En que fase de desarrollo se encuentra el big data

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qué es un ejemplo de big data

Vivimos en la era de los datos, y la capacidad de trabajar con ellos otorga múltiples beneficios. Actualmente, muchas empresas utilizan herramientas básicas de análisis de datos, pero la cantidad de datos crece exponencialmente. Esto provoca la aparición de nuevas técnicas y enfoques de gestión de datos, en particular el Big Data. Y la demanda de desarrollo de software de Big Data está aumentando.

Aunque es un concepto popular, el Big Data en sí mismo no es especialmente común. No son muchos los sectores que tienen tal volumen de datos. Entre los que necesitan servicios de desarrollo de Big Data se encuentran: telecomunicaciones, IoT, energía, medios sociales, proveedores de televisión e Internet, y varios otros. Un ejemplo típico de Big Data es una base de datos de abonados de operadores móviles. Hay millones de ellos, y hay una cantidad masiva de datos, incluyendo alguna información personal y CDRs (registros de detalles de llamadas).

Si no está seguro de si su empresa tiene suficientes datos para calificar de Big Data, consulte la lista de comprobación que se ofrece en esta página. Le ayudará a determinar si es el momento adecuado para cambiar sus enfoques de gestión de datos.

qué es el desarrollo de datos

Big Data es hoy en día la palabra de moda, y con la cantidad de datos que generan cada minuto los consumidores y/o las empresas de todo el mundo, se puede encontrar un enorme valor en el análisis de Big Data.

El análisis de Big Data es un proceso utilizado para extraer información significativa, como patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias de mercado y preferencias de los clientes. La analítica de Big Data ofrece varias ventajas: puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones y prevenir actividades fraudulentas, entre otras cosas.

Tomemos como ejemplo la plataforma de streaming de música Spotify.  La empresa tiene casi 96 millones de usuarios que generan una enorme cantidad de datos cada día. A través de esta información, la plataforma basada en la nube genera automáticamente sugerencias de canciones -a través de un motor de recomendación inteligente- basadas en los “me gusta”, los “compartidos”, el historial de búsqueda, etc. Lo que permite esto son las técnicas, herramientas y marcos de trabajo que son el resultado de la analítica de Big Data.

Si eres usuario de Spotify, seguro que te has topado con la sección de recomendaciones principales, que se basa en tus gustos, tu historial y otras cosas. Utilizar un motor de recomendación que aprovecha las herramientas de filtrado de datos que recogen datos y luego los filtran mediante algoritmos funciona. Esto es lo que hace Spotify.

ciencia de los datos

Big Data es hoy la palabra de moda, y con la cantidad de datos que generan cada minuto los consumidores y/o las empresas de todo el mundo, se puede encontrar un enorme valor en el análisis de Big Data.

El análisis de Big Data es un proceso utilizado para extraer información significativa, como patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias de mercado y preferencias de los clientes. La analítica de Big Data ofrece varias ventajas: puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones y prevenir actividades fraudulentas, entre otras cosas.

Tomemos como ejemplo la plataforma de streaming de música Spotify.  La empresa tiene casi 96 millones de usuarios que generan una enorme cantidad de datos cada día. A través de esta información, la plataforma basada en la nube genera automáticamente sugerencias de canciones -a través de un motor de recomendación inteligente- basadas en los “me gusta”, los “compartidos”, el historial de búsqueda, etc. Lo que permite esto son las técnicas, herramientas y marcos de trabajo que son el resultado de la analítica de Big Data.

Si eres usuario de Spotify, seguro que te has topado con la sección de recomendaciones principales, que se basa en tus gustos, tu historial y otras cosas. Utilizar un motor de recomendación que aprovecha las herramientas de filtrado de datos que recogen datos y luego los filtran mediante algoritmos funciona. Esto es lo que hace Spotify.

análisis crítico de los retos del big data y los métodos de análisis

El big data ha sido considerado como un desarrollo tecnológico de vanguardia en los últimos años. Sin embargo, todavía tenemos un conocimiento limitado de cómo las organizaciones traducen su potencial en valor social y económico real. Realizamos una revisión sistemática en profundidad de la literatura de SI sobre el tema e identificamos seis debates centrales sobre cómo las organizaciones obtienen valor de los big data, en diferentes niveles de análisis. Basándonos en esta revisión, identificamos dos características sociotécnicas de los big data que influyen en la realización del valor: la portabilidad y la interconectividad. Argumentamos que, en la práctica, las organizaciones necesitan realinear continuamente las prácticas de trabajo, los modelos organizativos y los intereses de las partes interesadas con el fin de aprovechar los beneficios de los grandes datos. Sintetizamos las conclusiones mediante un modelo integrado.

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