como máximo 7 respuestas.
The document is a resume for Darrius T. Tutt, who is seeking a position as a Mechanical Engineer. He has a Bachelor's degree in Mechanical Engineering and experience in research and development, troubleshooting, and leadership. His past roles include positions at UPS, Asbury Automotive Group, and engineering teams at Georgia Southern University where he designed and tested products.
This document summarizes packet waste salvage results from an OEE reporting spreadsheet. The spreadsheet tracks packaged salvage amounts on a daily basis by operator, machine, and flavor to help reduce salvageable waste. It includes a daily salvage produced report with date, operator, wrapped waste produced in kg, and wrapped waste as a percentage of SSUs produced. Graphs are also shown to display weekly amounts of salvage produced as a percentage compared to the goal percentage.
New mothers' information experience in social media: a grounded theory study ...Kate Davis
These are the slides from my PhD final seminar presentation, which took place on Monday 15 December 2014.
I undertook a constructivist grounded theory study that investigated new mothers' engagement with information in social media spaces. The primary data collection strategy was multiple sequential semi structured interviews. This was supplemented by social media observation to inform the second interview with each participant.
Image and font credits are available at http://www.slideshare.net/katiedavis/new-mothers-information-experience-in-social-media-a-grounded-theory-study-phd-final-seminar-presentation
I am grateful to my participants for sharing their time and experiences with me. It has been a pleasure to watch their children grow up over the course of the study and a privilege to be allowed insight into their lives during a period of immense change and transition.
Thanks also to my supervisors, who put up with my stubborn independence and sporadic work on the PhD, and supported me through a crazy completion timeline that I'm sure none of us thought I'd make. And I certainly wouldn't have without them.
El documento describe Big Data, que se refiere a enormes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que son difíciles de procesar con métodos tradicionales. Big Data proviene de fuentes como dispositivos móviles, redes sociales y sensores, y se caracteriza por su volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor. Big Data puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones mediante el análisis de grandes conjuntos de datos.
El documento define Big Data como grandes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que son difíciles de procesar con herramientas tradicionales. Explica que Big Data se refiere generalmente a petabytes y exabytes de datos y proporciona ejemplos de fuentes como redes sociales, dispositivos móviles, registros transaccionales y biométricos. Describe los componentes clave de una plataforma Hadoop para el análisis de Big Data y cómo los científicos e investigadores están aprovech
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.
Las bases de datos surgieron para almacenar grandes volúmenes de información de manera organizada y permitir un fácil acceso a la misma. Inicialmente, la información se almacenaba en archivos, pero esto presentaba problemas como redundancia, inflexibilidad y altos costos. Posteriormente surgieron los sistemas de bases de datos para superar estas limitaciones y brindar mayores beneficios a las organizaciones como disminución de costos y aumento de productividad. Actualmente existen sistemas gestores de bases de datos como Microsoft, IBM y Oracle que administran y
1. El documento describe el concepto de Big Data y cómo las grandes cantidades de datos generados diariamente por personas, dispositivos y máquinas requieren nuevas formas de almacenar, procesar y analizar la información. 2. Explica que Hadoop es una plataforma de código abierto popular para Big Data que distribuye los datos y procesos de mapeo y reducción entre nodos para permitir un análisis a gran escala. 3. También discute cómo la investigación científica se está beneficiando del análisis de Big Data para hacer desc
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.
El documento define Big Data y describe sus características clave como volumen, variedad, velocidad y veracidad. Explica que Big Data involucra cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes como redes sociales, dispositivos móviles y sensores. Describe el proceso general de recopilación, almacenamiento, procesamiento y visualización de datos a gran escala y ofrece un ejemplo de cómo se ejecutan consultas en paralelo y de forma distribuida en un sistema de Big Data.
Base de Datos: Definición, características, aplicación, tipos, ventajas y desventajas, visión de los datos: independencia lógica y física. Relación entre los Sistemas de información y las Base de datos.
Sistemas de gestión de bases de datos. Definición, Arquitectura, Usuarios.
El documento proporciona definiciones y explicaciones sobre varios temas relacionados con las bases de datos, incluyendo qué es una base de datos, la importancia de las bases de datos, los usos de las bases de datos, las bases de datos relacionales, las bases de datos en línea, las ventajas de las bases de datos y el rol de un administrador de bases de datos.
Este documento describe los tipos de bases de datos y sistemas de gestión de bases de datos. Explica que una base de datos es un conjunto de datos organizados y almacenados sistemáticamente para su posterior uso. También describe los tipos principales de bases de datos OLTP y OLAP y los componentes de un sistema de gestión de bases de datos como el gestor de archivos y el gestor de base de datos. Finalmente, resume las ventajas e inconvenientes de utilizar una base de datos.
El documento describe las bases de datos y su futuro. Existen dos tipos principales de bases de datos: las bases de datos en línea (OLTP) que permiten modificar datos en tiempo real y las bases de datos analíticas (OLAP) que solo permiten consultas. Las empresas son los principales usuarios de las bases de datos. En el futuro, las bases de datos podrán almacenar y manipular datos en cualquier dispositivo conectado y tendrán una mayor capacidad de almacenamiento. Las personas deberían apostar por las bases de datos en el futuro debido a su bajo costo, gran capac
El documento describe las bases de datos y su futuro. Existen dos tipos principales de bases de datos: las bases de datos en línea (OLTP) que permiten modificar datos en tiempo real y las bases de datos analíticas (OLAP) que solo permiten consultas. Las empresas son los principales usuarios de las bases de datos. En el futuro, las bases de datos podrán almacenar y manipular datos en cualquier dispositivo conectado y tendrán una mayor capacidad de almacenamiento. Las personas deberían apostar por las bases de datos en el futuro debido a su bajo costo, gran capac
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.
El documento describe brevemente la historia y características de varias bases de datos, incluyendo MySQL, DB2, Oracle, Paradox, Firebird, y FoxPro. Explica cómo las bases de datos evolucionaron de tarjetas perforadas y cintas magnéticas a discos y modelos relacionales, y cómo ahora son ampliamente usadas para almacenar grandes cantidades de datos de manera estructurada.
Este documento introduce los conceptos básicos de las bases de datos, incluyendo su historia y evolución desde los primeros sistemas de almacenamiento de datos hasta el modelo relacional definido por Codd en 1970. También explica por qué es importante usar bases de datos para mejorar la disponibilidad, coherencia y seguridad de los datos, y reduce la redundancia. Finalmente, define los componentes clave de un sistema de base de datos como los lenguajes DDL, DML y DCL.
Este documento introduce los conceptos básicos de las bases de datos, incluyendo su historia y evolución desde los primeros sistemas de almacenamiento de datos hasta el modelo relacional definido por Codd en 1970. También explica por qué es importante usar bases de datos para mejorar la disponibilidad, coherencia y seguridad de los datos, y reduce la redundancia. Finalmente, define los componentes clave de un sistema de base de datos como los lenguajes DDL, DML y las vistas.
El documento contiene información sobre conceptos básicos relacionados con bases de datos, incluyendo definiciones de datos, bases de datos, información, archivos, entidades, campos, relaciones y tipos de datos. También discute ventajas y desventajas de las bases de datos, así como su importancia para las organizaciones. Finalmente, proporciona un ejemplo de base de datos automatizada que es Google.
Este documento presenta información sobre bases de datos. Incluye preguntas sobre la definición de una base de datos, ejemplos de su implementación, elementos que las componen, la función de un motor de base de datos, la importancia de los sistemas de base de datos, programas para crear y administrar bases de datos, y la definición de un SGBD. También incluye respuestas a las preguntas planteadas sobre estos temas.
ESPERAMOS QUE ESTA INFOGRAFÍA SEA UNA HERRAMIENTA ÚTIL Y EDUCATIVA QUE INSPIRE A MÁS PERSONAS A ADENTRARSE EN EL APASIONANTE CAMPO DE LA INGENIERÍA CIVIŁ. ¡ACOMPAÑANOS EN ESTE VIAJE DE APRENDIZAJE Y DESCUBRIMIENTO
Presentación Aislante térmico.pdf Transferencia de calorGerardoBracho3
Las aletas de transferencia de calor, también conocidas como superficies extendidas, son prolongaciones metálicas que se adhieren a una superficie sólida para aumentar su área superficial y, en consecuencia, mejorar la tasa de transferencia de calor entre la superficie y el fluido circundante.
Los puentes son estructuras esenciales en la infraestructura de transporte, permitiendo la conexión entre diferentes
puntos geográficos y facilitando el flujo de bienes y personas.
Enjoy Pasto Bot - "Tu guía virtual para disfrutar del Carnaval de Negros y Bl...
Informe big data
1. BIG DATA
HERMAN VILLAMIL CHAVEZ
CÓDIGO: 80054694
GRUPO: 2 LABORATORIO DE ARQUITECTURA DE COMPUTADORES
NUMERO CELULAR: 3187741871
CORREO ELECTRÓNICO: hervil714@hotmail.com
Resumen
Este informe pretende evidenciar una investigación de uno
de los temas de tecnologías emergentes, como parte del
trabajo final del laboratorio de Arquitectura de
Computadores, este intenta exponer el origen y el concepto
de los grandes datos o Big Data algunas consideraciones
generales y por ultimo algunos software importantes para el
desarrollo del manejo de estos datos,dando por supuestoun
enfoque hacia la arquitectura correspondiente a este tema.
1. Introducción
Big Data es un término que se refiere al almacenamiento de
grandes cantidades de datos, para su posterior
administración, uso y análisis; esto se debe a que en los
últimos veinte años con la aparición de internet y las redes
sociales entre otros y a los muchos dispositivos con el que
accedemos a estos se disparó, desmesuradamente la
producción de datos e información, debido a que cada
persona con acceso a la red en sus diferentes dispositivos
genera una serie de datos que son almacenados en alguna
parte y en algún momento se empezaron a almacenar y
posteriormente, como una necesidad predictiva y de mercado
se empezaron a analizar.
2. Inicio y concepto
Hace algunos años se hablaba de la explosión de la
información y se refería a que con la llegada de la máquina
de escribir y el computador posteriormente, se generaba más
información que la que antes de estos dos inventos de forma
manuscrita, pero esta producción seguiría en ascenso con la
llegada del internet, que además de traer más información,
trago también mas formatos y estructuras documentales.
Pero esta sobre producción de información está
sobrepasando cualquier pronóstico, desde que se tiene
registro y hasta 2003 se había creado 5 Exabytes
(5368708540.17 Gigabytes) de información, esto mismo se
crea en 2 días actualmente y es que hay aproximadamente
2.700 millones de usuarios de internet en el mundo, que cada
minuto realizan 2 millones de búsquedas en Google, suben
72 horas de video en YouTube, envían 204 millones de
correos electrónicos y son otorgados 1.8millones de Like en
Facebook. Afortunadamente para el medio ambiente la
información electrónica domina la análoga, y el 99% de la
información está en formato digital, solo el 0,007% de la
información del planeta se soporta en papel.
NOMBRE EQUIVALENTE
Kilobyte (KB) 1024 bytes
Megabyte (MB) 1024 KB
Gigabyte (GB). 1024 MB
Terabyte (TB 1024 GB
Petabyte (PB) 1024 TB
Exabyte (EB) 1024 PB
Zettabyte (ZB) 1024 EB
Yottabyte (YB) 1024 ZB
Tabla 1. Medidas de almacenamiento de información
Big data es un concepto que nació en el año 1997, a raíz de
un informe de la NASA, donde se afirmaba que el
crecimiento de datos empezaba a ser un problema para los
sistemas de base de datos que se tenían en ese momento, el
termino evidentemente hace relación al crecimiento
desmesurado de la información que se ha venido
produciendo por la interacción del hombre y el internet, a
través de los diversos dispositivos que en este momento son
muy fáciles de adquirir, en diversos formatos y con
diferentes estructuras.
El reto de los sistemas Big Data es poder procesar y
almacenar toda la información posible, administrarla y sacar
provecho de ella, para generar por ejemplo entre otras cosas
predicciones basadas en tendencias de comportamiento; pero
con los sistemas tradicionales esto sería imposible, debido a
que tenemos factores muy importantes a considerar que son
los siguientes:
Volumen: por lo que ya se ha comentado en este
informe el crecimiento de informacion ha sido
desmedido en los últimos años y va en aumento.
Velocidad: este es uno de los retos con lo que no
han podido los sistemas tradicionales, puesto la
velocidad con que se genera datos es hoy en dia de
milisegundos y también la velocidad que se necesita
para procesar toda esta información y generar
resultados.
Variedad: como ya lo dije a medida que fue
aumentado esta producción, también se fueron
2. añadiendo diversos formatos y estructuras, antes
trabajábamos con números y letras, ahora tenemos
videos, música etc.
Veracidad: mucha de la información que se produce
es resultado de la interacción de los usuarios en las
redes sociales, datos que no necesariamente son
ciertos.
Valor: con los anteriores aspectos solo hemos
podido almacenar, gestionar y validar una gran
cantidad de información, pero esto no es suficiente,
con estas infraestructuras tan grandes y
seguramente, se debe poder extraer los datos y
generar valor, corrigiendo por ejemplo la
orientación de un negocio.
Por consiguiente para que algo sea considerado Big Data no
solamente tienen que hacer relación a su traducción literal
“grandes datos ” sino que tendrá que considerar los aspectos
antes señalados o dimensiones; por otra parte el Big Data no
es negocio que genere mucha dinero por si solo, como ya lo
insinué, antes de que estos sistemas sean aprovechados se
debe tener en cuenta una estructura, un objetivo, una fuente,
análisis y un resultado y después de todo esto se empiezan a
generar valor, tampoco es cierto que sea exclusivo de una
tecnología o un software, aunque HADOOP es un
plataforma de software libre muy conocida, hay muchas más
tecnologías como PENTAHO, NETEZZA, VERTICA,
DATAFLUX, GREENPLUM etc.
3. Legalidad
Por lo ya mencionado, se podría pensar que la acción de
procesar la información es tan simple como ya lo
describimos, pero falta un aspecto que debo mencionar y es
el aspecto legalde la manipulación de los datos,en Colombia
existen diversas leyes y decretos que tratan el tema, todos
basados o reglamentando el artículo 20 y 15 de la
constitución política este último el más relevante que dice lo
siguiente: “Todas las personas tienen derecho a su intimidad
personal y familiar y a su buen nombre, y el Estado debe
respetarlos y hacerlos respetar. De igual modo, tienen
derecho a conocer, actualizar y rectificar las informaciones
que se hayan recogido sobre ellas en bancos de datos y en
archivos de entidades públicas y privadas…”.
Lo anterior significa, que la manipulación de datos debe
operar bajos ciertos parámetros que están definidos en las
siguientes normas: Ley 1266 de 2008, Ley 1712 de 2014,
Ley 79 de 1993, Decreto Nacional 1377 de 2013 y tal vez la
más importante y relevante la Ley 1581 de 2012 Por la cual
se dictan disposiciones generales para la protección de datos
personales, esta tiene por objetivo desarrollar los derechos
constitucionales a que se refieren los artículos de la
constitución ya mencionados.
La ley 1581 es una ley estatutaria, lo que significa que está
por encima de las leyes normales u ordinarias, y esto se debe
a que su estudio y aprobación tiene un trámite especial,
porque como este, los temas estudiados tienen que ver
directamente con la Constitución Política, debe aprobarse
por la mayoría del congreso, en una misma legislatura y es
revisada por la Corte constitucional; la mencionada norma
además del objeto ya citado, indica que aplica a todas las
base de datos con algunas contadas excepciones, tiene unas
definiciones, principios, categorías de datos, derechos,
deberes, procedimiento, mecanismos de vigilancia y de
sanción entre otros temas.
4. Infraestructura Analítica
Apache Hadoop es un software abierto que procesa grandes
cantidades de datos en clusters de servidores básicos, está
hecho para hacer extensivo un sistema de servidor único a
miles de máquinas, esta soportado por proyectos como Pig,
Hive y Zookeeper que mejoran sus posibilidades de uso; este
software tiene dos componentes esenciales:
YARN: Asigna memoria y almacenamiento a las
aplicaciones que se ejecutan en un cluster Hadoop.
Permite que otras aplicaciones puedan ejecutarse,
lo cual es un ventaja que permite el uso de muchas
posibilidades.
HDFS (US): Es un sistema de archivos que
comprende todos los nodos de un cluster para
almacenar datos. Enlaza todos los nodos para que
se conviertan un solo gran sistema de archivos.
Netezza es una filial de IBM, que provee dispositivos de
almacenamiento de datos para análisis de alto rendimiento o
análisis de negocio, integrando bases de datos, servidores y
almacenamiento integrado, su principal producto es Twinfin
por supuesto analiza muy rápidamente volúmenes de datos
escalando en petabytes; poseen una arquitectura que se
denomina AMPP de dos niveles que maneja consultas de
varios clientes, el primer nivel compila las consultas y genera
un plan de resolución, divide las subtareas y las distribuye al
segundo nivel quien tiene cientos de hojas que procesan
fragmentos de consultas o S-Blades. AMPP proporciona
tiempos de carga de más de 2tb/hora y de copia de seguridad
/ restauración de las tasas de datos de más de 4tb/hora.
3. Vertica Analytics Platform fue hecho para manejar datos de
crecimiento rápido y proporcionar consultas en menos
tiempo que lo tradicional, la organización de
almacenamiento es orientada a columnas que aumenta el
rendimiento de acceso secuencial, tiene organización de
almacenamiento hibrido que aumenta el rendimiento de
consultas, inserciones y cargas, reduce los costos de
almacenamiento y ancho de banda con un sistema de
compresión.
DataFlux es un producto de la empresa que tiene el mismo
nombre que proporciona la capacidad de gestionar grandes
cantidades de datos,con un especialenfoque en la calidad de
los datos, tiene un algoritmo de análisis sintáctico que
normaliza y analiza la estructura de los nombres, también
maneja unos códigos de coincidencia que nos muestra los
registros que pueden ser copia de otros.
Greenplum Database es un almacén de datos de código
abierto avanzado y completo. Proporciona un análisis rápido
y potente de datos a escala petabyte, funciona con un
optimizador de consultas de un alto rendimiento de análisis,
la arquitectura proporciona paralelizacion automática de
todos los datos y consultas, utiliza la tecnología MPP para la
carga de alto rendimiento con una velocidades en cada nodo
adicional de más de 19 terabytes por hora, por bastidor, el
optimizador de consultas escala el análisis interactivo y de
modo por lotes a conjunto de datos en petabytes sin degradar
el rendimiento de la consulta.
5. Conclusiones
La información es un activo muy importante para
cualquier organización, pero se debe organizar,
almacenar y analizar.
El manejo de grandes cantidades de datos es una
tarea ardua y que muy pocos conocen.
Los datos recolectados de diferentes programas,
pueden predecir comportamientos si se analizan
adecuadamente.
Referencias
[1] BigData, Recuperado de:
https://www.youtube.com/watch?v=mqMFMgVnRO8&feat
ure=youtu.be
[2] ¿Qué es Big Data?, Recuperado de:
https://www.youtube.com/watch?v=3AjaLBt6uUU
[3] Qué es Big Data, Recuperado de:
https://www.youtube.com/watch?v=WgAakVRAAwM
[4] Documanía 2.0 , ¿Cuánta Información se Genera y
Almacena en el Mundo? , Recuperado de:
https://documania20.wordprIss.com/2013/09/16/cuant
a-informacion-se-genera-y-almacena-en-el-mundo/
[5] Winshuttle, Big Data y la historia del almacenamiento
de la información, Recuperado de:
http://www.winshuttle.es/big-data-historia-
cronologica/
[6] ¿Qué es Hadoop?, Recuperado de: https://www-
01.ibm.com/software/cl/data/infosphere/hadoop/que-es.html
[7] Netezza, Recuperado de:
https://translate.google.com.co/translate?hl=es&sl=en&u=ht
tps://en.wikipedia.org/wiki/Netezza&prev=search
[8] Greenplum Database, Recuperado de: http://greenplum.org/
[9] Netezza – el poder de la simplicidad, Recuperado de:
https://www-01.ibm.com/software/co/data/netezza/
[10] Vertica, Recuperado de:
https://translate.google.com.co/translate?hl=es&sl=en&u=ht
tps://en.wikipedia.org/wiki/Vertica&prev=search
[11] V. fehlberg, ¿Qué es DataFlux?, Recuperado
de:https://fehlberg.wordpress.com/2008/01/12/what-is-
dataflux/