Principios del big data
principios de diseño de big data
El inmensamente valioso Big Data y su uso adecuado para facilitar la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML), algunos de los mecanismos técnicos, se combinan generalmente juntos para ser ampliamente conocidos como ‘Big Data Analytics’.
El aprendizaje automático es una subcategoría de la IA. Es la forma más desarrollada de IA, ya que es una técnica de uso intensivo de datos que utiliza montones de datos para crear, entrenar y probar los agentes de IA. El ML, según Arthur Samuel, es “un campo de estudio que da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente”. Siendo uno de los campos de la IA que más rápidamente progresa y crece, el Aprendizaje Automático significa conjuntos de herramientas y técnicas que permiten a los ordenadores “pensar” mediante la creación de algoritmos matemáticos basados en datos acumulados. Puede dividirse en tres tipos de aprendizaje
La capacidad de los algoritmos, basada en la experiencia, de cambiar su rendimiento. La IA, el ML y el Big Data pueden trabajar juntos para tener un gran impacto en el ámbito de las empresas de negocio a negocio (B2B). Pueden reunir datos genuinos y originales para generar clientes potenciales, y analizar datos no estructurados para ayudar en campañas de marketing eficaces. La predicción y la gestión de los esfuerzos de cuentas y ventas pueden ayudar a las empresas B2B a proporcionar sugerencias a los clientes sobre los productos y servicios que complementarían el negocio en particular. El ML puede explotar mejor las ventajas ocultas del Big Data al tratar con grandes cantidades de datos, de diversas fuentes y variables – se nutre de conjuntos de datos en constante crecimiento, con más datos que resultan en un mayor aprendizaje y consecuentemente altos rendimientos en la aplicación.
principios de extracción de datos
El propósito de este trabajo es reflexionar sobre las lecciones aprendidas acerca de los principios y las prácticas de análisis de grandes datos en la era actual de la transformación digital de la salud de las organizaciones, la participación en los medios sociales y el análisis de grandes datos.
Stevens (2019) muestra que las presiones de la población, como el envejecimiento de la población, el aumento de la prevalencia de las enfermedades crónicas y los usuarios finales más adeptos a la tecnología, crean la necesidad de que las empresas de salud transformen digitalmente sus modelos de negocio de manera que satisfagan la creciente demanda de los clientes. Además, Bayern (2019) revela cómo las tecnologías de IoT ayudan a crear un paradigma más centrado en el paciente, en el que los proveedores de atención sanitaria y las farmacias pueden relacionarse con los clientes casi en tiempo real para comprobar las condiciones de salud y conectarlos con sus proveedores.
Fundamentalmente, los habilitadores de esta situación son las expectativas de los Millennials; Gen-Z; las tecnologías de IoT capaces de monitorear las condiciones de salud, y las comunicaciones; y mejores plataformas de medios sociales. Además, Bayern (2019) explica cómo el IoT, las plataformas de medios sociales y el análisis de grandes datos impulsarán el mercado de la salud digital hasta los 537.000 millones de dólares en 2025.
cuáles son los tres principios básicos para entender los fundamentos de la integración de big data
Big Data le enseña a construir sistemas de big data utilizando una arquitectura que aprovecha el hardware en clúster junto con nuevas herramientas diseñadas específicamente para capturar y analizar datos a escala web. Describe un enfoque escalable y fácil de entender de los sistemas de big data que puede ser construido y ejecutado por un equipo pequeño. Siguiendo un ejemplo realista, este libro guía a los lectores a través de la teoría de los sistemas de big data, cómo implementarlos en la práctica y cómo desplegarlos y operarlos una vez construidos.
Las aplicaciones a escala web, como las redes sociales, los análisis en tiempo real o los sitios de comercio electrónico, manejan muchos datos, cuyo volumen y velocidad superan los límites de los sistemas de bases de datos tradicionales. Estas aplicaciones requieren arquitecturas construidas en torno a clusters de máquinas para almacenar y procesar datos de cualquier tamaño o velocidad. Afortunadamente, la escala y la simplicidad no son mutuamente excluyentes.
Big Data le enseña a construir sistemas de big data utilizando una arquitectura diseñada específicamente para capturar y analizar datos a escala web. Este libro presenta la arquitectura Lambda, un enfoque escalable y fácil de entender que puede ser construido y ejecutado por un equipo pequeño. Explorará la teoría de los sistemas de big data y cómo implementarlos en la práctica. Además de descubrir un marco general para el procesamiento de big data, aprenderá tecnologías específicas como Hadoop, Storm y bases de datos NoSQL.
principios del análisis de datos
Hay tres propiedades definitorias que pueden ayudar a desglosar el término. Apodadas las tres V: volumen, velocidad y variedad, son la clave para entender cómo podemos medir los big data y lo diferentes que son los “big data” de los datos tradicionales.
Empezaremos por la más obvia. El big data es volumen. Volúmenes de datos que pueden alcanzar cotas sin precedentes, de hecho. Se calcula que cada día se crean 2,5 quintillones de bytes de datos, por lo que en 2020 habrá 40 zettabytes de datos creados, lo que pone de manifiesto un aumento de 300 veces desde 2005. Como resultado, ahora no es raro que las grandes empresas tengan Terabytes -e incluso Petabytes- de datos en dispositivos de almacenamiento y en servidores. Estos datos ayudan a perfilar el futuro de una empresa y sus acciones, a la vez que hacen un seguimiento del progreso.
El crecimiento de los datos, y su consiguiente importancia, ha cambiado nuestra forma de verlos. Hubo un tiempo en el que no veíamos la importancia de los datos en el mundo corporativo, pero con el cambio en la forma de recopilarlos, hemos llegado a depender de ellos día a día. La velocidad mide esencialmente la rapidez con la que llegan los datos. Algunos datos llegarán en tiempo real, mientras que otros llegarán a trompicones, enviados por lotes. Y como no todas las plataformas experimentarán la entrada de datos al mismo ritmo, es importante no generalizar, descontar o sacar conclusiones sin tener todos los datos.