Big data como empezar

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Cómo practicar el big data en casa

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La optimización del fermentador implica determinar un perfil de velocidades del agitador y del compresor que satisfaga las tasas de transferencia de oxígeno requeridas. La optimización minimiza el consumo de energía, lo que le permitirá ahorrar dinero.

Este artículo analiza algunas experiencias y retos en el establecimiento de una plataforma de inteligencia de fabricación empresarial (EMI) en una importante empresa de fabricación de productos químicos, y recomienda los pasos que puede dar para convencer a su dirección de que aproveche los big data.

Un voluntario de una atracción turística de ferrocarriles de época describe cómo prepara una locomotora de vapor para su funcionamiento, encendiendo el fuego para calentar la cámara de combustión y aumentando la presión de la caldera. Explica que sabe que la locomotora está lista para funcionar con la presión adecuada en la caldera de vapor cuando…

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Análisis de big data

El uso de «big data» -grandes cantidades de información variada y en rápido movimiento- tiene el potencial de magnificar y acelerar la capacidad de las empresas para entender a los clientes y afinar los productos. A pesar de la disponibilidad de nuevas técnicas para dar sentido a los grandes datos, a muchos directivos que encontramos hoy les cuesta saber por dónde empezar. Vemos tres formas generales en las que los líderes empresariales pueden desbloquear el valor de los grandes datos: El segundo enfoque es, con mucho, el camino más rápido para obtener valor a corto plazo. Si se empuja el sobre en el área de la analítica avanzada, que evoluciona rápidamente, las empresas aprenderán lo que funciona mejor para ellas, dónde está el valor y cómo ampliar sus capacidades con el tiempo. Este rápido aprendizaje puede informar en gran medida de la estrategia global de big data. Este artículo ofrece cuatro preguntas para explorar mientras se experimenta con enfoques analíticos avanzados de big data. Las respuestas a cada una de ellas pueden ayudar a crear una claridad inmediata sobre este tema aparentemente vasto.

Cursos de big data

Para empezar, descargue primero el archivo CSV que contiene los datos que va a utilizar en el flujo de trabajo. Abra su plataforma de análisis y cree un nuevo flujo de trabajo vacío haciendo clic en «Nuevo» en la barra de herramientas.

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Aquí puede ver la ruta del archivo que ha soltado en el editor de flujos de trabajo y una vista previa de la tabla de datos. Haga clic en Aceptar y ejecute el nodo Lector de Archivos haciendo clic con el botón derecho en el nodo y seleccionando Ejecutar en el menú contextual. Ahora los datos de entrada están disponibles en el puerto de salida del nodo Lector de Archivos. Para ver la tabla de salida, haga clic con el botón derecho del ratón en el nodo ejecutado y seleccione la última opción del menú Tabla de Archivos.

Aquí, mueva las «columnas», «país», «fecha» e «importe» en el campo Incluir de la parte derecha del diálogo, y luego haga clic en Aceptar. Después de ejecutar el nodo, la tabla de datos filtrada está disponible en el puerto de salida del nodo Filtro de columnas.

Para limpiar sus datos, filtrando las filas correspondientes a valores específicos de una columna, utilice el nodo Filtro de filas. Busque el nodo Filtro de filas en el repositorio de nodos de la izquierda, añádalo al flujo de trabajo y conéctelo al nodo Filtro de columnas.

Certificación de big data

El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas de ellos casi inmediatamente, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.

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El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término «big data», las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.

Sin embargo, las nuevas ventajas que aporta el análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Mientras que hace unos años una empresa reunía información, ejecutaba análisis y descubría información que podía utilizarse para tomar decisiones en el futuro, hoy esa empresa puede identificar ideas para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.

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