Funciones del big data

Inicio » Funciones del big data

Beneficios del Big Data

Las tecnologías de Big Data y análisis permiten a su organización ser más competitiva y crecer sin límites. Pero si una organización está capturando grandes cantidades de datos, necesitará soluciones específicas para su análisis, como un Lago de Datos Inteligente. Pero antes, dediquemos un momento a analizar el valor que aporta el Big Data a una empresa.

El término “Big Data” no es nuevo. Para muchas personas este término se asocia directamente con “muchos datos”. Sin embargo, entender esta tecnología de esta manera no es del todo correcto. La tecnología Big Data implica:

También sería un error pensar que todos los ámbitos del Big Data son de inteligencia empresarial. El Big Data, no está limitado ni definido por los objetivos que se persiguen con esa iniciativa. Sino por las características de los propios datos.

Hoy en día, podemos basar nuestras decisiones en los datos prescriptivos obtenidos a través del Big Data. Gracias a esta tecnología, cada acción de los clientes, competidores, proveedores, etc, generará información prescriptiva que irá desde datos estructurados y fáciles de gestionar hasta información no estructurada y difícil de utilizar para la toma de decisiones.

¿Cuáles son las principales funciones del big data?

Los macrodatos son un campo que trata las formas de analizar, extraer sistemáticamente información o tratar de otro modo conjuntos de datos que son demasiado grandes o complejos para ser tratados por el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional.

¿Cuáles son las 5 E de los big data?

Volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor son las cinco claves para hacer del big data un gran negocio.

¿Qué es un ejemplo de big data?

Las personas, las organizaciones y las máquinas producen ahora cantidades masivas de datos. Los medios sociales, las aplicaciones en la nube y los datos de los sensores de las máquinas son sólo algunos ejemplos. Los datos masivos pueden examinarse para ver las tendencias, oportunidades y riesgos de los datos masivos, utilizando herramientas de análisis de datos masivos.

El valor de los big data

Big data es un término que describe los grandes volúmenes de datos difíciles de gestionar -tanto estructurados como no estructurados- que inundan las empresas en su día a día. Pero lo importante no es sólo el tipo o la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con ellos. Los grandes datos pueden analizarse para obtener información que mejore las decisiones y dé confianza para tomar medidas empresariales estratégicas.

El término “big data” se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles o imposibles de procesar con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para su análisis existe desde hace mucho tiempo. Pero el concepto de big data cobró impulso a principios de la década de 2000, cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición de big data, que ahora es la corriente principal, como las tres V:

Volumen.  Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes, como transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, imágenes, audio, redes sociales y otros. En el pasado, almacenar todos esos datos habría sido demasiado costoso, pero el almacenamiento más barato mediante lagos de datos, Hadoop y la nube ha aliviado la carga.

¿Cuáles son las 3 características de los big data?

Tres características definen 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.

¿Qué tipo de datos son los big data?

Los big data también abarcan una amplia variedad de tipos de datos, entre los que se incluyen los siguientes: datos estructurados, como transacciones y registros financieros; datos no estructurados, como texto, documentos y archivos multimedia; y. datos semiestructurados, como registros de servidores web y datos de streaming procedentes de sensores.

Fuentes de Big Data

Este curso es para los nuevos en la ciencia de los datos. Se recomienda haber completado Introducción a Big Data. No se necesita experiencia previa en programación, aunque la capacidad de instalar aplicaciones y utilizar una máquina virtual es necesaria para completar las tareas prácticas. Consulte los requisitos técnicos de la especialización para conocer las especificaciones completas de hardware y software.

(A) Procesador de cuatro núcleos (se recomienda que sea compatible con VT-x o AMD-V), de 64 bits; (B) 8 GB de RAM; (C) 20 GB de disco libre. Cómo encontrar la información de su hardware: (Windows): Abra Sistema haciendo clic en el botón Inicio, haciendo clic con el botón derecho del ratón en Equipo y, a continuación, en Propiedades; (Mac): Abra Visión general haciendo clic en el menú Apple y en “Acerca de este Mac”. La mayoría de los ordenadores con 8 GB de RAM adquiridos en los últimos 3 años cumplirán los requisitos mínimos.Necesitará una conexión a Internet de alta velocidad porque descargará archivos de hasta 4 Gb de tamaño.

¿Cuáles son las 9 características de los big data?

El Big Data tiene las 9V’s (Veracidad, Variedad, Velocidad, Volumen, Validez, Variabilidad, Volatilidad, Visualización y Valor). Las características de las 9V fueron estudiadas y tomadas en consideración cuando cualquier organización necesita pasar del uso tradicional de los sistemas al uso de los datos en el Big Data.

¿Cuáles son las 3 Vs del big data?

Las tres V de Big Data: Volumen, Velocidad y Variedad.

¿Cuáles son las 6 Vs del big data?

La mejor manera de describir los big data es con las seis V: volumen, variedad, velocidad, valor, veracidad y variabilidad.

Ejemplos de big data

Aunque no es un caso de uso típico para Azure Functions, una sola función de Azure es todo lo que se necesitó para implementar completamente una tubería de datos de extremo a extremo, en tiempo real y de misión crítica para un escenario de detección de fraude. Y se hizo con una arquitectura sin servidor. Dos blogs describieron recientemente este caso de uso, “Consideración de Azure Functions para un escenario de streaming de datos sin servidor” y “Una tubería de big data rápida y sin servidor impulsada por una sola función de Azure”.

Un gran banco quería construir una solución para detectar transacciones fraudulentas. La solución se basó en un patrón arquitectónico común para las canalizaciones analíticas de big data, con volúmenes masivos de datos en tiempo real ingeridos en un servicio en la nube donde una serie de actividades de transformación de datos proporcionaban la entrada para que un modelo de aprendizaje automático ofreciera predicciones. La latencia y los tiempos de respuesta son fundamentales en una solución de detección de fraudes, por lo que la canalización tenía que ser muy rápida y escalable. La evaluación de extremo a extremo de cada transacción debía completarse y proporcionar una evaluación del fraude en menos de dos segundos.

Ir arriba