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BIG DATA, DEFINICIÓN, BENEFICIOS, TIPOS DE DATOS, OBTENCIÓN DE DATOS, USOS…
BIG DATA
Describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día.
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Existen muchísimas herramientas para el manejo de big data. Algunos ejemplos incluyen Hadoop, NoSQL, Cassandra, inteligencia empresarial, aprendizaje automático y MapReduce. Estas herramientas tratan con algunos de los tres tipos de big data:.
Datos estructurados: datos que tienen bien definidos su longitud y su formato, como las fechas, los números o las cadenas de caracteres. Se almacenan en tablas.
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Datos no estructurados: datos en el formato tal y como fueron recolectados, carecen de un formato específico. No se pueden almacenar dentro de una tabla ya que no se puede desgranar su información a tipos básicos de datos.
Algunos ejemplos son los PDF, documentos multimedia, correos electrónicos o documentos de texto.
Datos semiestructurados: datos que no se limitan a campos determinados, pero que contiene marcadores para separar los diferentes elementos. Es una información poco regular como para ser gestionada de una forma estándar. Estos datos poseen sus propios metadatos semiestructurados45 que describen los objetos y las relaciones entre ellos, y pueden acabar siendo aceptados por convención.
Como ejemplos tenemos los archivos tipo hojas de cálculo, HTML, XML o JSON.
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El uso de big data ha sido utilizado por la industria de los medios, las empresas y los gobiernos para dirigirse con mayor precisión a su público y aumentar la eficiencia de sus mensajes.
Gobierno:
El uso y la adopción de big data dentro de los procesos gubernamentales permite eficiencias en términos de costo, productividad e innovación, pero no viene sin sus defectos.78 El análisis de datos a menudo requiere que varias partes del gobierno (central y local) trabajen en colaboración y creen procesos nuevos para lograr el resultado deseado.
Desarrollo internacional:
La investigación sobre el uso efectivo de las tecnologías de información y comunicación para el desarrollo (también conocido como ICT4D) sugiere que la tecnología de big data puede hacer contribuciones importantes pero también presentar desafíos únicos para el desarrollo internacional.
Industria:
El big data proporciona una infraestructura para la transparencia en la industria manufacturera, que es la capacidad de desentrañar incertidumbres como el rendimiento y la disponibilidad de componentes inconsistentes.
Medios:
Los profesionales en medios y publicidad abordan los grandes datos como muchos puntos de información procesables sobre millones de personas. La industria parece alejarse del enfoque tradicional de utilizar entornos de medios específicos, como periódicos, revistas o programas de televisión, y en su lugar aprovecha a los consumidores con tecnologías que llegan a las personas objetivo en momentos óptimos en ubicaciones óptimas.
Música:
El reconocimiento de emociones musicales (REM) (Music Emotion Recognition MER) es un campo de investigación científica reciente y en plena evolución. A grandes rasgos se puede decir que el REM gira en torno a varias ideas respecto a la comprensión psicológica de la relación entre el afecto humano y la música.
Seguros:
Los proveedores de seguro médico recopilan datos sobre "determinantes sociales", como el consumo de alimentos y televisión, el estado civil, el tamaño de la vestimenta y los hábitos de compra, desde los cuales hacen predicciones sobre los costos de salud para detectar problemas de salud en sus clientes.
Deportes:
En un ámbito donde se mueve tanto dinero, suelen utilizar las nuevas tecnologías antes que los usuarios de base. Nos encontramos por ejemplo que el análisis de los partidos constituye una parte fundamental en el entrenamiento de los profesionales, y la toma de decisiones de los entrenadores.
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