Análisis de datos en tiempo real
Contenidos
- Análisis de datos en tiempo real
- ¿Qué es el big data con un ejemplo en tiempo real?
- ¿Dónde están los big data en tiempo real?
- ¿Qué significa big data?
- Plataforma de flujo de datos
- ¿Qué es el ejemplo de análisis de big data?
- ¿Cómo utiliza Google los big data?
- ¿Qué son los datos en tiempo real?
- Análisis de big data en tiempo real
- ¿Quién utiliza los big data?
- ¿Cuál es la importancia del big data?
- ¿Cuáles son las fuentes de big data?
- Procesamiento en tiempo real para aplicaciones de big data
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La analítica de big data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de big data muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.
¿Qué son exactamente los big data? Puede definirse como conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo supera la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales para capturar, gestionar y procesar los datos con baja latencia. Las características de los big data incluyen un alto volumen, una alta velocidad y una gran variedad. Las fuentes de datos se están volviendo más complejas que las de los datos tradicionales porque están siendo impulsadas por la inteligencia artificial (IA), los dispositivos móviles, los medios sociales y el Internet de las cosas (IoT). Por ejemplo, los diferentes tipos de datos proceden de sensores, dispositivos, vídeo/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y medios sociales, muchos de ellos generados en tiempo real y a muy gran escala.
Con la analítica de big data, puede impulsar una toma de decisiones mejor y más rápida, la modelización y predicción de resultados futuros y la mejora de la inteligencia empresarial. A la hora de crear su solución de big data, considere el software de código abierto como Apache Hadoop, Apache Spark y todo el ecosistema Hadoop como herramientas de procesamiento y almacenamiento de datos rentables y flexibles, diseñadas para manejar el volumen de datos que se genera hoy en día.
¿Qué es el big data con un ejemplo en tiempo real?
Los mejores ejemplos de big data se encuentran tanto en el sector público como en el privado. Desde la publicidad dirigida, la educación y las industrias masivas ya mencionadas (sanidad, fabricación o banca), hasta escenarios de la vida real, en el servicio de atención al cliente o el entretenimiento.
¿Dónde están los big data en tiempo real?
Esta tecnología es la más utilizada por las organizaciones de TI en sectores que producen o capturan grandes cantidades de datos en un corto periodo de tiempo: logística, banca o TI, por ejemplo. A continuación se describen tres formas en las que las organizaciones de TI pueden beneficiarse del análisis de big data en tiempo real.
¿Qué significa big data?
La definición de big data es la de datos que contienen una mayor variedad, que llegan en volúmenes crecientes y con más velocidad. … En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software tradicional de procesamiento de datos no puede gestionarlos.
Plataforma de flujo de datos
La figura 2 muestra el empleo de las aplicaciones de big data en las ciudades inteligentes. Las aplicaciones de las ciudades inteligentes generan enormes cantidades de datos, mientras que los sistemas de big data utilizan estos datos para proporcionar información que mejore las aplicaciones de las ciudades inteligentes. Los sistemas de big data almacenarán, procesarán y explotarán la información de las aplicaciones de las ciudades inteligentes de manera eficiente para producir información que mejore los diferentes servicios de las ciudades inteligentes. Además, los big data ayudarán a los responsables de la toma de decisiones a planificar cualquier expansión de los servicios, recursos o áreas de las ciudades inteligentes.Fig. 2Relación entre las ciudades inteligentes y los big dataImagen a tamaño completo
Hemos revisado varios ejemplos de aplicaciones de big data, que pueden considerarse como guías para dirigir los esfuerzos de desarrollo de aplicaciones para ciudades inteligentes. Muchos de ellos alcanzaron diversos niveles de éxito y la mayoría añadieron valiosos componentes para mejorar los servicios y aplicaciones de las ciudades inteligentes. La tabla 3 muestra cómo ciudades de todo el mundo utilizan las aplicaciones de big data en diferentes componentes de la ciudad inteligente mediante la implementación de proyectos reales de ciudades inteligentes. La revisión de algunas de las implementaciones reales reveló que existen beneficios de los big data que se reflejan en los componentes de las ciudades inteligentes. La tabla 4 resume estos beneficios dentro de los diferentes ámbitos de aplicación utilizados en las ciudades inteligentes.Tabla 3 Ejemplos de proyectos de big data en componentes de ciudades inteligentesTabla completa
¿Qué es el ejemplo de análisis de big data?
El análisis de big data ayuda a las empresas a obtener información de los enormes recursos de datos actuales. Las personas, las organizaciones y las máquinas producen ahora cantidades masivas de datos. Las redes sociales, las aplicaciones en la nube y los datos de los sensores de las máquinas son solo algunos ejemplos.
¿Cómo utiliza Google los big data?
Google utiliza big data para entender lo que queremos de él basándose en varios parámetros como el historial de búsqueda, la ubicación, las tendencias y muchos más. … Google muestra fácilmente los resultados de búsqueda clasificados en términos de relevancia y autoridad formulados para satisfacer los requisitos del usuario.
¿Qué son los datos en tiempo real?
Los datos en tiempo real (RTD) son información que se entrega inmediatamente después de su recogida. … Este tipo de datos se suele procesar mediante computación en tiempo real, aunque también se pueden almacenar para un análisis posterior o fuera de línea de los datos.
Análisis de big data en tiempo real
Es más que una palabra de moda tecnológica: la analítica de big data en tiempo real es una nueva tecnología que está redefiniendo la forma en que las organizaciones de TI reúnen inteligencia empresarial procesable, detectan las amenazas de ciberseguridad y miden el rendimiento de las aplicaciones críticas y los servicios web o desplegados en la nube.
El análisis de big data en tiempo real es una función o herramienta de software capaz de analizar grandes volúmenes de datos entrantes en el momento en que se almacenan o se crean con la infraestructura de TI. El software de seguridad de TI de la empresa, como las tecnologías de gestión de eventos de seguridad (SEM) o de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM), suelen contar con capacidades para el análisis de grandes conjuntos de datos en tiempo real.
Hoy en día, las organizaciones empresariales están desplegando más aplicaciones en la nube que nunca. Cada aplicación o servidor crea registros generados por el ordenador de todas sus actividades, conocidos como registros de eventos. Con millones de nuevos registros de eventos creados cada día, las organizaciones dependen de la analítica de big data en tiempo real para peinar eficazmente los datos en busca de patrones y perspectivas relevantes que impulsen la toma de decisiones empresariales y de TI con capacidad de respuesta.
¿Quién utiliza los big data?
Algunas aplicaciones de Big Data por parte de gobiernos, organizaciones privadas y particulares son Uso de Big Data por parte de los gobiernos: control del tráfico, planificación de rutas, sistemas de transporte inteligentes, gestión de la congestión (mediante la predicción de las condiciones del tráfico)
¿Cuál es la importancia del big data?
El Big Data ayuda a las empresas a generar información valiosa. Las empresas utilizan el Big Data para perfeccionar sus campañas y técnicas de marketing. Las empresas lo utilizan en proyectos de aprendizaje automático para entrenar a las máquinas, en el modelado predictivo y en otras aplicaciones de análisis avanzado. No podemos equiparar el Big Data a ningún volumen de datos específico.
¿Cuáles son las fuentes de big data?
El grueso de los big data generados procede de tres fuentes principales: datos sociales, datos de máquinas y datos transaccionales.
Procesamiento en tiempo real para aplicaciones de big data
Antes de la invención de Hadoop, las tecnologías en las que se basan los sistemas modernos de almacenamiento y computación eran relativamente básicas, limitando a las empresas sobre todo al análisis de “datos pequeños”. Sin embargo, incluso esta forma relativamente básica de análisis podía resultar difícil, especialmente la integración de nuevas fuentes de datos.
Con la analítica de datos tradicional, que se basa en el uso de bases de datos relacionales (como las bases de datos SQL), formadas por tablas de datos estructurados, cada byte de datos en bruto debe formatearse de una manera específica antes de poder introducirse en la base de datos para su análisis. Este proceso, a menudo largo, conocido como extracción, transformación y carga (o ETL) es necesario para cada nueva fuente de datos. El principal problema de este proceso y enfoque en tres partes es que requiere mucho tiempo y trabajo, a veces hasta 18 meses para que los científicos de datos y los ingenieros lo implementen o modifiquen.
Sin embargo, una vez que los datos estaban dentro de la base de datos, en la mayoría de los casos era bastante fácil para los analistas de datos consultarlos y analizarlos. Pero entonces llegaron Internet, el comercio electrónico, las redes sociales, los dispositivos móviles, la automatización del marketing, los dispositivos de la Internet de las cosas (IoT), etc., y el tamaño, el volumen y la complejidad de los datos en bruto se convirtieron en demasiado para que todas las instituciones, salvo un puñado de ellas, pudieran analizarlos en el curso normal de su actividad.