El documento describe el concepto de Big Data. Explica que Big Data incluye tres aspectos: marketing por parte de la industria de software, tecnología centrada en NoSQL, y nuevas formas de abordar problemas de negocio. También proporciona ejemplos de compañías de Big Data como Hadoop, Cassandra y MongoDB, y casos de uso potenciales en diferentes industrias. Finalmente, discute los retos de Big Data como el alto costo y la escasez de proyectos, pero predice que Big Data se convertirá en una parte integral de las operaciones empres

1. BiG Data
Granada Giménez-Vacas
Consultor en Big Data, Data Discovery

2. ¿Qué es BiG Data?
 En las noticias:
◦ http://www.elconfidencial.com/tecnologia/2014-10-10/el-big-data-
demuestra-que-espana-es-el-peor-pais-para-comprar-
videojuegos_228888/
◦ http://www.elconfidencial.com/alma-corazon-vida/2013-11-25/big-
data-el-nuevo-poder-absoluto-que-controlara-nuestras-vidas_57943/
◦ http://blogs.elconfidencial.com/economia/big-data/2014-01-
23/igualdad-pobreza-manipulacion-y-estadistica_79656/
 Big Data es un paradigma con tres
aspectos principales:
 Marketing por parte de la industria del SW
(vendedores de SW y HW)
 Tecnológico con el NoSql en su centro
 Negocio, nuevas formas de afrontar nuevos y
viejos problemas. Nuevas compañías
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3. BiG Data: Marketing
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4. BiG Data: Tecnología
 Tecnología NoSql
 Nuevas Bases de datos Distribuidas
◦ Libre distribución
◦ Relativamente recientes
◦ Start-up universitarias que concluyen en o
bien la adquisión por parte de una
compañía de SW tradicional (Netezza
IBM, Aster Teradata) o la creación de una
compañía de SW mediante capitalización
mediante fondos de inversión (Couldera,
Mongodb, Casandra) Granada Giménez-Vacas - Consultor
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5. BiG Data: Tecnología
 Nuevas tecnologías de procesamiento
de información no estructurada
(Attivio)
 Relanzamiento de lenguajes de
programación
 SAS
 R
 Mathlab
 Aparición de tecnologías para el
procesamiento de información in-
motion. (Coherence de Oracle)
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6. BiG Data: Tecnología
 Área de BI:
◦ Data Discovery
◦ Visual Analytics
◦ Predictive Analytics
◦ Event Analytics
 Proceso de eventos (Stream)
 Realmente todas las compañías de
Hw y Sw están “adaptándose” al
nuevo paradigma con más o menos
éxito Granada Giménez-Vacas - Consultor
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7. BiG Data: Who is who?
Nombre
Creación
Descripción
Hadoop 2007 Es un framework de sw que soporta
aplicaciones distribuidas bajo licencia libre.
Introduce el concepto MapReduce. Es
soportado por comunidades de usuarios que
utilizan Java. Su principal instalación es
Yahoo.
Couldera 2009 Es una compañía de SW americana que
distribuye una serie de productos basados
sobre Hadoop sobre Apache. Proporciona
SW, soporte, servicios y training.
Cassandra 2011 Es un SGBD para bases de datos distribuidas
de libre licenciamiento. Es capaz de gestionar
grandes cantidades de datos en diferentes
servidores con una arquitectura sin puntos de
fallo. La versión comercial se inicia en 2014.Granada Giménez-Vacas - Consultor
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8. BiG Data: Who is who?
Nombre
Creación
Descripción
Aster 2005 Es una distribución de SW sobre Hadoop. No
es unicamente una BD al estilo de Couldera
sino que es un suit estadistico capaz de
utilizar una base de datos NoSQL. Fue
adquirida en 2013 por Teradata.
Netezza 1999 Es una base de datos más tradicional para el
almacenamiento de grandes cantidades de
datos al estilo de Teradata. Fue adquirida por
IBM y forma parte de su suit de BiG Data.
MongoDB 2007 Es un sistema de base de datos noSqL
desarrollado bajo el concepto de código
abierto. Se basa en la gestión de documentos
JSON y no usa SQL. El acceso a los datos es
mediante código no por consultas
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9. BiG Data: Negocio
 En 2013 comienzan los primeros
pilotos en empresas no tecnológicas
(Google, Yahoo, Facebook están
sustentadas en este paradigma)
 Concepto de “Data Driven Company”
 Existen numerosos casos de uso
(teóricos) donde aplicar el paradigma

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10. BiG Data: Negocio
Industria Caso de Uso
Finanzas Fraude
Regulación (Basilea III)
Logística /
Distribución
Optimización
Gestión de Compras
Geolocalización: Indoor/outdoor
Farma Investigación clínica
Turismo Calculo de rutas áreas
Previsión de reservas
Marketing Gestión de la reputación
Upselling/Cross Selling
Digital Marketing
Telco Facturación
Fraude
Internet
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11. BiG Data: Retos
 Las expectativas no se han cumplido en tanto
a proyectos e inversiones:
 Alto Coste (gratis es el peor precio)
 Crisis económica
 Desconfianza hacia la tecnología
 Los proyectos de BiG Data no son percibidos
como una necesidad real en muchas
empresas
 Las voces críticas dicen que es un Buzz-
word
¡
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12. Big Data: Retos
 No obstante se prevé que el Big data
entre antes que tarde en la vida real:
 Nuevas profesiones asociadas:
 1M de puestos de aquí a 10 años en
USA, 3 en EMEA
 Negocio:
 Data Scientist,
 BD Marketer,
 Data Specialist
 IT: Hadoop, Couldera developer
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13. BiG Data Jobs (08/12/2014)
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http://empleo.trovit.es/empleo-data-
scientist-en-madrid-provincia