Fundamentos de big data

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Ejemplos de big data

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.

¿Cuáles son los cinco caminos del 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.

¿Qué es un ejemplo de big data?

Bigdata es un término utilizado para describir una colección de datos de gran tamaño y que crece exponencialmente con el tiempo. Los ejemplos de análisis de Big Data incluyen bolsas de valores, sitios de medios sociales, motores de aviones, etc.

¿Cuáles son las 3 características de los big data?

Tres características definen los Big Data: volumen, variedad y velocidad.

Ibm 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 una gran variedad de fuentes, como transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, imágenes, audio, redes sociales y mucho más. 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.

¿Por qué se utiliza Hadoop en big data?

Hadoop es un marco de software de código abierto para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en clústeres de hardware básico. Ofrece almacenamiento masivo para cualquier tipo de datos, una enorme capacidad de procesamiento y la posibilidad de gestionar tareas o trabajos concurrentes prácticamente ilimitados.

¿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.

Introducción al big data

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 de procesamiento de datos tradicional no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para resolver problemas empresariales que antes no habrían podido abordarse.

La velocidad es la rapidez con la que se reciben los datos y (quizás) se actúa sobre ellos. Normalmente, la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunos productos inteligentes con acceso a Internet operan en tiempo real o casi en tiempo real y requerirán una evaluación y acción en tiempo real.

La variedad se refiere a los muchos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales estaban estructurados y encajaban perfectamente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, el audio y el vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para derivar el significado y soportar los metadatos.

En los últimos años han surgido otras dos V: valor y veracidad. Los datos tienen un valor intrínseco. Pero no sirven de nada hasta que se descubre ese valor. Igualmente importante es saber hasta qué punto los datos son veraces y hasta qué punto se puede confiar en ellos.

¿Cuáles son las 9 características de los big data?

Los Big Data tienen 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 7 V de los big data?

Las 7Vs de Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad, Variabilidad, Veracidad, Valor y Visibilidad.

¿Cuántas V hay en el big data?

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

Fuentes de grandes datos

Se están generando cantidades gigantescas de datos a gran velocidad por parte de diversas fuentes, como los dispositivos móviles, las redes sociales, los registros de las máquinas y los múltiples sensores que nos rodean. En todo el mundo se produce una gran cantidad de datos y el volumen de datos generados crece exponencialmente a un ritmo sin precedentes. El ritmo de generación de datos se ve incluso acelerado por el crecimiento de nuevas tecnologías y paradigmas como el Internet de las Cosas (IoT).

La definición de big data se esconde en las dimensiones de los datos. Los conjuntos de datos se consideran “big data” si tienen un alto grado de las tres dimensiones siguientes: volumen, velocidad y variedad. El valor y la veracidad son otras dos dimensiones “V” que se han añadido a la literatura sobre big data en los últimos años. A menudo se proponen otras “V”, pero estas cinco “V” son ampliamente aceptadas por la comunidad y pueden describirse como sigue:

Los grandes volúmenes de datos suelen estar disponibles en formatos estructurados o no estructurados. Los datos estructurados pueden ser generados por máquinas o por humanos, tienen un esquema o modelo específico y suelen almacenarse en bases de datos. Los datos estructurados se organizan en torno a esquemas con tipos de datos claramente definidos. Los números, la fecha y la hora y las cadenas son algunos ejemplos de datos estructurados que pueden almacenarse en columnas de bases de datos. En cambio, los datos no estructurados no tienen un esquema o modelo predefinido. Los archivos de texto, los archivos de registro, las publicaciones en las redes sociales, los datos móviles y los medios de comunicación son ejemplos de datos no estructurados.

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