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INSTITUTO NACIONAL TEXISTEPEQUE.
TERCER AÑO DE BACHILLERATO COMERCIAL.
MATERIA: INFORMATICA.
TEMA:CUADRO COMPARATIVO DE CONCEPTOS DE MINING DATA, BIG DATA Y CLOUD
COMPUTING.
MAESTRA:HJALMAR HERNANDEZ PEREZ.
ALUMNOS:
CACERES DUARTE, LUIS EDUARDOCOD: 16.
BARRERA ACEVEDO, ALEXANDER STANLEYCOD: 11.
SECCIÓN: “A”.
FECHA DE ENTREGA:28 DE ABRIL DEL AÑO 2013.
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CASI SINÓNIMAS Y SE
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MINING DAT Y BIG DATA
BUSCAN ESTUDIAR
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A TODAS AUELLAS
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MINNG DATA, COULD
COMPUTING Y BIG DATA
PRETENDEN EXTRAER
INFORMACIÓN DE UN
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TRANSFORMARLA EN UNA
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BIG DATA SE OCUPA DE
CAPTURAR,
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MIENTRAS QUE MINING
DATA SE ENCARGA MAS
ESPECIFICAMENTE AL
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LOS TRES CONCEPTOS EN
MENCIÓN UTILIZAN UN
SISTEMA DE RECOLECCIÓN
EN EL CUAL SE VE LIGADO
EL INTERNET TANTO PARA
RECOGER DATOS ASÍ COMO
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LuisTAREA DE BIG DATA, COULD COMPUTING Y MINING DATA.

  • 1. INSTITUTO NACIONAL TEXISTEPEQUE. TERCER AÑO DE BACHILLERATO COMERCIAL. MATERIA: INFORMATICA. TEMA:CUADRO COMPARATIVO DE CONCEPTOS DE MINING DATA, BIG DATA Y CLOUD COMPUTING. MAESTRA:HJALMAR HERNANDEZ PEREZ. ALUMNOS: CACERES DUARTE, LUIS EDUARDOCOD: 16. BARRERA ACEVEDO, ALEXANDER STANLEYCOD: 11. SECCIÓN: “A”. FECHA DE ENTREGA:28 DE ABRIL DEL AÑO 2013.
  • 2. CARACTERISTICAS. DATOS GENERALES. SIMILITUDES CON BIG DATA O CLOUD COMPUTING. DIFERENCIAS CON BIG DATA O CLOUD COMPUTING. VENTAJAS. DESVENTAJAS. TERMINO EN ESTUDIO. MINING DATA. ES UN CAMPO DE LAS CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN REFERIDO AL PROCESO QUE INTENTA DESCUBRIR PATRONES EN GRANDES VOLÚMENES DE CONJUNTOS DE DATOS. UTILIZA LOS MÉTODOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, ESTADÍSTICA Y SISTEMAS DE BASES DE DATOS. DATA MINING Y BIG DATA SON EXPRESIONES CASI SINÓNIMAS Y SE REFIEREN AL INTERÉS DE APROVECHAR LAS GIGANTESCAS MASAS DE INFORMACIÓN DE QUE DISPONEMOS PARA TOMAR DECISIONES. MINING DAT Y BIG DATA BUSCAN ESTUDIAR GRADES MASAS DE INFORMACION MIENTRAS QUE COULD COMPUTING BUSCA MAS ESPECIFICAMENTE PRESTAR SERVICIOS DE NEGOCIOS Y TECNLOGIAS A TODAS AUELLAS PERSONAS QUE TENGAN ACCESO A EL INTERNET. LOS MODELOS SE CONSTRUYEN DE MANERA RÁPIDA. (LA MINERÍA DE DATOS PERMITE CONSTRUIR Y GENERAR MODELOS EN SÓLO UNO MINUTOS U HORAS). DIFICULTAD DE RECOPILACIÓN DE LOS DATOS: DEPENDIENDO DEL TIPO DE DATOS QUE SE QUIERAN RECOPILAR PUEDE CONLLEVAR MUCHO TRABAJO O LA NECESIDAD DE TECNOLOGÍA DE ELEVADO COSTO. ENORMES BASES DE DATOS PUEDEN SER ANALIZADAS. (ESTAS BASES DE DATOS PUEDEN SER ENORMES TANTO EN LARGO COMO EN ANCHO. POR EJEMPLO, PARA CADA CLIENTE SE PUEDE TENER CIENTOS DE ATRIBUTOS QUE CONTIENEN INFORMACIÓN DETALLADA; Y ADEMÁS TENER MILES DE REGISTROS DE CLIENTES). MINNG DATA, COULD COMPUTING Y BIG DATA PRETENDEN EXTRAER INFORMACIÓN DE UN CONJUNTO DE DATOS Y TRANSFORMARLA EN UNA ESTRUCTURA COMPRENSIBLE PARA SU USO POSTERIOR YA SEA RESOVIENDO PROBLEMAS O SIMPLEMENTE DADOLE INFORMACION A LOS USUARIOS EN GENERAL. BIG DATA SE OCUPA DE CAPTURAR, ALMACENAR, BÚSCAR, COMPARTIR Y ANÁLISIZAR LA INFORMACION MIENTRAS QUE MINING DATA SE ENCARGA MAS ESPECIFICAMENTE AL ANALISIS AUTOMATICO Y SEMI- AUTOMATICO DE LA INFORMACION. EL DATA MINING DESCUBRE INFORMACIÓN QUE NO SE ESPERABA OBTENER (COMO MUCHOS MODELOS DIFERENTES SON VALIDADOS, ALGUNOS RESULTADOS INESPERADOS TIENDEN A APARECER). EL PRE- PROCESAMIENTO DE DATOS PUEDE LLEVAR DEMASIADO TIEMPO. LOS TRES CONCEPTOS EN MENCIÓN UTILIZAN UN SISTEMA DE RECOLECCIÓN EN EL CUAL SE VE LIGADO EL INTERNET TANTO PARA RECOGER DATOS ASÍ COMO TAMBIÉN PARA DISTRIBUIRLOS A LA POBLACIÓN QUE QUIEREN QUE LOS CONOZCAN. LA MINERIA DE DATOS SE ENCARGA DE DESCUBRIR INFORMACION NUEVA DE GRADES VOLUMENES DE ESTAMIENTRAS QUE BIG DATA Y COULD COMPUTING SOLO UTLIZAN LOS PATRONES Y MASAS DE GRANDE INFORMACION PARA SU USO(NO SE ENFOCAN EN DESCUBRIR COSAS NUEVAS). LOS MODELOS SON CONFIABLES (EL MODELO ES PROBADO Y COMPROBADO USANDO TÉCNICAS ESTADÍSTICAS ANTES DE SER USADO, LUEGO LAS PREDICCIONES QUE SE OBTIENEN POR EL MODELO SON VÁLIDAS Y CONFIABLES). NO ESTÁ ASEGURADA LA OBTENCIÓN DE UN MODELO VÁLIDO DE INFORMACION.
  • 3. CARACTERISTICAS. DATOS GENERALES. SIMILITUDES CONMINING DATAO CLOUD COMPUTING. DIFERENCIAS CON MINING DATA O CLOUD COMPUTING. VENTAJAS. DESVENTAJAS. TERMINO EN ESTUDIO. BIG DATA. "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. DATA MINING Y BIG DATA SON EXPRESIONES CASI SINÓNIMAS Y SE REFIEREN AL INTERÉS DE APROVECHAR LAS GIGANTESCAS MASAS DE INFORMACIÓN DE QUE DISPONEMOS PARA TOMAR DECISIONES. MINING DAT Y BIG DATA BUSCAN ESTUDIAR GRADES MASAS DE INFORMACION MIENTRAS QUE COULD COMPUTING BUSCA MAS ESPECIFICAMENTE PRESTAR SERVICIOS DE NEGOCIOS Y TECNLOGIAS A TODAS AUELLAS PERSONAS QUE TENGAN ACCESO A EL INTERNET. BIG DATA AYUDA A ALMACENAMIENTO, PROTECCIÓN, GESTIÓN, INTERCAMBIO, ANÁLISIS Y VISTA PREVIA DE DATOS. UN INCONVENIENTE DE BIG DATA SERIA COMO SE PUDE GESTIONAR TANTA INFORMACION OSEA QUE TIENE QUE TENER MATERIAL Y EQUIPO ADECUADO LO QUE IMPLICARIA UN COSTO MUY ELEVADO. GESTIONA Y PROCESA EN UN TIEMPO RAZONABLE LOS DATOS. SIRVE PARA DESCRIBIR LOS GRANDES VOLÚMENES DE DATOS QUE COMPONEN INTERNET. LOS DATOS "SENSIBLES" DEL NEGOCIO NO RESIDEN EN LAS INSTALACIONES DE LAS EMPRESAS, LO QUE PODRÍA GENERAR UN CONTEXTO DE ALTA VULNERABILIDAD PARA LA SUSTRACCIÓN O ROBO DE INFORMACIÓN. MINNG DATA, COULD COMPUTING Y BIG DATA PRETENDEN EXTRAER INFORMACIÓN DE UN CONJUNTO DE DATOS Y TRANSFORMARLA EN UNA ESTRUCTURA COMPRENSIBLE PARA SU USO POSTERIOR YA SEA RESOVIENDO PROBLEMAS O SIMPLEMENTE DADOLE INFORMACION A LOS USUARIOS EN GENERAL BIG DATA SE OCUPA DE CAPTURAR, ALMACENAR, BÚSCAR, COMPARTIR Y ANÁLISIZAR LA INFORMACION MIENTRAS QUE MINING DATA SE ENCARGA MAS ESPECIFICAMENTE AL ANALISIS AUTOMATICO Y SEMI- AUTOMATICO DE LA INFORMACION. PERMITE INTEGRAR GRANDES VOLÚMENES DE DATA TRANSACCIONAL Y DE INTERACCIÓN. LA DISPONIBILIDAD DE SERVICIOS ALTAMENTE ESPECIALIZADOS PODRÍA TARDAR MESES O INCLUSO AÑOS PARA QUE SEAN FACTIBLES DE SER DESPLEGADOS EN LA RED. DISPONE DE DATOS VALIDADOS Y CONFIABLES. LOS TRES CONCEPTOS EN MENCIÓN UTILIZAN UN SISTEMA DE RECOLECCIÓN EN EL CUAL SE VE LIGADO EL INTERNET TANTO PARA RECOGER DATOS ASÍ COMO TAMBIÉN PARA DISTRIBUIRLOS A LA POBLACIÓN QUE QUIEREN QUE LOS CONOZCAN. BIG DATA A DIFERENCIA DE MINING DATA SE ENCARGA COMO FUNCION PRIMORDIAL ES LA RECOLECCIÓN DE DATOS, PREPARACIÓN DE DATOS, LA INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS Y LA INFORMACIÓN MIENTRAS QUE MINING DATA NO EJECUTA ESAS FUNCIONES COMO PRIMORDIALES SINO QUE BUSCAR NUEVA NFORMACION Y CONOCIMIENTO. PROVEE CAPACIDAD DESDE AUTO SERVICIO A USUARIOS, ANALISTAS, DESARROLLADORES, DATA STEWARDS, DUEÑOS DE PROYECTOS Y USUARIOS DE NEGOCIO. LA CENTRALIZACIÓN DE LAS APLICACIONES Y EL ALMACENAMIENTO DE LOS DATOS ORIGINA UNA INTERDEPENDENCIA DE LOS PROVEEDORES DE SERVICIOS. PERMITE SERVICIOS ADAPTATIVOS DE DATOS. LA DISPONIBILIDAD DE LAS APLICACIONES ESTÁ LIGADA A LA DISPONIBILIDAD DE ACCESO A INTERNET. AYUDA A ADMINISTRACIÓN DE DATOS MAESTROS.
  • 4. CARACTERISTICAS. DATOS GENERALES. SIMILITUDES CON MINING DATA O BIG DATA. DIFERENCIAS CON MINING DATA O BIG DATA. VENTAJAS. DESVENTAJAS. TERMINO EN ESTUDIO. CLOUD COMPUTING. LA COMPUTACIÓN EN LA NUBE, CONCEPTO CONOCIDO TAMBIÉN BAJO LOS TÉRMINOS SERVICIOS EN LA NUBE, INFORMÁTICA EN LA NUBE, NUBE DE CÓMPUTO O NUBE DE CONCEPTOS, DEL INGLÉS CLOUD COMPUTING, ES UNPARADIGMA QUE PERMITE OFRECER SERVICIOS DE COMPUTACIÓN A TRAVÉS DE INTERNET. AL IGUAL QUE MINING DATA Y BIG DATA CLOUD COMPUTING PERMITE QUE LA INFOMACION SEA APROVECHADA POR LOS USUARIOS Y QUE ELLOS POR MEDIO DEL INTERNET CONOSCAN Y APRENDAN NUEVOS DATOS. MINING DAT Y BIG DATA BUSCAN ESTUDIAR GRADES MASAS DE INFORMACION MIENTRAS QUE COULD COMPUTING BUSCA MAS ESPECIFICAMENTE PRESTAR SERVICIOS DE NEGOCIOS Y TECNLOGIAS A TODAS AUELLAS PERSONAS QUE TENGAN ACCESO A EL INTERNET. INTEGRACIÓN PROBADA DE SERVICIOS RED. LA CENTRALIZACIÓN DE LAS APLICACIONES Y EL ALMACENAMIENTO DE LOS DATOS ORIGINA UNA INTERDEPENDENCIA DE LOS PROVEEDORES DE SERVICIOS. PRESTACIÓN DE SERVICIOS A NIVEL MUNDIAL. UNA INFRAESTRUCTURA 100% DE CLOUD COMPUTING PERMITE AL PROVEEDOR DE CONTENIDOS O SERVICIOS EN LA NUBE PRESCINDIR DE INSTALAR CUALQUIER TIPO DE HARDWARE, YA QUE ÉSTE ES PROVISTO POR EL PROVEEDOR DE LA INFRAESTRUCTURA O LA PLATAFORMA EN LA NUBE. LA DISPONIBILIDAD DE LAS APLICACIONES ESTÁ LIGADA A LA DISPONIBILIDAD DE ACCESO A INTERNET. LOS TRES CONCEPTOS EN MENCIÓN UTILIZAN UN SISTEMA DE RECOLECCIÓN EN EL CUAL SE VE LIGADO EL INTERNET TANTO PARA RECOGER DATOS ASÍ COMO TAMBIÉN PARA DISTRIBUIRLOS A LA POBLACIÓN QUE QUIEREN QUE LOS CONOZCAN. BUSCAR AUMENTAR LOS SERVICIOS QUE AYUDEN A LAS PERSONAS POR EDIO DE LA INTERNET Y A DIFERENCIA DE MINING DATA NO BUSCA NUEVOS CONOCIMIENTOS SI NO USAR AL MAXIMO POTENCIAL LOS YA EXISTENTES. LA DISPONIBILIDAD DE SERVICIOS ALTAMENTE ESPECIALIZADOS PODRÍA TARDAR MESES O INCLUSO AÑOS PARA QUE SEAN FACTIBLES DE SER DESPLEGADOS EN LA RED. IMPLEMENTACIÓN MÁS RÁPIDA Y CON MENOS RIESGOS, YA QUE SE COMIENZA A TRABAJAR MÁS RÁPIDO Y NO ES NECESARIA UNA GRAN INVERSIÓN. LA CONFIABILIDAD DE LOS SERVICIOS DEPENDE DE LA "SALUD" TECNOLÓGICA Y FINANCIERA DE LOS PROVEEDORES DE SERVICIOS EN NUBE. EMPRESAS EMERGENTES O ALIANZAS ENTRE EMPRESAS PODRÍAN CREAR UN AMBIENTE PROPICIO PARA EL MONOPOLIO Y EL CRECIMIENTO EXAGERADO EN LOS SERVICIOS. MINNG DATA, COULD COMPUTING Y BIG DATA PRETENDEN EXTRAER INFORMACIÓN DE UN CONJUNTO DE DATOS Y TRANSFORMARLA EN UNA ESTRUCTURA COMPRENSIBLE PARA SU USO POSTERIOR YA SEA RESOVIENDO PROBLEMAS O SIMPLEMENTE DADOLE INFORMACION A LOS USUARIOS EN GENERAL COULD COMPUTING SOLO BUSCA AYUDAR A LOS PRVEEDORES O USUARIOS DE A INTERNET A USAR MAS APROPIADAMENTE LAS GRANDES MASAS DE INFORMACION Y NO EN SI ESTUDIAR ESAS GRANDES MASAS DE INFORMACION PARA OTROS FINES. ACTUALIZACIONES AUTOMÁTICAS QUE NO AFECTAN NEGATIVAMENTE A LOS RECURSOS DE TI. CONTRIBUYE AL USO EFICIENTE DE LA ENERGÍA.
  • 5. BIBLIOGRAFIA. LAS FUENTES DE INFORMACIÓN SITUADOS A CONTINUACIÓN HAN SIDO UTILIZADAS COMO REFERENCIA A LO LARGO DE TODA NUESTRA INVESTIGACIÓN: LA INFORMACION DE MINING DATA FUE SACADA DE:  http://es.wikipedia.org/wiki/Miner%C3%ADa_de_datos. LA INFORMACION DE BIG DATA FUE SACADA DE:  http://es.wikipedia.org/wiki/Big_data.  http://www.netec.com.mx/post/2012/9/17/el-verdadero-costo-del-big-data/.  http://www.energiacreadora.es/ec-3/data-mining-big-data-data-science/.  http://rocreguant.com/posibles-problemas-del-big-data/351/.  http://www.emprendejalisco.com/medios/1943-big-data-una-nueva-forma-de-analizar-al-mundo.html. LA INFORMACION DE COULD COMPUTING FUE SACADA DE:  http://es.wikipedia.org/wiki/Computaci%C3%B3n_en_la_nube