Diferencia entre big data y analytics

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Diferencia entre big data y analítica de datos

La analítica de big data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de datos muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.

Big data es un término que se aplica a los 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. Los big data tienen una o más de las siguientes características: alto volumen, alta velocidad o alta variedad. La inteligencia artificial (IA), los móviles, las redes sociales y el Internet de las cosas (IoT) están impulsando la complejidad de los datos a través de nuevas formas y fuentes de datos. Por ejemplo, los big data 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.

El análisis de big data permite a los analistas, investigadores y usuarios empresariales tomar decisiones mejores y más rápidas utilizando datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Las empresas pueden utilizar técnicas analíticas avanzadas, como el análisis de textos, el aprendizaje automático, el análisis predictivo, la minería de datos, la estadística y el procesamiento del lenguaje natural, para obtener nuevas perspectivas de fuentes de datos antes no explotadas, independientemente o junto con los datos empresariales existentes.

¿Cuáles son los factores críticos de éxito para el análisis de big data?

El enfoque de los big data no puede lograrse fácilmente con los métodos tradicionales de análisis de datos. En su lugar, los datos no estructurados requieren técnicas, herramientas y sistemas de modelado de datos especializados para extraer ideas e información según las necesidades de las organizaciones. La ciencia de los datos es un enfoque científico que aplica ideas matemáticas y estadísticas y herramientas informáticas para procesar los big data. La ciencia de los datos es un campo especializado que combina múltiples áreas como la estadística, las matemáticas, las técnicas de captura inteligente de datos, la limpieza de datos, la minería y la programación para preparar y alinear los big data para un análisis inteligente que permita extraer ideas e información.

En la actualidad, todos asistimos a un crecimiento sin precedentes de la información generada en todo el mundo y en Internet que da lugar al concepto de big data. La ciencia de los datos es un área bastante desafiante debido a las complejidades que implica la combinación y aplicación de diferentes métodos, algoritmos y complejas técnicas de programación para realizar análisis inteligentes en grandes volúmenes de datos. De ahí que el campo de la ciencia de los datos haya evolucionado a partir del big data, o que el big data y la ciencia de los datos sean inseparables.

Analítica vs. análisis

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 la analítica de big data? ¿En qué se diferencia de la analítica normal? quizlet

Los big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y/o alta variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de la información que permitan mejorar la visión, la toma de decisiones y la automatización de los procesos. El Big Data ha surgido como un área importante de interés en el estudio y la investigación entre profesionales y académicos. El crecimiento exponencial de los datos se ve impulsado por el crecimiento exponencial de Internet y los dispositivos digitales. El avance de la tecnología está haciendo económicamente viable el almacenamiento y análisis de enormes cantidades de datos. Los Big Data incluyen una mezcla de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en tiempo real procedentes de diversas fuentes.

Big Data tiene que ver con la cantidad de datos, normalmente en el rango de 0,5 terabytes o más, donde la capacidad de los sistemas de bases de datos relacionales comienza a degradarse, por lo que la necesidad de conductos basados en la nube como AWS y almacenes de datos son las necesidades del momento.  Por otro lado, el análisis predictivo tiene que ver con la aplicación de modelos estadísticos a los datos existentes para predecir resultados probables con las fuentes de datos agitadas.

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