Aplicaciones de big data
Este estudio investiga cómo explotar el big data para aumentar el conocimiento en la fase de diseño temprano dentro del desarrollo de nuevos productos a través de una aplicación industrial. Existen pocas investigaciones y escasos estudios empíricos que muestren el uso de big data dentro del desarrollo de nuevos productos en las industrias manufactureras. La demanda de un ciclo de diseño más corto, la rapidez en la toma de decisiones y la necesidad de una metodología basada en datos son evidentes. El aumento del conocimiento a través de la analítica de big data, cerrando el círculo con una base de conocimiento, se ha convertido en un criterio de éxito crítico dentro de las distintas industrias.
Este artículo revisa el estado del arte en la literatura académica e investiga un caso de empresa. El caso descubrió una brecha de retroalimentación limitada en la fase temprana de diseño. Desarrollamos un enfoque ágil genérico para extraer valor mediante el análisis de big data. Para llenar el vacío identificado, probamos nuestro enfoque en una muestra de big data, incluyendo datos de usuarios internos y externos. Los comentarios positivos de una encuesta complementada con entrevistas indican que nuestro método puede ayudar a la toma de decisiones dentro de la fase temprana de diseño mediante la adquisición de una metodología más orientada a los datos.
¿Cuáles son las fases del big data?
IBM ha descrito las cuatro fases de la adopción de big data, que incluyen educar, explorar, comprometerse y ejecutar.
¿Qué es el desarrollo de aplicaciones de big data?
2.3 Aplicación
¿Cuáles son las 6 etapas del ciclo de vida del análisis de datos?
Ciclo de vida de los big data
ResumenEl uso de Big Data Analytics (BDA) en la industria se ha incrementado notablemente en los últimos años. Como herramienta impulsada por los datos para facilitar la toma de decisiones informadas, se reconoce la necesidad de la capacidad de BDA en las organizaciones, pero pocos estudios han comunicado una comprensión de las capacidades de BDA de una manera que puede mejorar nuestro conocimiento teórico de la utilización de BDA en el dominio de la organización. Big Data se ha definido de varias maneras y, la literatura anterior sobre la clasificación de BDA y sus capacidades se explora en esta investigación. Realizamos una revisión de la literatura utilizando la metodología PRISMA e integramos un análisis temático utilizando NVIVO12. Adoptando cinco pasos del marco PRISMA-70 artículos de muestra, generamos cinco temas, que son informados a través de la teoría del desarrollo de la organización, y desarrollamos un novedoso modelo de investigación empírica, que sometemos a una evaluación de validez. Nuestros hallazgos mejoran la eficacia y potencian el uso de las aplicaciones de BDA en diversas organizaciones.
J Big Data 8, 159 (2021). https://doi.org/10.1186/s40537-021-00543-6Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard
¿Cuántas fases hay en el ciclo de vida de Da?
Se trata de un ciclo de vida de tres fases, del que hablaremos más adelante, en el que se construye gradualmente una solución consumible a lo largo del tiempo.
¿Cuáles son las 3 características de los big data?
Tres características definen a los Big Data: volumen, variedad y velocidad.
¿Cuáles son los principales pilares del big data?
Los tres pilares principales del big data son: La necesidad del negocio, la ciencia de los datos y la tecnología.
Big data en la sanidad
Las tecnologías actuales, como el Internet de las cosas (IoT), los medios sociales o las aplicaciones web, generan una cantidad cada vez mayor de datos diferentes. Big Data describe el tema de la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos que no pueden ser manejados por los sistemas de bases de datos tradicionales. Se trata, en particular, de la posibilidad de utilizar datos no estructurados, como textos, imágenes o vídeos, que suelen ser muy difíciles de manejar con los sistemas tradicionales. Un tema central es la posibilidad de procesar los datos en paralelo, lo que permite distribuir el esfuerzo informático en varios centros de datos. El término Fast Data describe el procesamiento y análisis de datos en tiempo real. Esto es especialmente importante en áreas de aplicación como el IoT, donde las decisiones deben tomarse con especial rapidez.
Las empresas de todos los sectores tienen que lidiar cada día con grandes cantidades de datos procedentes de una gran variedad de áreas. Para seguir siendo competitivas en el mercado, deben ser capaces de analizar estos datos de forma rápida y eficiente para sacar conclusiones para tomar decisiones empresariales estratégicas. Los análisis de Big Data pueden utilizarse, por ejemplo, para optimizar los procesos, identificar las medidas preventivas necesarias y reconocer las necesidades específicas de los clientes.
¿Cuáles son las cinco V de los big data?
Los big data son una colección de datos procedentes de muchas fuentes diferentes y suelen describirse con cinco características: volumen, valor, variedad, velocidad y veracidad.
¿Cuáles son las 7 V de los big data?
Las 7Vs de Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad, Variabilidad, Veracidad, Valor y Visibilidad.
¿Qué es el marco de big data?
El Marco de Big Data proporciona una estructura para las organizaciones que quieren empezar con Big Data o que pretenden desarrollar más sus capacidades de Big Data. El marco de Big Data incluye todos los aspectos organizativos que deben tenerse en cuenta en una organización de Big Data. El marco de trabajo de Big Data es independiente del proveedor.
Sostenibilidad de los grandes datos
La actual crisis de salud pública sigue perturbando las industrias de todo el mundo. Una de las mayores lecciones que se desprenden de este calvario es el papel crucial que desempeña la tecnología en la creación de resiliencia. El big data, quizá una de las mayores caras de la disrupción tecnológica de los últimos años, ha desempeñado un papel fundamental para ayudar a las startups a mantenerse vivas, incluso antes de la pandemia.
Para los desarrolladores y las nuevas empresas de desarrollo web, los macrodatos pueden cambiar las reglas del juego. Los datos masivos permiten a los desarrolladores infundir conocimientos críticos a partir del análisis de datos, lo que ayuda a crear aplicaciones basadas en datos que impulsan la experiencia del usuario.
Al infundir elementos de inteligencia artificial para ayudar a peinar los datos de los usuarios dentro de la aplicación, los desarrolladores pueden identificar los defectos de diseño y otros problemas, lo que les permite presentar actualizaciones que aborden estos problemas.
Una de las mayores amenazas percibidas de la ciencia de los datos es que hará que la mayoría de las funciones de desarrollo queden obsoletas. Por el contrario, el big data y las tecnologías asociadas aumentarán la demanda de desarrolladores, aunque esto depende de la premisa de que estos desarrolladores necesitarán actualizar sus habilidades para estar familiarizados con el análisis de datos.