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big data, Volumen: La cantidad de datos que se consideran Big Data -…
big data
aplicaciones en distintas ndustrias:
El big data se utiliza en muchas industrias, entre ellas la salud, las finanzas, el comercio, la logística, la manufactura, el marketing, y la agricultura.
Salud
Investigación médica avanzada
Gestión de registros de pacientes
Secuenciado del genoma
Terapias génicas
Estudio de enfermedades cancerosas
Monitorización de bebés en la unidad de neonatos
Predicción de infecciones
Finanzas Detección de fraudes, Análisis de riesgos y préstamos.
Comercio Personalización del cliente, Optimización de la cadena de suministro.
Logística Monitorización y gestión de aparcamientos, Optimización de la cadena de suministro.
Manufactura Mantenimiento predictivo de maquinaria, Control de calidad.
Marketing Comprender el comportamiento de los consumidores, Personalizar campañas publicitarias.
Agricultura Optimizar la planificación agrícola, Identificar y tratar enfermedades de plantas y plagas, Gestionar los recursos hídricos y fertilizantes.
Otras aplicaciones del big data son:
Eficiencia operativa
Gestión de riesgos
Ciberseguridad
Optimización del consumo energético
Desarrollo de vehículos autónomos
Control y predicción de la evolución de las epidemias
herramientas y tecnologia relacionadas:
Las herramientas y tecnologías relacionadas con Big Data incluyen lenguajes de programación, bases de datos, y frameworks.
Lenguajes de programación
Python, un lenguaje de programación avanzado y ampliamente utilizado
Lenguaje R
Bases de datos
Neo4j, una base de datos basada en gráficos que se usa para analizar Big Data
Druid, una base de datos de análisis en tiempo real que ofrece alta simultaneidad y visibilidad instantánea de los datos
Elasticsearch, un motor de búsqueda y analítica distribuido que permite indexar y analizar grandes volúmenes de datos
Frameworks
Hadoop, un framework de código abierto que permite procesar grandes cantidades de datos y hacer análisis en tiempo real
ELK, un conjunto de proyectos open source que incluye Elasticsearch, Logstash, y Kibana
Otras tecnologías
Alteryx AiDIN, una herramienta que combina IA, IA generativa, modelos de lenguaje grande y tecnología ML
Data Fabric, un enfoque de gestión de datos que permite integrar y acceder a información de múltiples fuentes
Data-as-a-Service (DaaS), un servicio que permite a las organizaciones acceder a información estructurada sin necesidad de invertir en infraestructura de almacenamiento
Las características principales del Big Data son: Velocidad, Volumen, Valor, Variedad, Veracidad.
retos actuales de big data:
Retos de volumen, velocidad y variedad
Almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de información
Actualizar constantemente el hardware y software
Procesar datos de diversas fuentes, como redes sociales, sensores y registros médicos
Retos de veracidad y valor
Validar la precisión y la integridad de los datos
Extraer información útil para la toma de decisiones
Retos de privacidad y seguridad
Cumplir con normativas de privacidad que varían entre jurisdicciones
Proteger la información registrada de ciberataques
las 5v y su importancia:
Velocidad: La rapidez con la que se crean y mueven los datos
Variedad: La diversidad de los tipos de datos
Veracidad: La calidad y exactitud de los datos
Valor: El valor que aportan los datos
Estas cinco dimensiones son claves para gestionar grandes cantidades de datos y convertir el Big Data en un motor para las empresas.
definicion:Big data es un conjunto de datos masivos que es difícil o imposible procesar con los métodos tradicionales. Se compone de datos estructurados y no estructurados, que provienen de diversas fuentes
Volumen: La cantidad de datos que se consideran Big Data