El Big Data
Esta presentación nos ayudara a comprender porque es tan importante tomar decisiones con herramientas de analítica y el avance que esto tendrá en nuestras empresas.
Este documento presenta información sobre el uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) en la enseñanza y el aprendizaje de los niños. Explica que las TIC pueden proporcionar oportunidades para apoyar el aprendizaje cognitivo y social de los niños de manera interactiva. También proporciona consejos sobre cómo iniciar el uso de las TIC en el aula de educación infantil, como familiarizar a los niños con el manejo del ratón y el teclado y utilizar programas educativos para
10 Formas en que el Big Data está revolucionando el marketing y las ventasGERENS
Alcanzar la optimización de los precios de un producto o servicio es mucho más factible gracias a los avances en los algoritmos del big data y a las técnicas avanzadas de analítica. De hecho ya ocurre hoy la racionalización en la rutina de toma de decisiones de los precios en industrias impulsadas por materias primas, donde los productos son inelásticos.
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
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.
Informe OBS Business School: Big Data 2017-2018 y el salto del Big Data al Hu...OBS Business School
La toma de decisiones complejas en un espacio de tiempo cada vez menor ha llevado a las compañías a implementar sistemas de datos complejos para conseguir dicho objetivo. En este contexto, aparece lo que se ha denominado como Big Data, un instrumento que está presente en todos los segmentos de la industria y que se ha convertido en el activo más preciado de la transformación digital. El siguiente paso es lo que se ha denominado como Huge Data, un sistema que implementa la inteligencia artificial debido a los mayores volúmenes de información que debe gestionar todo el conglomerado empresarial.
- La llegada del “Huge Data” obliga a las empresas convertir al dato en su principal activo
- La llegada de la Inteligencia Artificial viene a acelerar a algunos proyectos de Big Data que habían sufrido cierta desaceleración.
- La inversión en Big Data ha sufrido un aumento considerable respecto al año pasado debido en gran medida por la necesidad de las empresas de extraer valor y conocimiento de los datos.
Informe obs business school big data y huge data los dos grandes actoresDikra Redondo
La toma de decisiones complejas en un espacio de tiempo cada vez menor ha llevado a las compañías a implementar sistemas de datos complejos para conseguir dicho objetivo. En este contexto, aparece lo que se ha denominado como Big Data, un instrumento que está presente en todos los segmentos de la industria y que se ha convertido en el activo más preciado de la transformación digital. El siguiente paso es lo que se ha denominado como Huge Data, un sistema que implementa la inteligencia artificial debido a los mayores volúmenes de información que debe gestionar todo el conglomerado empresarial.
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
Este documento presenta información sobre el uso de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) en la enseñanza y el aprendizaje de los niños. Explica que las TIC pueden proporcionar oportunidades para apoyar el aprendizaje cognitivo y social de los niños de manera interactiva. También proporciona consejos sobre cómo iniciar el uso de las TIC en el aula de educación infantil, como familiarizar a los niños con el manejo del ratón y el teclado y utilizar programas educativos para
10 Formas en que el Big Data está revolucionando el marketing y las ventasGERENS
Alcanzar la optimización de los precios de un producto o servicio es mucho más factible gracias a los avances en los algoritmos del big data y a las técnicas avanzadas de analítica. De hecho ya ocurre hoy la racionalización en la rutina de toma de decisiones de los precios en industrias impulsadas por materias primas, donde los productos son inelásticos.
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
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.
Informe OBS Business School: Big Data 2017-2018 y el salto del Big Data al Hu...OBS Business School
La toma de decisiones complejas en un espacio de tiempo cada vez menor ha llevado a las compañías a implementar sistemas de datos complejos para conseguir dicho objetivo. En este contexto, aparece lo que se ha denominado como Big Data, un instrumento que está presente en todos los segmentos de la industria y que se ha convertido en el activo más preciado de la transformación digital. El siguiente paso es lo que se ha denominado como Huge Data, un sistema que implementa la inteligencia artificial debido a los mayores volúmenes de información que debe gestionar todo el conglomerado empresarial.
- La llegada del “Huge Data” obliga a las empresas convertir al dato en su principal activo
- La llegada de la Inteligencia Artificial viene a acelerar a algunos proyectos de Big Data que habían sufrido cierta desaceleración.
- La inversión en Big Data ha sufrido un aumento considerable respecto al año pasado debido en gran medida por la necesidad de las empresas de extraer valor y conocimiento de los datos.
Informe obs business school big data y huge data los dos grandes actoresDikra Redondo
La toma de decisiones complejas en un espacio de tiempo cada vez menor ha llevado a las compañías a implementar sistemas de datos complejos para conseguir dicho objetivo. En este contexto, aparece lo que se ha denominado como Big Data, un instrumento que está presente en todos los segmentos de la industria y que se ha convertido en el activo más preciado de la transformación digital. El siguiente paso es lo que se ha denominado como Huge Data, un sistema que implementa la inteligencia artificial debido a los mayores volúmenes de información que debe gestionar todo el conglomerado empresarial.
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
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.
El documento habla sobre el Big Data y su aplicación al turismo. Explica que el Big Data se refiere a grandes cantidades de datos de diferentes tipos que son recopilados y analizados para identificar patrones. Estos datos provienen de las interacciones de los usuarios en internet y las redes sociales. El Big Data puede sistematizar y convertir automáticamente estos datos en información útil. En el turismo, el Big Data puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones al permitirles detectar tendencias de comportamiento de los clientes.
Este documento habla sobre tres tendencias emergentes en el servicio al cliente que las empresas deben seguir de cerca. Estas incluyen el uso creciente de videoconferencia en lugar de llamadas telefónicas en los centros de contacto, el uso de datos para ofrecer experiencias personalizadas a los clientes, y la integración de redes sociales y comunidades en línea para brindar soporte entre pares.
Introducción al Big Data y el Business IntelligenceAlex Rayón Jerez
El documento introduce conceptos clave relacionados con el Big Data y el Business Intelligence. Explica cómo la generación masiva de datos y la computación barata permiten aprovechar los datos para ganar dinero, evitar pérdidas y reducir costos. También describe cómo las pequeñas y medianas empresas pueden beneficiarse del análisis de datos para mejorar sus procesos y aplicaciones de negocio.
Analytics el uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicacionesIBMSSA
Este documento describe cómo los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) se encuentran en una posición única para aprovechar los grandes volúmenes de datos generados por sus clientes a través de las redes y dispositivos inteligentes. Los CSP tienen acceso a información valiosa sobre los comportamientos y preferencias de los clientes que pueden usar para ofrecer mejores servicios, generar nuevos ingresos y ser más competitivos. El documento analiza una encuesta a ejecutivos de CSP que muestra que reconocen el potencial de los datos en tiempo real
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
Sin el boom de las redes sociales, el Big Data no sería lo que es ahora. En la sesión se presentarán casos de uso y ejemplos de las posibilidades de la minería de datos sociales y geolocalizados en la generación de valor para diferentes sectores
Sobre el ponente
Oscar Marín Miró (outliers.es)
Ingeniero de Telecomunicaciones, trabaja e investiga desde el año 2001 en lo que ahora llamamos ‘Big Data’. Especializado en el análisis de texto, redes sociales, datos urbanos y visualización de datos. Fundador del colectivo Outliers, desde donde se fomenta la aplicación del valor de los datos a todos los campos (Ciencia, Periodismo, Urbanismo, Sociología, Marketing…).
Miembro del equipo de investigación transdisciplinar DatAnalysis15m, enfocado en el análisis entre la viralidad y el contenido emocional del mensaje. En la faceta docente, imparte cursos regularmente sobre análisis y visualización de datos, en diversas Universidades, Compañías e Instituciones (UOC, UAB, Telenoika Audiovisual Community, Convent de Sant Agustí, Telefónica Digital).
Además Óscar és profesor de nuestro Postgrado en Business Intelligence
Este informe de investigación realiza un análisis de la aplicación del Big Data y la transformación digital que esto supone para las empresas con datos del 2018-2019
Este documento discute los modelos de negocios basados en datos, tanto los que involucran grandes volúmenes de datos ("Big Data") como aquellos que no. Explica brevemente el rápido crecimiento de la generación de datos y define los términos clave como "Big Data". También analiza la industria de la Big Data a nivel mundial y latinoamericano, señalando desafíos como la baja prioridad que las empresas de la región le dan a estas tecnologías.
Big Data y Social Intelligence en el Sector TurismoStratebi
El documento describe cómo el análisis de grandes cantidades de datos (Big Data) puede brindar beneficios al sector turístico, incluyendo mejorar la relación con los clientes, permitir un marketing más personalizado, y apoyar una mejor toma de decisiones. Se proporcionan ejemplos de cómo las empresas ya están utilizando datos de fuentes como TripAdvisor y Google para obtener información sobre sentimientos de clientes y mejorar sus servicios.
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.
El documento presenta información sobre Big Data. Explica que Big Data se refiere a sistemas informáticos que acumulan grandes cantidades de datos y los analizan para identificar patrones. Describe brevemente la historia del término Big Data y sus características principales como volumen, velocidad y variedad. Finalmente, ofrece ejemplos del uso de Big Data por empresas como Macy's, Mercedes-Benz y Nestlé para mejorar la toma de decisiones.
El documento define BIG Data como grandes cantidades de datos de diversos formatos y estructuras recopilados principalmente a través de Internet por la interacción de usuarios en computadoras, teléfonos y dispositivos GPS. Luego enumera algunos de los sitios más destacados para formación en BIG Data en línea y describe brevemente cómo el BIG Data ofrece oportunidades para modelos de negocios innovadores en el sector turismo al permitir experiencias personalizadas para los viajeros. Finalmente cita dos fuentes relacionadas con formación en BIG Data y su combinación con re
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.
Computer world empresas big data & analyticsIgnacio Jimenez
La guía para el desarrollo de una estrategia de datos en España creada por IDG y Delfos Research incluye un directorio con 300 proveedores y la opinión de expertos sobre tendencias del mercado. El objetivo es ayudar a las empresas a capturar, procesar, almacenar, analizar y vender datos para mejorar la toma de decisiones y crear productos o servicios de datos. Esta guía busca convertirse en una referencia para empresas que quieran profundizar en su orientación a los datos.
El documento describe los conceptos de Big Data y sus principales tipos y fuentes. Big Data se refiere a datos que no pueden ser procesados usando herramientas tradicionales debido a su gran volumen. Los seres humanos constantemente crean y almacenan datos en cantidades astronómicas provenientes de fuentes como redes sociales, dispositivos conectados, transacciones, biometría y datos generados por humanos. Hadoop es una popular plataforma de código abierto para analizar grandes cantidades de información distribuida en miles de nodos.
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
El objetivo de este modulo es ofrecer una vision general sobre el impacto futuro del Big Data.
Una vez completado este modulo, podrá:
Obtener una valiosa información de las predicciones para el futuro del Big Data
Conseguir un mayor conocimiento que permita reconocer algunas de las tendencias que están surgiendo
Adquirir una vision general de las oportunidades que pueden beneficiar a su negocio con el Big Data
Comprender algunos de los desafíos iniciales que podrías tener con el Big Data
Los avances de la BIG Data y el impacto en las nuevas tendencias. Se analizan las tendencias en base a los Datawarehousing y asi como el BIG Data, viene el Big Analytics.
Actualmente, se generan muchos datos y las empresas exigen saber no sólo lo que sucede en la actualidad, sino también lo que va a pasar en un futuro, requiriendo niveles de servicio mucho más exigentes que
hace unos años. Es precisamente en esta tesitura
donde se encuentra Big Data hoy día.
La importancia de Big Data radica que en que éste
impacta tanto en la industria, como en el negocio e
incluso en nuestra sociedad y además ofrece una
ventaja competitiva considerable.
En efecto, es precisamente en ese tipo de datos donde
las empresas han detectado que se encierra mayor
valor. Hoy en día, para muchas empresas puede llegar
a ser más importante detectar al cliente que más
influye al resto de posibles compradores, que al que
mayor volumen de compra realiza.
En la actualidad, la cantidad de datos que se generan
es abismal y de una casuística extremadamente
compleja para su análisis. Como hemos comentado,
las empresas cada vez exigen que el análisis sea lo
más cercano posible al tiempo real. Y en Big Data está
la clave, al traducirse el mismo en las variables de
velocidad, variedad y volumen que requiere el mercado actualmente.
La toma de decisiones complejas en un espacio de tiempo cada vez menor ha llevado a las compañías a implementar sistemas de datos complejos para conseguir dicho objetivo. En este contexto, aparece lo que se ha denominado como Big Data, un instrumento que está presente en todos los segmentos de la industria y que se ha convertido en el activo más preciado de la transformación digital. El siguiente paso es lo que se ha denominado como Huge Data, un sistema que implementa la inteligencia artificial debido a los mayores volúmenes de información que debe gestionar todo el conglomerado empresarial.
5 tendencias que están remodelando las organizaciones de las tecnologías de l...Data IQ Argentina
¿Cómo garantizan las departamentos de TI que están proporcionando a los usuarios las herramientas que estos necesitan para explorar los datos, responder a las preguntas
que les van surgiendo y descubrir la información que necesitan para tomar decisiones fundamentadas, y todo ello de manera natural?
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.
El documento habla sobre el Big Data y su aplicación al turismo. Explica que el Big Data se refiere a grandes cantidades de datos de diferentes tipos que son recopilados y analizados para identificar patrones. Estos datos provienen de las interacciones de los usuarios en internet y las redes sociales. El Big Data puede sistematizar y convertir automáticamente estos datos en información útil. En el turismo, el Big Data puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones al permitirles detectar tendencias de comportamiento de los clientes.
Este documento habla sobre tres tendencias emergentes en el servicio al cliente que las empresas deben seguir de cerca. Estas incluyen el uso creciente de videoconferencia en lugar de llamadas telefónicas en los centros de contacto, el uso de datos para ofrecer experiencias personalizadas a los clientes, y la integración de redes sociales y comunidades en línea para brindar soporte entre pares.
Introducción al Big Data y el Business IntelligenceAlex Rayón Jerez
El documento introduce conceptos clave relacionados con el Big Data y el Business Intelligence. Explica cómo la generación masiva de datos y la computación barata permiten aprovechar los datos para ganar dinero, evitar pérdidas y reducir costos. También describe cómo las pequeñas y medianas empresas pueden beneficiarse del análisis de datos para mejorar sus procesos y aplicaciones de negocio.
Analytics el uso de big data en el mundo real aplicado a las telecomunicacionesIBMSSA
Este documento describe cómo los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) se encuentran en una posición única para aprovechar los grandes volúmenes de datos generados por sus clientes a través de las redes y dispositivos inteligentes. Los CSP tienen acceso a información valiosa sobre los comportamientos y preferencias de los clientes que pueden usar para ofrecer mejores servicios, generar nuevos ingresos y ser más competitivos. El documento analiza una encuesta a ejecutivos de CSP que muestra que reconocen el potencial de los datos en tiempo real
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
Sin el boom de las redes sociales, el Big Data no sería lo que es ahora. En la sesión se presentarán casos de uso y ejemplos de las posibilidades de la minería de datos sociales y geolocalizados en la generación de valor para diferentes sectores
Sobre el ponente
Oscar Marín Miró (outliers.es)
Ingeniero de Telecomunicaciones, trabaja e investiga desde el año 2001 en lo que ahora llamamos ‘Big Data’. Especializado en el análisis de texto, redes sociales, datos urbanos y visualización de datos. Fundador del colectivo Outliers, desde donde se fomenta la aplicación del valor de los datos a todos los campos (Ciencia, Periodismo, Urbanismo, Sociología, Marketing…).
Miembro del equipo de investigación transdisciplinar DatAnalysis15m, enfocado en el análisis entre la viralidad y el contenido emocional del mensaje. En la faceta docente, imparte cursos regularmente sobre análisis y visualización de datos, en diversas Universidades, Compañías e Instituciones (UOC, UAB, Telenoika Audiovisual Community, Convent de Sant Agustí, Telefónica Digital).
Además Óscar és profesor de nuestro Postgrado en Business Intelligence
Este informe de investigación realiza un análisis de la aplicación del Big Data y la transformación digital que esto supone para las empresas con datos del 2018-2019
Este documento discute los modelos de negocios basados en datos, tanto los que involucran grandes volúmenes de datos ("Big Data") como aquellos que no. Explica brevemente el rápido crecimiento de la generación de datos y define los términos clave como "Big Data". También analiza la industria de la Big Data a nivel mundial y latinoamericano, señalando desafíos como la baja prioridad que las empresas de la región le dan a estas tecnologías.
Big Data y Social Intelligence en el Sector TurismoStratebi
El documento describe cómo el análisis de grandes cantidades de datos (Big Data) puede brindar beneficios al sector turístico, incluyendo mejorar la relación con los clientes, permitir un marketing más personalizado, y apoyar una mejor toma de decisiones. Se proporcionan ejemplos de cómo las empresas ya están utilizando datos de fuentes como TripAdvisor y Google para obtener información sobre sentimientos de clientes y mejorar sus servicios.
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.
El documento presenta información sobre Big Data. Explica que Big Data se refiere a sistemas informáticos que acumulan grandes cantidades de datos y los analizan para identificar patrones. Describe brevemente la historia del término Big Data y sus características principales como volumen, velocidad y variedad. Finalmente, ofrece ejemplos del uso de Big Data por empresas como Macy's, Mercedes-Benz y Nestlé para mejorar la toma de decisiones.
El documento define BIG Data como grandes cantidades de datos de diversos formatos y estructuras recopilados principalmente a través de Internet por la interacción de usuarios en computadoras, teléfonos y dispositivos GPS. Luego enumera algunos de los sitios más destacados para formación en BIG Data en línea y describe brevemente cómo el BIG Data ofrece oportunidades para modelos de negocios innovadores en el sector turismo al permitir experiencias personalizadas para los viajeros. Finalmente cita dos fuentes relacionadas con formación en BIG Data y su combinación con re
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.
Computer world empresas big data & analyticsIgnacio Jimenez
La guía para el desarrollo de una estrategia de datos en España creada por IDG y Delfos Research incluye un directorio con 300 proveedores y la opinión de expertos sobre tendencias del mercado. El objetivo es ayudar a las empresas a capturar, procesar, almacenar, analizar y vender datos para mejorar la toma de decisiones y crear productos o servicios de datos. Esta guía busca convertirse en una referencia para empresas que quieran profundizar en su orientación a los datos.
El documento describe los conceptos de Big Data y sus principales tipos y fuentes. Big Data se refiere a datos que no pueden ser procesados usando herramientas tradicionales debido a su gran volumen. Los seres humanos constantemente crean y almacenan datos en cantidades astronómicas provenientes de fuentes como redes sociales, dispositivos conectados, transacciones, biometría y datos generados por humanos. Hadoop es una popular plataforma de código abierto para analizar grandes cantidades de información distribuida en miles de nodos.
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
El objetivo de este modulo es ofrecer una vision general sobre el impacto futuro del Big Data.
Una vez completado este modulo, podrá:
Obtener una valiosa información de las predicciones para el futuro del Big Data
Conseguir un mayor conocimiento que permita reconocer algunas de las tendencias que están surgiendo
Adquirir una vision general de las oportunidades que pueden beneficiar a su negocio con el Big Data
Comprender algunos de los desafíos iniciales que podrías tener con el Big Data
Los avances de la BIG Data y el impacto en las nuevas tendencias. Se analizan las tendencias en base a los Datawarehousing y asi como el BIG Data, viene el Big Analytics.
Actualmente, se generan muchos datos y las empresas exigen saber no sólo lo que sucede en la actualidad, sino también lo que va a pasar en un futuro, requiriendo niveles de servicio mucho más exigentes que
hace unos años. Es precisamente en esta tesitura
donde se encuentra Big Data hoy día.
La importancia de Big Data radica que en que éste
impacta tanto en la industria, como en el negocio e
incluso en nuestra sociedad y además ofrece una
ventaja competitiva considerable.
En efecto, es precisamente en ese tipo de datos donde
las empresas han detectado que se encierra mayor
valor. Hoy en día, para muchas empresas puede llegar
a ser más importante detectar al cliente que más
influye al resto de posibles compradores, que al que
mayor volumen de compra realiza.
En la actualidad, la cantidad de datos que se generan
es abismal y de una casuística extremadamente
compleja para su análisis. Como hemos comentado,
las empresas cada vez exigen que el análisis sea lo
más cercano posible al tiempo real. Y en Big Data está
la clave, al traducirse el mismo en las variables de
velocidad, variedad y volumen que requiere el mercado actualmente.
La toma de decisiones complejas en un espacio de tiempo cada vez menor ha llevado a las compañías a implementar sistemas de datos complejos para conseguir dicho objetivo. En este contexto, aparece lo que se ha denominado como Big Data, un instrumento que está presente en todos los segmentos de la industria y que se ha convertido en el activo más preciado de la transformación digital. El siguiente paso es lo que se ha denominado como Huge Data, un sistema que implementa la inteligencia artificial debido a los mayores volúmenes de información que debe gestionar todo el conglomerado empresarial.
5 tendencias que están remodelando las organizaciones de las tecnologías de l...Data IQ Argentina
¿Cómo garantizan las departamentos de TI que están proporcionando a los usuarios las herramientas que estos necesitan para explorar los datos, responder a las preguntas
que les van surgiendo y descubrir la información que necesitan para tomar decisiones fundamentadas, y todo ello de manera natural?
El documento habla sobre el impacto del Big Data a nivel local e internacional. Explica que el Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que superan la capacidad de procesamiento habitual. Luego describe algunas características como el volumen, variedad y velocidad de los datos, y los beneficios que aporta el Big Data como una mejor segmentación de clientes y toma de decisiones. Finalmente, analiza los retos y oportunidades del Big Data para el turismo, como obtener más información sobre los viajeros.
El documento describe el concepto de Big Data y cómo las empresas están aprovechando los grandes volúmenes de datos para innovar y tomar mejores decisiones. Explica que la globalización y la conectividad generan grandes cantidades de datos que pueden usarse para modelar procesos, probar nuevas ideas de manera eficaz y obtener una visión sin precedentes si se sabe cómo discernir la información adecuada. También brinda ejemplos de cómo gobiernos y empresas están aplicando con éxito análisis de Big Data.
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.
Este documento proporciona una visión general de Big Data, incluyendo su creciente volumen, variedad y velocidad. También describe algunos ejemplos de grandes cantidades de datos generados diariamente y cómo Big Data ya está afectando a varias industrias. Además, analiza las características clave de Big Data y las oportunidades que plantea para las empresas.
SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight ServerEduardo Castro
Este documento presenta una introducción a Big Data, Hadoop y HDInsight. Explica conceptos clave como el volumen, variedad y velocidad de los datos de Big Data, y componentes de Hadoop como HDFS y MapReduce. También describe características de HDInsight y PowerPivot para modelar y analizar grandes conjuntos de datos.
El documento habla sobre el Big Data y las TIC tecnológicas para la educación y el desempleo laboral. Explica que el Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de manejar con tecnologías convencionales debido a su volumen, variedad y velocidad. También describe algunos desafíos de la calidad de datos en Big Data como múltiples fuentes y tipos de datos, gran volumen, volatilidad y falta de estándares unificados. Finalmente, presenta algunas formas de construir un plan de
Este documento presenta un resumen de la revista especializada en TIC. Incluye artículos sobre analítica de negocios e inteligencia de negocios, virtualización, computación en la nube y despliegue de ciudades inteligentes. También incluye una entrevista con un director técnico sobre cómo las organizaciones pueden establecer prioridades para obtener y explotar información a través de la recolección y limpieza de datos, el uso de la analítica y la inteligencia de negocios, y la designación de una figura responsable de
Breve presentación sobre los retos y oportunidades con las que se encuentra el sector turístico al enfrentarse a un mundo dominado por la tecnología y la globalización. Grandes herramientas tecnológicas como el "BIG DATA" surgen a raíz de los cambios en el estilo de vida de las personas, gustos y comportamientos, por eso es preciso hacer buen uso de las mismas.
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.
Data Driven Marketing: el ADN de las empresas orientadas al clienteGood Rebels
Hay pocas profesiones en la actualidad que estén evolucionando tanto como las relacionadas con las área de Marketing y Comunicación, nos encontramos en un entorno de disrupción y rápidos cambios, con un cliente cada vez más exigente y que cambia de manera más rápida de hábitos.
En este contexto, no nos queda otra opción que desarrollar un always on en actualizar nuestros conocimientos y competencias en disciplinas como analítica, tecnologías de medición, modelización de flujos de datos, en definitiva profundizar en el complejo entorno del Data Driven Marketing.
El documento discute varias tendencias en inteligencia de negocios y análisis de datos para 2016. Entre ellas se encuentran el aumento de herramientas de autoservicio para administración y análisis de datos, el uso creciente del análisis visual como lenguaje común, y la democratización de las herramientas a lo largo de la cadena de productos relacionados con datos. También se mencionan tendencias como la integración de más fuentes de datos, el uso creciente de análisis avanzados por usuarios no analistas,
Este documento trata sobre los fundamentos de Big Data. Explica que los datos se generan constantemente a través de dispositivos electrónicos y que su volumen ha crecido exponencialmente. Describe los tres paradigmas de procesamiento de Big Data: procesamiento por lotes, procesamiento en tiempo real y procesamiento híbrido. Además, menciona algunos blogs destacados sobre Big Data.
Innovación Digital Potenciada con Inteligencia ArtificialGustavo Cuervo
El documento describe cómo la innovación digital es un imperativo para las organizaciones y cómo los nuevos modelos exitosos incorporan empresas externas para habilitar un proceso iterativo de desarrollo de ideas. También habla sobre cómo la inteligencia artificial y la nube permiten a las empresas transformarse digitalmente y ofrecer servicios de forma más ágil y escalable. Finalmente, explica que la adopción de estrategias de innovación digital requiere una planificación alineada con los objetivos estratégicos de la organización.
Este documento presenta una introducción a la analítica de datos avanzada. Explica que las organizaciones ahora generan grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes y que la analítica de datos puede extraer valiosos conocimientos e información de estos datos. También describe algunas técnicas comunes de analítica de datos como minería de datos, aprendizaje automático y análisis de redes.
Este documento presenta una introducción general sobre Big Data y sus aplicaciones a los negocios. Explica las 3 V del Big Data (Volumen, Variedad y Velocidad), así como las 7 V. Detalla las fases de un proyecto de Big Data y marcos como Hadoop. Incluye ejemplos de cómo empresas como Amazon, Netflix y Starbucks han aplicado con éxito Big Data. Concluye que las soluciones de Big Data involucran tecnologías como la inteligencia de negocios y el machine learning para extraer valor de grandes volúmenes y variedades de datos que cre
En 1974 la Crónica de la Organización Mundial de la
Salud publicó un importante artículo llamando la atención
sobre la importancia de la deficiencia de yodo como problema
de la salud pública y la necesidad de su eliminación, escrito por
un grupo de académicos expertos en el tema, Prof. JB Stanbury
de la Universidad de Harvard, Prof. AM Ermans del Hospital
Saint Pierre, Bélgica, Prof. BS Hetzel de la Universidad de
Monash, Australia, Prof. EA Pretell de la Universidad Peruana
Cayetano Heredia, Perú, y Prof. A Querido del Hospital
algunos casos de tirotoxicosis y el temor a su extensión con
(18)
distribución amplia de yodo . Recién a partir de 1930 varios
(19)
investigadores, entre los que destaca Boussingault , volvieron
a insistir sobre este tema, aconsejando la yodación de la sal para
su uso terapéutico.
Desórdenes por deficiencia de yodo en el Perú
Universitario, Leiden, Holanda .
(15)
En el momento actual hay suficiente evidencia que
demuestra que el impacto social de los desórdenes por
deficiencia de yodo es muy grande y que su prevención resulta
en una mejor calidad de vida y de la productividad, así como
también de la capacidad de educación de los niños y adultos.
Prevención y tratamiento de los DDI
Los desórdenes por deficiencia de yodo pueden ser
exitosamente prevenidos mediante programas de suplementa-
ción de yodo. A través de la historia se han ensayado varios
medios para tal propósito, pero la estrategia más costo-efectiva
y sostenible es el consumo de sal yodada. Los experimentos de
Marine y col.
(16, 17)
entre 1907 a 1921 probaron que la deficiencia
y la suplementación de yodo eran factores dominantes en la
etiología y el control del bocio endémico. El uso experimental
de la sal yodada para la prevención del bocio endémico se llevó
a cabo en Akron, Ohio, con resultados espectaculares y fue
seguida por la distribución de sal yodada en Estados Unidos,
Suiza y otros lugares. El uso clínico de este método, sin
embargo, fue largamente postergado por la ocurrencia de
La presencia de bocio y cretinismo en el antiguo Perú
antecedió a la llegada de los españoles, según comentarios en
crónicas y relatos de la época de la Conquista y el Virreinato. En
(20)
una revisión publicada por JB Lastres se comenta que Cosme
Bueno (1769), refiriéndose a sus observaciones entre los
habitantes del altiplano, escribió “los más de los que allí habitan
son contrahechos, jibados, tartamudos, de ojos torcidos y con
unos deformes tumores en la garganta, que aquí llaman cotos y
otras semejantes deformidades en el cuerpo y sus corres-
pondientes en el ánimo”. Y es lógico aceptar como cierto este
hecho, dado que la deficiencia de yodo en la Cordillera de los
Andes es un fenómeno ambiental permanente desde sus
orígenes.
Luego de la Independencia hasta los años 1950s, la
persistencia del bocio y el cretinismo endémicos en la sierra y la
selva fue reportada por varios autores, cuyos importantes
(20)
COMUNIDADES DE APRENDIZAJE EN EL CURSO DE APLICACIONES PARA INTERNET
Rolando Archila
1.
2. Tabla de contenido
1. Big Data
2. Nuevas necesidades
3. Nuevos requerimientos
4. Big analytics
5. MAD- Nueva metodología
6. Hadoop
7. Cuatro megatendencias
8. Análisis en tiempo real
9. Implementar Big Data en su organización
10. Humanizando el Big Data
2 Del bit... al Big Data
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3. 1. Big Data
¿En qué océano navega Big Data?
Actualmente, se generan muchos datos y las empresas exigen saber no sólo lo que sucede en la
actualidad, sino también lo que va a pasar en un futuro, requiriendo niveles de servicio mucho más
exigentes que hace unos años. Es precisamente en esta tesitura donde se encuentra Big Data hoy
día.
Definamos entonces: ¿Qué es Big Data?
Para obtener una definición verdaderamente acertada de lo que significa Big Data debemos abrir la
mente y romper con el estereotipo de que en “Big” esta la clave, ya que las exigencias actuales no
siempre están basadas en el volumen, sino que éste es sólo una parte del rompecabezas, siendo
muy diversos los parámetros que se tienen en cuenta en cada ocasión.
3 Del bit... al Big Data
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4. ¿Por qué es tan importante?
La importancia de Big Data radica que en que éste impacta tanto en la industria, como en el negocio
e incluso en nuestra sociedad y además ofrece una ventaja competitiva considerable.
En efecto, es precisamente en ese tipo de datos donde las empresas han detectado que se
encierra mayor valor. Hoy en día, para muchas empresas puede llegar a ser más importante
detectar al cliente que más influye al resto de posibles compradores, que al que mayor volumen de
compra realiza.
En la actualidad, la cantidad de datos que se generan es abismal y de una casuística
extremadamente compleja para su análisis. Como hemos comentado, las empresas cada vez exigen
que el análisis sea lo más cercano posible al tiempo real. Y en Big Data está la clave, al traducirse
el mismo en las variables de velocidad, variedad y volumen que requiere el mercado actualmente.
Créditos foto: http://blog.beeva.com/tag/big-data/
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5. 2. Nuevas necesidades
Personalización máxima
Big Data nace de la exigencia de dar respuesta a toda una serie de necesidades del mercado actual,
requerimientos que los avances han impulsado y a los que sólo se puede dar satisfacción por
medios tecnológicos.
Hoy en día los clientes quieren ser tratados de forma totalmente personalizada. Es por esto que,
ser capaces de detectar sus gustos, se ha convertido en una necesidad de primer nivel para poder
aumentar el volumen de ventas, dirigiéndolas de forma mucho más directa para lograr el éxito
esperado.
Además, hay que tener en cuenta que cada individuo se relaciona con otras personas, cuyo análisis
permite tanto conocer más a fondo al propio cliente, como aumentar el número de clientes
potenciales. Estos datos se transforman en un conocimiento de valor incalculable para el negocio.
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6. De la transacción a la interacción
Hasta hace unos años lo más importante era la transacción de información pero, actualmente, esto
está cambiando. Cada vez se da más importancia a la interacción constante con el mundo que nos
rodea. Las empresas tienen una única opción: aprovecharse de toda la información que se genera.
En efecto, las empresas deben aprender a optimizar y conseguir la mayor información posible de
sus clientes, creando, por ejemplo, nuevos canales de comunicación para poder interactuar con
ellos.
Nuevos dispositivos
En la actualidad las personas están constantemente conectadas, el teléfono móvil ha dejado de ser
un objeto de lujo y sus posibilidades van mucho más allá de la llamada, ofreciendo servicios
basados en la geolocalización o permitiendo incluso detectar cuál ha sido la última interacción
realizada y dónde se ha producido.
Lo mismo sucede con las viviendas que cada vez presentan mayores funcionalidades, inspiradas en
la domótica o los vehículos, muchos de los cuales ya cuentan con varios sistemas de sensores,
generando todos ellos información muy completa, perfecta para crear nuevos servicios de valor.
Big Data aprovecha todas estas nuevas fuentes de información provenientes de los dispositivos de
última generación.
Créditos foto: http://industriamusical.es/big-data-y-redes-sociales-al-servicios-del-ar/
6 Del bit... al Big Data
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7. 3. Nuevos requerimientos
Big Data requiere Big Analytics
Estamos acostumbrados a saber lo que pasó, pero hoy nos interesa más conocer lo que pasará: si
la empresa, con su producto o servicio, seguirá siendo el gusto de los consumidores o si se hablará
de ella bien o mal en las redes sociales; aspectos todos ellos que requieren de nuevos modelos de
análisis mucho más complejos que lo que se podía experimentar hasta ahora.
Esta nueva realidad ha motivado
nuevos requerimientos por parte
de las empresas en relación con el
análisis de datos. Y, precisamente,
para poder analizar toda esa
información de que hoy se dispone,
lo que anteriormente se conocía
como Business Intelligence
actualmente requiere de un nuevo
modelo de análisis: Big analytics, el
único que permite dar forma al Big
Data.
Esta necesaria aparición tiene que ver con el hecho de que, para poder hacer un análisis predictivo
o una “clusterización” de los perfiles de clientes, se requiere de algo más que la propia inteligencia
de negocio, y ese algo más se concreta precisamente en Big Analytics.
Analytics permite la aplicación de procesos matemáticos complejos. Sus técnicas hacen posible
trabajar con los datos al nivel de granularidad más bajo disponible, en crudo, y empleando para ello
modelos mucho más ágiles que los actuales modelos de BI.
Las limitaciones del Business Intelligence tradicional
El Business Intelligence con el que las empresas han crecido y se han externalizado, tiene unas
limitaciones bastante claras, basadas en la falta de agilidad en sus procesos, que hoy se ponen en
7 Del bit... al Big Data
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8. evidencia.
En efecto, con el sistema tradicional, los procesos necesarios para para el procesamiento y análisis
de información carecían de dinamismo. Por ejemplo, la inversión de tiempo necesaria para
proceder a la carga de modelos era excesiva y provocaba que, con frecuencia, al finalizar dicho
proceso hubiese perdido utilidad, por haber evolucionado el negocio. Realizar los cambios
pertinentes para alinearlo de nuevo con las necesidades corporativas era una tarea costosa, larga,
poco ágil e ineficaz, al no poder tampoco aplicarse los algoritmos que hoy día se utilizan para el
análisis.
La llegada de esta cantidad de datos ha provocado que las infraestructuras actuales no sean
capaces de soportar esas volumetrías, variabilidad en los datos, ni de hacer los deseados análisis
en tiempo real. Esto ha llevado a la inevitable búsqueda de infraestructuras capaces de soportar
ese nuevo paradigma de datos al que las empresas se enfrentan.
Además, en cualquier compañía es importante poder calcular los costes en materia de
infraestructura. Cuando la interacción con Big Data se realiza en términos de escalabilidad, la
predicción del gasto se simplifica y se hace accesible la estimación del coste asociado al
crecimiento de negocio. De este modo, es posible proyectar y determinar la inversión necesaria
para seguir creciendo, algo que resulta impensable en términos de infraestructuras actuales y en
un entorno de business intelligence tradicional.
Créditos foto: http://www.ebanking.cl/tendencias/que-es-big-data-que-oportunidades-abre-en-la-banca-retail-0013613
8 Del bit... al Big Data
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9. 4. Big Analytics
¿Qué es un Analytic Data Warehouse?
Hasta ahora, las estructuras usadas para la analítica de datos y su procesamiento se basaban en
unos modelos que habían sido predefinidos según las verticales correspondientes,
caracterizándose por su gran rigidez, lo que provocaba que la empresa no se pudiera adaptar a las
nuevas necesidades.
Con la llegada de Big Analytics este panorama cambia: los data warehouse pueden evolucionar a la
medida de las necesidades, sin perjuicio de la posibilidad de disfrutar de unas capacidades ilimitadas
tanto para incorporar datos de cualquier tipo, como para llevar a cabo su procesamiento.
Esta evolución tiene su razón de ser en que no es lo mismo aplicar determinados algoritmos
complejos sobre grandes volúmenes de datos, que aplicar estos mismos sobre un conjunto
reducido de ellos.
Evolución del DWH al ADW
No obstante, la llegada de Analytics no
representa en absoluto un cambio
radical en las aplicaciones existentes
hasta el momento. En efecto, la
aplicación de los Analytics data
warehouse no significa que se tengan
que sustituir los data warehouse
actuales, ya que cada uno de ellos
cubre necesidades distintas, y usan
infraestructuras y tecnologías muy
diferentes.
Actualmente, los datos esconden
muchísima información y de lo que se trata es de ser capaces de descifrarla. Es precisamente por
9 Del bit... al Big Data
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10. ello que, si se ofrece esta información a un perfil nuevo dentro de la empresa, los llamados Data
Science, éstos serán capaces de descubrir información muy valiosa escondida dentro de los
propios datos y hasta el momento desconocida por la empresa, mediante el uso de Analytics.
¿Cómo se pueden integrar ambos mundos?
Se puede usar un modelo híbrido, es decir, es posible seguir manteniendo el data warehousing
actual para un cierto tipo de datos, nutriéndose con la data estructura, y, para todo el resto,
incorporar el nuevo modelo de analytics data warehousing. Ciertamente, los analytics data
warehousing pueden convivir con los data warehouse actuales pero siempre que se ocupen de
realizar análisis y funciones diferentes.
Créditos foto: http://blog.prabasiva.com/
10 Del bit... al Big Data
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11. 5. MAD- Nueva Metodología
El dinamismo de los mercados actuales ha provocado que las empresas tengan que adaptarse a sus
exigencias, incorporando nuevas infraestructuras. No obstante, para que dicha adaptación sea
completa también se necesita de una nueva metodología, que desde Powerdata la llamamos MAD,
esto es: Magnética, Ágil y Detallada.
Magnético
Debe tener la capacidad de captar toda la información disponible: ya sean datos antiguos, nuevos,
estructurados o no-estructurados etc. Además, esta captación se debe poder llevar a cabo de
forma muy rápida, sin perder tiempo en pre-procesos costosos.
11 Del bit... al Big Data
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12. Ágil
La nueva metodología tiene que poder ingerir, digerir, producir y acomodar los datos de una
manera rápida y eficaz A modo de ejemplo, debería ajustarse a los nuevos requerimientos,
implementar los controles de cambio, realizar un análisis predictivo de forma rápida, visual y
sencilla. La metodología, por tanto, debe ser adaptable, rápida y eficiente.
Detallado
La metodología conlleva la utilización de sofisticados métodos estadísticos para poder percatarse
incluso de los detalles más minuciosos. Hasta ahora, y con frecuencia, se trabajaba a nivel de
agrupaciones, al ser imposible el trabajar a un nivel más preciso de detalle. Este hecho no
acarreaba ningún inconveniente a la hora de practicar análisis a nivel genérico, pero si se quería
profundizar más, resultaba del todo insuficiente.
Usando la nueva metodología es posible llegar a un nivel de detalle muy preciso, por lo que las
decisiones que se tomen a nivel empresarial resultan mucho menos arriesgadas y más acertadas
que con la metodología tradicional.
Créditos foto: http://www.tech-wd.com/wd/2013/07/24/what-is-big-data/
12 Del bit... al Big Data
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13. 6. Hadoop
Historia y business drivers que lo impulsan aparecer
Hadoop nace en el momento en que Google se ve incapaz de poder indexar la web al nivel que
exige el mercado y, por ello, decide buscar una
solución.
Esta solución se basa en un sistema de
archivos distribuido, que hace suyo el lema
“divide y vencerás”. Es decir, se basa en
pequeños ordenadores pero en gran cantidad,
procesando cada uno de ellos una porción de
información pero actuando como uno solo.
En 2006, la comunidad Open Source basándose
en las enseñanzas de Google, desarrolla la
implementación que se conoce como Hadoop. A
partir de ahí, Yahoo toma el relevo y lo impulsa, facilitando que grandes empresas, como
Facebook, comiencen a usarlo y a sumarse a la comunidad Open Source en su labor de desarrollo.
¿Qué es Hadoop?
Hadoop es un sistema de código abierto que se utiliza para almacenar, procesar y analizar grandes
volúmenes de datos, aislando a los desarrolladores de todas las dificultades presentes en la
programación paralela.
Hadoop cuenta con todo un ecosistema de ayuda que, además de distribuir el fichero en sus nodos
(que no son más que ordenadores con commodity-hardware), hace posible ejecutar procesos en
paralelo; disponiendo también de módulos de control, monitoreo y consultas.
Empiezan entonces aparecer distintos add- ons que ayudan a poder trabajar, manipular y
monitorizar la información que se está guardada sobre Hadoop.
Los componentes básicos de Hadoop son los siguientes:
13 Del bit... al Big Data
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14. HDFS
Es el sistema de archivo distribuido que permite que el fichero de datos no se guarde en una única
máquina, sino que la información se distribuya en distintas.
MAPREDUCE
Se trata de un framework de trabajo que permite aislar al programador de todas las tareas propias
de la programación en paralelo. Es decir, hace posible que un programa escrito en los lenguajes de
programación más comunes se pueda ejecutar en un cluster de Hadoop.
La gran ventaja es el poder usar el lenguaje o las herramientas más adecuadas para la tarea
concreta que se ha de realizar en cada momento.
Utilidades de Hadoop
Hadoop es un sistema que se puede implementar sobre hardware a un costo relativamente bajo,
siendo a su vez totalmente gratuito para software.
Ello ha comportado que, toda la información que antes las empresas no podían procesar por las
limitaciones de la metodología existente, hoy pueda ser procesada gracias a Hadoop. de esta forma
se puede, no sólo obtener información nueva, sino también descubrir y aplicar otro tipo de análisis
como por ejemplo, una regresión lineal, sobre millones de registros de su histórico.
Éste es el principal motivo detrás de la rápida propagación de su uso entre las empresas, que ven
que, con una inversión relativamente baja, pueden afrontar nuevos retos y problemáticas que antes
no podían afrontar y con un ROI muy rápido.
A su vez, para minimizar los riesgos de su aplicación, existen en el mercado distintas distribuciones
de Hadoop con soporte 24/7 que ayudan a no depender de la comunidad Open Source, lo que ha
contribuido a impulsar su adopción en entornos productivos
Créditos foto: http://ctovision.com/2013/07/now-we-can-reveal-centripetal-networks-a-2013-fintech-innovation-lab-company/
14 Del bit... al Big Data
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15. 7. Cuatro megatendencias
Las megatendencias que arrasan en el mercado de TI tienen que ver con ampliar horizontes,
superar límites y alcanzar, directamente, otro nivel. Las cuatro corrientes que inspiran la innovación
y el cambio, tanto a nivel tecnológico, como de negocio, tienen nombre propio:
Movilidad
Actualmente, el acceso, interacción o transacción en relación con los datos de una empresa es algo
que ya se puede realizar desde cualquier lugar- Para conseguirlo, la otra novedad es que este
intercambio de datos se produce desde dispositivos propios que no pertenecen a la empresa, algo
que supone un reto añadido para éstas, que ven dificultada su capacidad de control.
Cloud
Cada vez con más frecuencia, las
empresas tienden a contratar un
servicio de correo en el que se
paga una cierta cantidad al año
por tener una cuenta de email.
De este modo, si la empresa
crece y tiene que contratar a
más personal podrá saber
exáctamente qué inversión va a
tener que hacer para ofrecer el
servicio que necesita.
Lo mismo sucede con el
almacenamiento de datos. La diferencia con el pasado es que, gracias a la nube, ya no es necesario
comprar como activos toda la infraestructura, por lo que la inversión inicial, costes de
mantenimiento y de administración se ven considerablemente reducidos.
Con Cloud, además, se asegura un mejor nivel de servicio, pues los proveedores disponen de
sistemas avanzados que garantizan su alta disponibilidad.
15 Del bit... al Big Data
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16. Social Media
El ser humano es un ser social por naturaleza y es precisamente en estos medios donde realmente
nos mostramos como somos y nos relacionamos de un modo natural. Las redes sociales son el
medio idóneo para dejar constancia de quiénes son nuestros amigos, cuáles son nuestros gustos y
cuáles nuestras preferencias. Todo esta información se traduce en datos de gran valor para las
empresas, que pueden orientar sus estrategias de captación, fidelización y producto a estos
medios, extrayendo el máximo partido posible de lo que se publica en la red.
Analytics
Esta megatendencia representa el análisis llevado a otro nivel, mucho más allá del alcanzado por el
BI tradicional. Analytics tiene en cuenta cualquier tipo de dato, sea de la índole que sea, con el
objetivo de extraer la máxima información posible, al permitir navegar por la información sin las
restricciones que imponen unos patrones prefijados de búsqueda.
Créditos foto: http://www.channelbiz.es/2013/04/25/emc-crece-confia-negocio/
16 Del bit... al Big Data
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17. 8. Análisis en tiempo real
Hoy día, la paciencia no es una virtud demasiado extendida. Dicho de otra forma, el valor del tiempo
es realmente apreciado y, por eso mismo, cuando una persona quiere algo, lo quiere en ese mismo
instante. Aplicar
este principio al
mundo de los
negocios
impone elevar
el nivel de
exigencia a que
las empresas
han de
someterse en
sus intentos por dar satisfacción a la demanda.
Esta imposición es un aspecto importante, no sólo de cara a los servicios que se ofrecen, sino
también en lo relativo al análisis de los datos, que se ha de llevar a cabo en tiempo real. Para
lograrlo en el entorno Big Data, existen dos técnicas a tener en cuenta:
Data Stream
La velocidad es su máxima preocupación y lo que permite es realizar un análisis mientras los datos
están en movimiento, antes de que lleguen a su destino final, momento en el que ya se está en
disposición de almacenar toda la información obtenida.
CEP
Son las siglas correspondientes a “Complex Event Processing”. Se trata también de un análisis en
tiempo real pero, en este caso, con una peculiaridad: que se ocupa de buscar eventos predefinidos.
Ejemplos de esta técnica serían una entidad bancaria, que tiene la capacidad de analizar en tiempo
real todo lo que sucede con las tarjetas de crédito de un determinado usuario en cajeros y
comercios; o el caso de los sensores de maquinaria, que permiten conocer en tiempo real la
información generada por los equipos para, de este modo, poder enviar una señal de alerta antes
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18. de la aparición de un fallo, haciendo posible tomar acción a tiempo.
Créditos foto: http://bigdata.ticbeat.com/espana-pisa-acelerador-big-data/
18 Del bit... al Big Data
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19. 9. Implementar Big Data en su
organización
Cuando el objetivo es la implementación de
Big Data en la organización, lo primero que
se debe hacer es conocer y cuantificar
cuánto valor puede ofrecer al negocio. Es
necesario llevar a cabo una autoevaluación
que permita conocer cuáles son los límites
que impiden avanzar, o acelerar el
progreso, qué expectativas se tienen a
medio y largo plazo o qué restricciones
afectan a la recogida, procesamiento y
análisis de la información.
Una vez respondidas todas estas cuestiones, se está en posición de decidir cuál es el proyecto de
Big Data más adecuado para la empresa.
Elegir el data warehouse más adecuado para Big Data
El primer paso es la elección de tecnología. Hay que seleccionar la que mejor se adapta a las
necesidades corporativas, en otras palabras, la que facilitará la consecución de los objetivos de
negocio. Son las metas las que determinan la tecnología, y no al revés.
Por ejemplo, si se quiere realizar un análisis de eventos en tiempo real, hará falta contar con una
tecnología del CEP para poder determinarlo; mientras que, si el objetivo es realizar un análisis
predictivo, entonces se necesitan bases de datos con capacidades de procesamiento MPP que
puedan hacer un análisis de lo actual contra todo el histórico.
19 Del bit... al Big Data
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20. Conocer y anticiparse al negocio es imperativo
Toda iniciativa de Big Data necesita perfiles de negocio que conozcan la empresa y el sector en
detalle, ya que van a aparecer nuevos roles, como el Data Scientist o Data Analyst, que harán
posible, en base a esa información, acceder a un nivel de conocimiento superior, inalcanzable hasta
el momento.
Por ejemplo, para realizar un análisis completo de sentimiento de la percepción que se tiene de
una tu marca y la empresa que hay detrás, es necesario conocer a la perfección el producto que se
ofrece, los canales que se emplean, los perfiles a que se dirige o el tipo de campañas de marketing
que se lanzan. Sólo así es posible encontrar toda la valiosa información que hay detrás de los datos.
Encontrar las herramientas de análisis correctas
En función del tipo de análisis que se quiera realizar se elegirán unas herramientas u otras. No son
iguales las herramientas que se emplean al realizar un análisis predictivo que las usadas para llevar
a cabo un análisis en tiempo real.
Créditos foto: http://www.v3.co.uk/v3-uk/the-frontline-blog/2260731/using-big-data-and-creativity-for-social-good
20 Del bit... al Big Data
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21. 10. Humanizando el Big Data
Cómo Big Data impacta en tu día a día
Existe un estudio llamado “The Human face of Big Data” que muestra que Big Data es algo más habitual
en el día a día de lo que se cree.
Muchas de las decisiones que se toman, derivan en acciones que se hacen realidad gracias a la
utilización de Big Data. Ejemplos de ello son las compras a través de internet, tras cada una de las
cuales se esconden multitud de datos a tener en cuenta; la conducción de un vehículo mediante
sensores; o el simple hecho de acudir al médico, donde el historial de cada paciente está
digitalizado, centralizado y permite ser comparado con el de otros pacientes.
Big Data permite innovar
En una empresa, no es lo mismo copiar e ir detrás de los competidores que ser el primero en
ofrecer un servicio nuevo. De ahí proviene la importancia de la innovación que Big Data propicia,
21 Del bit... al Big Data
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22. que permite hacer volar la imaginación sin límites al eliminar por completo cualquier tipo de
restricción en la gestión de datos.
Seguridad
La cantidad de datos que hoy día se puede analizar debe ser tratada teniendo en cuenta el nivel de
privacidad que los clientes y usuarios de negocio están dispuestos a aceptar.
Por ejemplo, en Google no todo es gratis. El precio que se paga es el de la privacidad. Al
interactuar con el motor de búsqueda, éste recopila información personal que ayuda a completar el
perfil individual de cada usuario.
Las empresas deben encontrar el equilibrio entre la cantidad y tipos de datos que son capaces de
analizar de sus clientes y los límites de tolerancia de éstos con respecto al acceso a su privacidad.
Descubrir tendencias puede no interesar tanto si para hacerlo hay que sobrepasar determinadas
barreras.
Créditos foto: http://www.datacenterjournal.com/it/thoughts-downsizing-big-data/
22 Del bit... al Big Data
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