El documento define Big Data y explica su importancia creciente. Big Data se refiere a enormes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que son muy costosos de procesar con herramientas tradicionales. Estos datos provienen de fuentes como redes sociales, sensores, dispositivos móviles y máquinas interconectadas, y su volumen aumenta rápidamente cada año. El análisis de Big Data puede ayudar a las organizaciones a resolver problemas complejos.
Un recorrido por las diferentes tendencias del Big Data, importantes eventos a nivel mundial, desarrollo del Big Data en Europa, Estados Unidos y Corea del Sur y más.
Nota: referencias y enlaces de interés indicados en los comentarios de cada diapositiva, descargar la presentación para poder verlos.
Un recorrido por las diferentes tendencias del Big Data, importantes eventos a nivel mundial, desarrollo del Big Data en Europa, Estados Unidos y Corea del Sur y más.
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conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales
Este material es parte de una conferencia impartida en la UMA (Universidad de Málaga) para la iniciación al mundo del BiG Data para no entendidos en tecnología:
- ¿Qué es BiG DaTa?
- Hitos principales
- Situación actual
- Tecnologías principales
- Análisis por industrias
CRM y Big Data: el nuevo cliente vitaminadoAndres Karp
Conferencia sobre CRM y Big Data y la nueva realidad del cliente vitaminado. En esta conferencia se hablo sobre las posibilidades que el Big Data aporta a la gestión de clientes mediante el CRM. Congreso Web Zaragoza 2015
El presente artículo tiene como propósito ofrecer una visión integral de Big Data
como una solución tecnológica de avanzada que crece con mucha fuerza en la
Banca, como una estrategia potenciadora de la información, en este sentido, a
través de ésta, se puede hacer frente a los desafíos que requiere el sistema
financiero a fin de descifrar los grandes volúmenes de datos que existen y que no
son explotados completamente. La metodología utilizada se enfocó en una
revisión documental bibliográfica, que permitió concluir la imperante necesidad
que tienen las organizaciones de poder transformar sus datos como ventajas
competitivas en el nuevo esquema para hacer negocio.
EN OPEN MICHIGAN HAY INFORMACION MUY INTERESANTE PARA LOS QUE DESEAN PROFUNDIZAR SOBRE EL TEMA
http://open.umich.edu/education/si/si508/fall2008
SI 508 - Redes: Teoría y Aplicación
OPEN MICHIGAN
Si508 f08-week2-3-4
CONTENIDO:
big data
NSA --> Social network analysis
analisis de redes sociales,metricas de red,
BIG DATA es el análisis masivo de datos. Una cuantía de datos, tan sumamente grande, que las aplicaciones de software de procesamiento de datos que tradicionalmente se venían usando no son capaces de capturar, tratar y poner en valor en un tiempo razonable
conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales
Este material es parte de una conferencia impartida en la UMA (Universidad de Málaga) para la iniciación al mundo del BiG Data para no entendidos en tecnología:
- ¿Qué es BiG DaTa?
- Hitos principales
- Situación actual
- Tecnologías principales
- Análisis por industrias
CRM y Big Data: el nuevo cliente vitaminadoAndres Karp
Conferencia sobre CRM y Big Data y la nueva realidad del cliente vitaminado. En esta conferencia se hablo sobre las posibilidades que el Big Data aporta a la gestión de clientes mediante el CRM. Congreso Web Zaragoza 2015
El presente artículo tiene como propósito ofrecer una visión integral de Big Data
como una solución tecnológica de avanzada que crece con mucha fuerza en la
Banca, como una estrategia potenciadora de la información, en este sentido, a
través de ésta, se puede hacer frente a los desafíos que requiere el sistema
financiero a fin de descifrar los grandes volúmenes de datos que existen y que no
son explotados completamente. La metodología utilizada se enfocó en una
revisión documental bibliográfica, que permitió concluir la imperante necesidad
que tienen las organizaciones de poder transformar sus datos como ventajas
competitivas en el nuevo esquema para hacer negocio.
EN OPEN MICHIGAN HAY INFORMACION MUY INTERESANTE PARA LOS QUE DESEAN PROFUNDIZAR SOBRE EL TEMA
http://open.umich.edu/education/si/si508/fall2008
SI 508 - Redes: Teoría y Aplicación
OPEN MICHIGAN
Si508 f08-week2-3-4
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big data
NSA --> Social network analysis
analisis de redes sociales,metricas de red,
BIG DATA es el análisis masivo de datos. Una cuantía de datos, tan sumamente grande, que las aplicaciones de software de procesamiento de datos que tradicionalmente se venían usando no son capaces de capturar, tratar y poner en valor en un tiempo razonable
Datapower: Aceleración y Seguridad XML Sura Gonzalez
Los dispositivos Datapower ayudan a simplificar, asegurar, acelerar y gobernar su tráfico XML, servicios de Web, B2B así como amplían su infraestructura SOA.
Es una solución líder en el mercado por estar especialmente diseñada para ser desplegada rápidamente en entornos heterogéneos y que el retorno de la inversión sea inmediato. Son dispositivos que aumentan la eficacia, reducen los gastos operacionales, y mejoran el rendimiento de la inversión optimizando el uso de los activos existentes e incrementando la seguridad.
Etude PwC sur la fraude dans le secteur de la distribution et des biens de co...PwC France
http://bit.ly/FraudeRetail
Le secteur de la distribution & des biens de consommation est le secteur le plus touché par la fraude – avec les services financiers –, comme le révèle l’étude du cabinet d’audit et de conseil PwC « Economic Crime Survey 2014 ». 49% des dirigeants interrogés ont déclaré avoir subi une forme de fraude au cours des 24 derniers mois, et ce chiffre ne cesse d’augmenter depuis 2009 (+ 12 points).
Le détournement d’actifs reste la fraude la plus commune dans la distribution (76%), et la corruption est perçue comme le risque le plus important par les entreprises qui se développent à l’international. Mais à l’heure où le secteur de la distribution & des biens de consommation se transforme sous l’influence des nouvelles technologies, une nouvelle menace apparaît, celle de la cybercriminalité.
Etude PwC sur la fraude en entreprise (2014)PwC France
http://pwc.to/1cYnx8l
La France se distingue par une augmentation des fraudes constatées par les entreprises : c’est ce que révèle la 7ème édition de l’étude PwC sur la fraude en entreprise. Cette hausse s’explique notamment par des dispositifs de détection plus efficaces.
Guía para el Diseño y Evaluación de Indicadores de Gestión.M+S
Guía del Componente Metodológico DEI: Diseño y Evaluación de Indicadores. Se presenta la Ficha de Indicador y otras Herramientas Metodológicas. Los conceptos incluyen fundamentos relativos a Balanced Scorecard
El objetivo de este módulo es proporcionar una visión general sobre lo que entendemos por Big Data.
Una vez completado este módulo, podrá:
- Comprender el papel emergente del Big Data
- Entender los términos clave del Big Data y Smart Data
- Saber cómo Big Data puede convertirse en Smart Data
- Ser capaz de aplicar los términos clave en relación con el Big Data
Novedades tecnológicas de la información y las comunicaciones, avances, descubrimientos, opiniones, comentarios, ofertas de productos, servicios y mucho más.
Se puede concluir que el Big Data se focaliza en la captura y procesamiento de los datos, mientras que el Business Analytics y el Business Intelligence examinan esta información y la utilizan con el fin de optimizar las decisiones.
Analizamos el mundo a través de un rompecabezas, conformado por piezas de conocimientos que se agrupan en categorizaciones, grupos, familias y etiquetas. Así es como la ciencia ha podido “saber más“ en detalle sobre los diferentes aspectos de la realidad. Pero, ¿qué pasaría si quisiéramos tener un entendimiento completo de una situación “x”? Deberíamos comenzar a descubrir el cuadro completo “big data, big picture” que se esconde detrás de toda pieza analizada.
Migrar al Cloud Computing es algo más que imaginar qué tipos de servicios podrán ajustarse mejor al negocio en un momento dado. Para tener éxito en la reducción de costos y en generar fluidez, se recomienda abordar un enfoque con mesura para desplegar la nube en la empresa por fases. Evaluando los riesgos y beneficios de un despliegue determinado de nube y comprendiendo cómo garantizar el alineamiento con las necesidades del negocio, la empresa estará mejor preparada para dar el paso. A continuación se enumeran las áreas clave de interés que están examinando las organizaciones empresariales.
Este artículo se publica con el fin de exponer el concepto de experiencia del cliente o customer experience, para que, desde la marca, se reconozca a una empresa como una promesa de servicio determinada.
Acerca del software para la cadena de abastecimientoEvaluandoSoftware
El software para la cadena de abastecimiento (Supply Chain Management) se ha convertido en una herramientas probada y aceptada. Seguirá evolucionando y jugando un papel más que importante en las organizaciones. El impacto del software para la cadena de abastecimiento para la mayoría de las organizaciones es cada vez más grande a medida que el Supply Chain Management evoluciona desde ser táctico a ser estratégica.
Qué es el Cloud Computing: una comprensión prácticaEvaluandoSoftware
¿Qué es el cloud computing realmente? Aunque hay todavía definiciones diversas y mucho ruido sobre lo que significa y no significa cloud, se han establecido un conjunto de características clave sobre qué es el cloud computing y qué debe proporcionar.
Este artículo muestra los resultados de una investigación realizada en torno a la disponibilidad y uso de las TIC en la logística empresarial de un grupo de países latinoamericanos.
La atención a los pacientes es el objetivo primordial de los hospitales, clínicas y otros centros de salud, los cuales además tienen el compromiso de ofrecer el mejor servicio. Sin embargo, estos sitios tan importantes para la sociedad se han rezagado en la adopción de tecnología. Herramientas como las redes Wi-Fi en hospitales han sido poco valoradas por las administraciones de los mismos, lo que ha impedido que se beneficien de esta tecnología que ya está presente en todos lados.
La implementación del eBusiness se ha convertido en un elemento fundamental para las empresas, no solo para aquellas que lo utilizan como el elemento central de su modelo de negocio, start-ups o pure players, es decir firmas que solo operan en Internet, sino también para las empresas de servicios y los fabricantes tradicionales.
Mejores prácticas y casos de uso para implementar la nubeEvaluandoSoftware
Hasta la fecha, la adopción de la nube por las empresas se puede observar de forma predominante en el espacio de la Cloud privada. Con el tiempo, se asume que las organizaciones empresariales darán más confianza a la madurez de las ofertas para la adopción de la nube externa y a la seguridad a través de partners de confianza.
La relación del consultor con el cliente no es sencilla. Los consultores estamos comprometidos a proporcionar asesoramiento independiente e imparcial a quienes nos contratan. Por un lado tenemos que hacer lo que nos dicen, y por otro lado, decir a nuestros clientes qué hacer. Tal vez la semejanza con un camarero explique nuestro compromiso
El bullicio formado alrededor del cloud computing indica que debe existir algo más aparte de lo que está ocurriendo en el sector de tecnologías de información (TI). El modelo Cloud Computing es una forma de entrega que permitirá a las empresas de todas las industrias adaptarse e interconectarse de una forma óptima.
Dada la difusión de las prácticas de tercerización, en los últimos años han surgido objeciones al outsourcing. En la actualidad es difícil encontrar empresas que no hayan puesto en manos de un tercero la gestión de alguna de sus actividades mediante un proceso de externalización, más conocido por el término de outsourcing.
El neuromarketing es la aplicación de las técnicas de la neurociencia al marketing. Su objetivo es conocer y comprender los niveles de atención que muestran las personas a diferentes estímulos. De esta manera se trata de explicar el comportamiento de las personas desde la base de su actividad neuronal
El proceso de outsourcing, guía completa para tercerizar o noEvaluandoSoftware
La evaluación de la oportunidad de realizar un proceso de outsourcing debe considerar además, la importancia estratégica de la función o proceso, y el riesgo o la vulnerabilidad en el que se incurre al contratarlo afuera. En este artículo suministramos una guía de ayuda y una herramienta para que el lector evalúe la oportunidad de tercerizar una función o dejarla dentro de la empresa.
Para capturar la visión completa del sistema empresa en todas sus dimensiones y complejidad surge el concepto de arquitectura empresarial. Identifica los componentes principales de la organización y su relación para conseguir los objetivos de negocio. Actúa como fuerza integradora entre aspectos de planificación del negocio, aspectos de operación de negocio y aspectos tecnológicos.
Implementar sistemas de gestión de calidad nos permite llevar situaciones de desorden, falta de control y falta de información a la posibilidad de medir, controlar y mejorar.
Tecnología y datos guían la agricultura del futuro Con más población que alimentar utilizando menos tierra y menos recursos, el uso de tecnología agrícola y datos a nivel de cada finca tiene el potencial de ser un cambio de juego para los agricultores del mundo.
Storage en la nube: ¿Google Drive, Dropbox, Skydrive o iCloud?EvaluandoSoftware
Storage en la nube: ¿Google Drive, Dropbox, OneDrive o iCloud? En la actualidad existen gran variedad de Storage en la nube , tanto así que es difícil tomar una decisión para uso empresarial. Sin embargo existen proveedores altamente reconocidos en el mundo internet: Google Drive; Dropbox; SkyDrive; iCloud y Box.
Predicciones 2016 para el negocio digital Como cada año que comienza las expectativas del emprendedor cambian, no sólo busca mantenerse en el mercado sino que también quiere el crecimiento de su negocio digital. Aspectos que rodean el mundo digital como la tecnología móvil, la automatización de tareas, la adopción de la nube y la seguridad de los datos se convierten en un enigma. "¿Qué será de mi empresa este año?", "¿cómo hago para poder adelantarme a los cambios o sólo hacer que mi empresa sufra lo menos posible?" son algunas de las preguntas cuyas respuestas fueron pensadas y desarrolladas a lo largo del artículo.
Los beneficios de que su empresa internalice la contabilidadEvaluandoSoftware
Los beneficios de que su empresa internalice la contabilidad En el inicio de la operación de una nueva empresa, es común que algunas actividades complementarias al negocio – como la contabilidad – terminen siendo tercerizadas. De esta forma, es posible tener acceso a un recurso especializado de forma más económica.
En este artículo se describe la diferencia y la relación entre la gestión del ciclo de vida del producto (PLM) y la planificación de recursos empresariales (ERP), se analiza la interacción entre los datos de los dos sistemas y su integración. Además se discute la tecnología y las soluciones de integración de ERP y PLM basadas en la computación en nube.
Es un diagrama para La asistencia técnica o apoyo técnico es brindada por las compañías para que sus clientes puedan hacer uso de sus productos o servicios de la manera en que fueron puestos a la venta.
3Redu: Responsabilidad, Resiliencia y Respetocdraco
¡Hola! Somos 3Redu, conformados por Juan Camilo y Cristian. Entendemos las dificultades que enfrentan muchos estudiantes al tratar de comprender conceptos matemáticos. Nuestro objetivo es brindar una solución inclusiva y accesible para todos.
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0...Telefónica
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0xWord escrito por Ibón Reinoso ( https://mypublicinbox.com/IBhone ) con Prólogo de Chema Alonso ( https://mypublicinbox.com/ChemaAlonso ). Puedes comprarlo aquí: https://0xword.com/es/libros/233-big-data-tecnologias-para-arquitecturas-data-centric.html
1. ¿Qué es el Big Data?
Debido al gran avance que existe día con día en las tecnologías de información, las
organizaciones se han tenido que enfrentar a nuevos desafíos que les permitan analizar,
descubrir y entender más allá de lo que sus herramientas tradicionales reportan sobre su
información, al mismo tiempo que durante los últimos años el gran crecimiento de las
aplicaciones disponibles en internet (geo-referenciamiento, redes sociales, etc.) han sido parte
importante en las decisiones de negocio de las empresas. El presente artículo tiene como
propósito introducir al lector en el concepto de Big Data
El primer cuestionamiento que posiblemente llegue a su mente en este momento es
¿Qué es Big Data y porqué se ha vuelto tan importante? Pues bien, en términos
generales podríamos referirnos como a la tendencia en el avance de la tecnología que ha
abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la
cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no
estructurados y semi estructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso
cargarlos a un base de datos relacional para su análisis. De tal manera que, el concepto
de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o
analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Sin embargo, Big Data no
se refiere a alguna cantidad de datos específica, ya que es usualmente utilizado cuando
se habla en términos de petabytes y exabytes de datos. Entonces ¿Cuánto es demasiada
información de manera que sea elegible para ser procesada y analizada utilizando Big
Data? Analicemos primeramente en términos de bytes:
Gigabyte = 109 = 1,000,000,000
Terabyte = 1012 = 1,000,000,000,000
Petabyte = 1015 = 1,000,000,000,000,000
Exabyte = 1018 = 1,000,000,000,000,000,000
Además del gran volumen de información, ésta existe en una gran variedad de datos que
pueden ser representados de diversas maneras y dispositivos. Por ejemplo en móviles,
audio, video, sistemas GPS, incontables sensores digitales en equipos industriales,
automóviles, medidores eléctricos, veletas, anemómetros, etc., los cuales pueden medir
y comunicar el posicionamiento, movimiento, vibración, temperatura, humedad y hasta
los cambios químicos que sufre el aire, de tal forma que las aplicaciones que analizan
estos datos requieren que la velocidad de respuesta sea lo demasiado rápida para lograr
obtener la información correcta en el momento preciso. Estas son las características
principales de una oportunidad para Big Data.
Es importante entender que las bases de datos convencionales son una parte importante
y relevante para una solución analítica. De hecho, se vuelve mucho más vital cuando se
usa en conjunto con la plataforma de Big Data. Pensemos en nuestras manos izquierda
y derecha, cada una ofrece fortalezas individuales para cada tarea en específico. Por
2. ejemplo, un beisbolista sabe que una de sus manos es mejor para lanzar la pelota y la
otra para atraparla; puede ser que cada mano intente hacer la actividad de la otra, sin
embargo, el resultado no será el más óptimo.
¿De dónde proviene toda esa información?
Los seres humanos estamos creando y almacenando información constantemente y cada
vez más en cantidades astronómicas. Se podría decir que si todos los bits y bytes de
datos del último año fueran guardados en CD's, se generaría una gran torre desde la
Tierra hasta la Luna y de regreso.
Esta contribución a la acumulación masiva de datos la podemos encontrar en diversas
industrias, las compañías mantienen grandes cantidades de datos transaccionales,
reuniendo información acerca de sus clientes, proveedores, operaciones, etc., de la
misma manera sucede con el sector público. En muchos países se administran enormes
bases de datos que contienen datos de censo de población, registros médicos, impuestos,
etc., y si a todo esto le añadimos transacciones financieras realizadas en línea o por
dispositivos móviles, análisis de redes sociales (en Twitter son cerca de 12 Terabytes de
tweets creados diariamente y Facebook almacena alrededor de 100 Petabytes de fotos y
videos), ubicación geográfica mediante coordenadas GPS, en otras palabras, todas
aquellas actividades que la mayoría de nosotros realizamos varias veces al día con
nuestros "smartphones", estamos hablando de que se generan alrededor de 2.5
quintillones de bytes diariamente en el mundo.
1 quintillón = 10 30 = 1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000
De acuerdo con un estudio realizado por Cisco[1], entre el 2011 y el 2016 la cantidad de
tráfico de datos móviles crecerá a una tasa anual de 78%, así como el número de
dispositivos móviles conectados a Internet excederá el número de habitantes en el
planeta. Las Naciones Unidas proyectan que la población mundial alcanzará los 7.500
millones para el 2016 de tal modo que habrá cerca de 18.900 millones de dispositivos
conectados a la red a escala mundial. Esto conllevaría a que el tráfico global de datos
móviles alcance 10.8 Exabytes mensuales o 130 Exabytes anuales. Este volumen de
tráfico previsto para 2016 equivale a 33.000 millones de DVDs anuales o 813
cuatrillones de mensajes de texto.
Pero no solamente somos los seres humanos quienes contribuimos a este crecimiento
enorme de información. Existe también la comunicación denominada máquina a
máquina (M2M machine-to-machine) cuyo valor en la creación de grandes cantidades
de datos también es muy importante. Por ejemplo, sensores digitales instalados en
contenedores para determinar la ruta generada durante la entrega de algún paquete para
enviar datos a las compañías de transporte, sensores en medidores eléctricos para
determinar el consumo de energía a intervalos regulares para que sea enviada esta
información a las empresas del sector energético. Se estima que hay más de 30 millones
de sensores interconectados en distintos sectores como automotriz, transportes,
3. industrial, servicios, comercial, etc. y se espera que este número crezca en un 30%
anualmente.
¿Qué tipos de datos se deben explorar?
Muchas organizaciones se enfrentan a la pregunta sobre ¿Qué información es la que se
debe analizar?, sin embargo, el cuestionamiento debería estar enfocado hacia ¿Qué
problema es el que se está tratando de resolver?.[2]
Si bien sabemos que existe una amplia variedad de tipos de datos a analizar, una buena
clasificación nos ayudaría a entender mejor su representación, aunque es muy probable
que estas categorías puedan extenderse con el avance tecnológico.
1. Web and Social Media: Incluye contenido web e información que es
obtenida de las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, etc,
blogs.
2. Machine-to-Machine (M2M): M2M se refiere a las tecnologías que
permiten conectarse a otros dispositivos. M2M utiliza dispositivos como
sensores o medidores que capturan algún evento en particular (velocidad,
temperatura, presión, variables meteorológicas, variables químicas como
la salinidad, etc.) los cuales transmiten a través de redes alámbricas,
inalámbricas o híbridas a otras aplicaciones que traducen estos eventos
en información significativa.
3. Big Transaction Data: Incluye registros de facturación, en
telecomunicaciones registros detallados de las llamadas (CDR), etc. Estos
datos transaccionales están disponibles en formatos tanto
semiestructurados como no estructurados.
4. 4. Biometrics: Información biométrica en la que se incluye huellas digitales,
escaneo de la retina, reconocimiento facial, genética, etc. En el área de
seguridad e inteligencia, los datos biométricos han sido información
importante para las agencias de investigación.
5. Human Generated: Las personas generamos diversas cantidades de datos
como la información que guarda un call center al establecer una llamada
telefónica, notas de voz, correos electrónicos, documentos electrónicos,
estudios médicos, etc.
Resumen final
La naturaleza de la información hoy es diferente a la información en el pasado. Debido
a la abundancia de sensores, micrófonos, cámaras, escáneres médicos, imágenes, etc. en
nuestras vidas, los datos generados a partir de estos elementos serán dentro de poco el
segmento más grande de toda la información disponible. El uso de Big Data ha ayudado
a los investigadores a descubrir cosas que les podrían haber tomado años en descubrir
por sí mismos sin el uso de estas herramientas. Debido a la velocidad del análisis, es
posible que el analista de datos pueda cambiar sus ideas basándose en el resultado
obtenido y retrabajar el procedimiento una y otra vez hasta encontrar el verdadero valor
al que se está tratando de llegar.
Implementar una solución alrededor de Big Data implica de la integración de diversos
componentes y proyectos que en conjunto forman el ecosistema necesario para analizar
grandes cantidades de datos. Sin una plataforma de Big Data se necesitaría que
desarrollar adicionalmente código que permita administrar cada uno de esos
componentes como por ejemplo: manejo de eventos, conectividad, alta disponibilidad,
seguridad, optimización y desempeño, depuración, monitoreo, administración de las
aplicaciones, SQL y scripts personalizados.
Referencias:
(1) Cisco, Internet será cuatro veces más grande en 2016.
(2) Soares Sunil, Not Your Type? Big Data Matchmaker On Five Data Types You Need
To Explore Today, Artículo Web
Autor: Ricardo Barranco Fragoso
IT Specialist for Information Management, IBM Software Group México
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