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BIG DATA - Coggle Diagram
BIG DATA
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Mejora en los servicios públicos: Optimización del uso de recursos como energía, agua y transporte.
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Variedad: Diferentes tipos de datos: estructurados, no estructurados, semi-estructurados.
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NoSQL Databases: MongoDB, Cassandra, etc., para gestionar grandes volúmenes de datos no estructurados.
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Protección de datos personales: Es fundamental garantizar la privacidad y seguridad de la información.
Consentimiento informado: Las personas deben ser conscientes de qué datos se recogen y cómo se usan.
Sesgo en los algoritmos: Los algoritmos pueden perpetuar prejuicios si los datos no son representativos.
Transparencia: Las empresas deben ser transparentes en el uso de los datos y garantizar que los usuarios puedan controlar su información.
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- Apps en Distintas Industrias
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Finanzas: Análisis predictivo para la gestión de riesgos (Ej: Predicción de fraudes en tarjetas de crédito).
Retail: Optimización de inventarios y personalización de ofertas a través de la recopilación de datos de clientes.
Transportes: Monitoreo de flotas y predicción de tráfico (Ej: Uber, Google Maps).
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Calidad de los datos: Los datos deben ser precisos, completos y consistentes.
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Inteligencia Artificial y Machine Learning: Incremento del uso de algoritmos para extraer valor de los datos.
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Generalmente involucra datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados.
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Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos que no pueden ser gestionados, procesados o analizados utilizando herramientas tradicionales debido a su tamaño, velocidad y complejidad.
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Ayuda a identificar patrones, tendencias y comportamientos que pueden optimizar procesos y predecir futuros resultados.
Se utiliza en sectores como la salud, finanzas, marketing, ciencia, entre otros.
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