El documento presenta información sobre mapas mentales, teoría general de sistemas, cloud computing y big data. Explica conceptos clave como que la teoría general de sistemas analiza las totalidades y sus interacciones internas y externas, y que el cloud computing proporciona recursos informáticos a través de internet de manera flexible y elástica. También describe que big data se refiere a grandes cantidades de datos que requieren nuevas técnicas para su análisis y que tiene un gran impacto económico y social.

1. Mapas Mentales:
Teoría General de Sistemas
Cloud Computing
Big Data
MCC. Octavio Ulises Pérez Siliceo

2. Teoría
General de
Sistemas
No son Causales
Se comportan Atípicamente
Fenómenos Dinámicos
Altamente Acoplados
Solución de
Problemas
que son
Es difícil extrapolarlos
MCC. Octavio Ulises Pérez Siliceo
Usar Herramientas
Concepto y Teorías
Que generen
eventos y resultados
Ambiente
Integrado,
Holístico y
Sistémico
Enfoques
(Comparación)
Analítico Sistémico
1. Centra en relaciones entre elementos
2. Considera los efectos de las interacciones
3. Se preocupa de la percepción global
4. Modifica grupos de variables simultáneamente
5. Integra la duración y la irreversibilidad
6. La validación se realiza por comparación con el
modelo con la realidad
7. Modelos insuficientemente rigurosos pero
utilizables en la decisión y la acción
8. Enfoque eficaz en interacciones no lineales y
fuertes
9. Conduce a una enseñanza pluridisciplinar
10. Conduce a una acción por objetivos
11. Conocimiento de las metas, detalles borrosos
1. Centra en Elementos
2. Naturaleza de las interacciones
3. Se preocupa por la precisión del detalle
4. Modifica una variable cada vez
5. Independiente de la duración: fenómenos
reversibles
6. La validación se realiza por prueba experimental
7. Modelos precisos y detallados (Ej. modelos
econométricos)
8. Enfoque eficaz en interacciones lineales y débiles
9. Conduce a una enseñanza por disciplinas
10. Conduce a una acción programada en detalle
11. Conocimiento de los detalles, metas mal
definidas
Herramienta que permite la explicación de
los fenómenos que suceden en la realidad
puede predecir su conducta futura .Analiza
las totalidades y sus interacciones internas y
externas con su medio
.
Leyes del
Pensamiento
Sistémico
1. Problemas de hoy provienen de soluciones de ayer
2. Cuanto más se presiona al sistema, más reacciona
3. El comportamiento mejora antes de empeorar
4. El camino fácil usualmente lleva al mismo lugar
5. La cura puede ser peor que la enfermedad
6. Cuánto más rápido se avance, más lento se llega
7. La causa y efecto no necesariamente están
relacionadas en el tiempo y espacio
8. Pequeños cambios producen grandes resultados
9 Dividir elefantes no produce elefantitos
10. Se puede encontrar el pastel y comerlo,
pero no todo al mismo tiempo
11. No hay culpas.
Objetivos
1. Nivel de ambición bajo con alto
contenido de confianza (isomorfismos)
2. Nivel de ambición más alto,
contenido de confianza menor
3.-Desarrollo de un marco de referencia
que permita que un especialista pueda
alcanzar, captar y comprender la
comunicación de otro.
Enfoques
2.-Ordenar de
cuerdo la
complejidad de sus
individuos (sistema
de sistemas)
1.- Observar
Universo Empírico
(generar un modelo)
Jerarquía
Boulding
1. Estáticas, 2. Dinámicas,3.
Cibernéticos simples, 4. Abiertos,
5. Vegetal, 6. Animal, 7. Humanos,
8. Org. Sociales, 9 Trascendentales
Disciplinas que
Aplican TGS
Teoría de la
Información
Cibernética
Teoría de
Decisiones
Investigación de
operaciones
Teoría de Juegos
Topología
Ingeniería de
sistemas
Análisis
Factorial

3. Aplicaciones,
Plataforma,
Infraestructura
Modelo para facilitar el conveniente
acceso bajo demanda a un conjunto
compartido de recursos informáticos
Tipos de
Servicio
Características
NIST (National Institute of
Standards and Technology )
SAAS (Software as a service)
Paquetes de aplicaciones
Suites(MS-Office, Google Docs)
IAAS(Infrastructure as a service)
proporciona capacidad sin formato
de proceso y almacenamiento con
herramientas de administración o
de manera hospedada.
PAAS (Plattform as a service)
Entornos de desarrollo, hospedaje
y administración de servicios para
operar. DataBase, WebHosting,
Runtime, Identity, Queue
MCC. Octavio Ulises Pérez Siliceo
Nube (Cloud
Computing)
La elasticidad
(servicio bajo demanda
La flexibilidad de recursos
mismo hardware
implementa y controla
distintas cargas de trabajo
Virtualización de los servidores
El hardware se use a toda capacidad
Supervisión del servicio
el uso de recursos puede ser
monitoreado
Modelos de
despliegue
Ventajas
Desventajas
Sistemas de
Información
Privado
un solo cliente que
controla qué
aplicaciones corren.
Son Propietarios del
servidor, Red y Disco
Comunitario
La infraestructura de la
nube es compartida
Comunidad que tiene
objetivos en común
Elástico
Adaptable rápidamente
Rápido
(Servicios básicos)
Público
La infraestructura
está disponible
para el público o
un grupo de
industrias
Actual
Actualización constante
Híbrido
Combinan los
modelos de nubes
públicas y privadas.
Resistencia al cambio
Evolución
(servicio bajo demanda
Compañías con
proyectos
Tendencia importante
Móvil
Utilizado a distancia
Mínima Inversión
comparten una
infraestructura compleja
Privacidad de los datos
Tráfico de datos esta en
manos de otros
Dependencia de una
empresa
Tendencia en
México??

4. Big
Data
Lecturas
Rápidas
Big Data
Analitics
Problema:
Escalabilidad de
grandes cantidades
de datos
Explosión de Datos
El mundo gira
en torno a los
datos
“Big Data” son datos cuyo volumen,
diversidad y complejidad requieren
nueva arquitectura, técnicas, algoritmos
y análisis para gestionar y extraer valor
y conocimiento oculto en ellos
¿Qué es
Big Data?
Big Data
en 3 V’s
Big Data o Datos masivos
Almacenar de grandes
cantidades de datos
Procedimientos para
encontrar patrones
repetitivos.
La cantidad de datos
supera la capacidad del
software convencional
Para capturar, procesar y
administrar
Propuesta
google: Map
Reduce
¿Porque Big Data?
Tecnologías del
Big Data
Impacto
Económico
MCC. Octavio Ulises Pérez Siliceo
Retos del
Big Data
Exploración 100
TB 1nodo a 50
MB/sec = 23 días
En un cluster
de 1000 nodos
= 33 min
Como procesar
1000TB(1PB) ó
10000TB
Propuesta
Apache:
Hadoop
NoSQL (Not
Only SQL)
Volumen
Variedad
Velocidad
Valor de la información
Impacto en la
Sociedad
Ciencia de Datos
Ciencia Habilidades
Análisis inteligente de
datos
Clustering
Classification
Real Time Analytics/
Big Data Streams
Association
Recommendation
Systems
Social Media Mining
Social Big Data
Target
Twitter
COMENTARIO FINAL
Discernir Información
relevante, sintetizada y
extraer conocimiento de
ella es cada vez, un
aspecto mas crítico en la
sociedad en que vivimos
Amazon
Análisis de
Transacciones
Modelo de
predicción
de clientes
Caso de la
hija
embarazada
Un sistema
de filtrado
puede
inferir
aspectos de
salud
publica
Tarjetas
de crédito
Cuatro
compras
bastan para
identificar a
la persona
Salud
Redes Sociales
Industria
Comercio
Banca
Ocio y cultura
Política
Bien social
Medios de
comunicación
Enorme Demanda
de Profesionales
Se crearán 4.4.
millones de empleos
Generó 132000 MD
en 2015
España Necesitaba
60000 profesionales
en ciencia de datos y
Big Data
Inteligencia Artificial, Inteligencia
Computacional y Big Data (Victor
Herrera Triguero)
Big data
La revolución de los datos masivos
(Viktor Mayer)

5. MCC. Octavio Ulises Pérez Siliceo