Tipos de big data analytics
Aplicaciones 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.
Qué es el big data
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 un usuario de Spotify, seguro que te has encontrado con la sección de recomendaciones más importantes, 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.
Ejemplos de big data
La palabra «analítica» está de moda estos días. Cada vez son más las empresas que buscan empleados con conocimientos y experiencia en análisis de datos para que les ayuden a clasificar todos sus datos colectivos, o big data. Y eso tiene sentido.
¿Está interesado en convertirse en un analista de negocios o en añadir algunas habilidades analíticas a su currículum? ¿Qué tipo de habilidades se requieren para una carrera de analista de negocios? ¿Se trata de una sola habilidad o de una compilación de conocimientos? ¿Cómo funciona realmente?
No te preocupes, la Universidad Tecnológica de Capitol está aquí para ayudarte. Para que comience su viaje de analítica empresarial, permítanos contarle los cinco tipos clave de datos de analítica empresarial y por qué cada uno es importante.
La analítica prescriptiva, junto con la descriptiva y la predictiva, es uno de los tres tipos principales de analítica que utilizan las empresas para analizar los datos. Este tipo de análisis se describe a veces como una forma de análisis predictivo, pero es un poco diferente en su enfoque.
El objetivo de la analítica prescriptiva es concebir las mejores recomendaciones posibles para una situación que se está desarrollando, dado lo que el analista puede determinar a partir de los datos disponibles. Piense que la analítica prescriptiva trabaja en el presente, mientras que la predictiva mira al futuro y la descriptiva explora el pasado.
4 tipos de análisis de big data
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 un usuario de Spotify, seguro que te has encontrado con la sección de recomendaciones más importantes, 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.