Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

Tema 2: ¿qué es Big Data? - Coggle Diagram

- - - - UIMA: Arquitectura para gestionar información no estructurada.
      - OWL: Lenguaje para representar ontologías en la web.
      - PMML: Formato para intercambiar modelos predictivos entre herramientas.
      - RIF: Estándar para compartir reglas entre sistemas.
      - XBRL: Lenguaje para informes financieros extensibles.
  - - - Atomicity: Todo o nada. La transacción se completa completamente o no se realiza.
      - Consistency: El sistema debe mantener un estado consistente antes y después de la transacción.
      - Isolation: Las transacciones deben ejecutarse sin interferencias entre sí.
      - Durability: Una vez completada, la transacción debe persistir incluso ante fallos del sistema.
    - - Consistency: Todos los nodos ven los mismos datos al mismo tiempo.
      - Availability: El sistema responde a todas las solicitudes, incluso si algunos nodos fallan.
      - Partition Tolerance: El sistema sigue funcionando aunque haya fallos en la comunicación entre nodos.
    - - Basically Available: El sistema está disponible, aunque no garantice consistencia inmediata.
      - Soft State: El estado del sistema puede cambiar con el tiempo, incluso sin nuevas entradas.
      - Eventual Consistency: La consistencia se alcanza eventualmente, no de forma inmediata.
- - - - Es la ampliación de las capacidades tradicionales de toma de decisiones mediante
        las tecnologías de big data.
      - Caso NH
        
        NH es una cadena hotelera con más cuatrocientos hoteles en veinticinco países.
        
        Toma de decisiones, se invierte en las dos fuentes de datos:
        
        Datos financieros: en el data warehouse de la compañia.
        
        Encuestas realizada a clientes para medir la satisfacción de servicio e instalaciones. Tiene mayor costo llevarlo a cabo.
        
        Actualidad: Los clientes comparten sus impresiones a través de TripAdvisor, Yelp o Expedia.
        
        Enforque de NH: complementa información financiera en el data warehouse con información externa, almacena y procesa por big data y minería de datos.
    - - Estas operaciones suceden en tiempo real, es el uso de tecnologías para operaciones de control y análisis de proceso de negocio, diseño e implementación de sistemas
        transaccionales.
      - Caso Santander / Caixabank
        
        Interacción con los clientes, actualmente se ha automatizado el proceso o se ha dividido el servicio en distintas capas dentro y fuera de
        la organización para tener diferentes niveles de servicio.
        
        Speech analytics: Es entender las emociones de sus clientes durante sus interacciones en una
        llamada.
    - - Uno de los escenarios más importantes es la validación de hipótesis y resolución de problemas. Este escenario consiste en encontrar soluciones para problemas de negocio que no han sido anteriormente abordados en una organizacion
        
        CASO SKY
        Sky es una empresa que produce y distribuye contenidos de vídeo tanto en directo como
        bajo demanda con presencia en distintos países europeos. La distribución de contenidos de vídeo se realiza a través de redes informáticas conocidas como content delivery networks.
        Estas redes están formadas por múltiples elementos tanto pertenecientes a la propia compañía como a terceros que deben asegurar que la distribución se realiza manteniendo el nivel de calidad contratado por el cliente. Frecuentemente, el proceso de transmisión de
        vídeo a través de la red se controla y se mide para asegurar su correcto funcionamiento.
    - - El cuarto escenario de uso es la creación de productos y servicios basados en
        datos. El dato se transforma en la pieza angular para mejorar la experiencia de uso del producto y servicio o para el diseño y despliegue de este.
        
        Estamos hablando de modelos de negocio en los que el dato y los algoritmos
        analíticos generan valor tanto para el cliente como para la organización,y por
        ello modifican todos los aspectos primordiales del modelo de negocio.
        
        Caso: Nest
        
        Nest es una empresa que produce dispositivos inteligentes, en particular termostatos,detectores de humo y cámaras de vigilancia, entre otros. Fue adquirida por Google en 2014
        
        Los productos creados por Nest son un ejemplo de producto basado en datos y algoritmos. Por ejemplo, el termostato contiene diferentes tipos de sensores para detectar a las personas y los animales presentes en el hogar, así como la temperatura de este. Además,
        va registrando las preferencias de las personas que viven en casa. A saber, a qué hora estánen casa, cuántas personas, en qué habitaciones se encuentran y cuál es la temperatura
        a la que prefieren su casa. Y lo combinan con información contextual como dónde se encuentra la casa y en qué época del año. Con todos estos datos, se crea un perfil de preferencias y, a partir de un cierto momento, el dispositivo empieza a trabajar de manera automática. Este proceso automático permite reducir el coste energético.
    - - El último escenario de uso es el comercio de dato. El dato se prepara para
        su venta a terceros. Esto puede incluir diversos procesos, como agregación, transformación y distribución del dato o, en el caso de contener información
        sensible, enmascarar dichos datos para que el conjunto final contenga datos anónimos. Este tipo de uso también puede derivar en diseñar una plataforma
        ad hoc. El dato puede comercializarse en bruto o en forma de conocimiento.
        
        Caso: Vodafone/TomTom
        
        Vodafone es una conocida compañía que proporciona servicios de telecomunicaciones a
        nivel mundial. TomTom es una compañía que ofrece productos y servicios de GPS.
        
        Los servicios de TomTom permiten conocer la ruta óptima a un conductor. La calidad de
        este servicio depende de trabajar con datos actualizados y contextualizados, incluyendo accidentes o atascos de tráfico. Por ello, TomTom compra datos de terceros, como Vodafone.
        
        En este caso particular, Vodafone comercializa los datos agregados, anónimos y geolocalizados de los usuarios de su red. En el caso de tener una gran acumulación de usuarios
        en un mismo lugar (y estar dicho lugar en una carretera), esto se traduce en una situación
        de atasco o accidente. Por ello, TomTom puede usar esta información para proponer ruta alternativa y ofrecer una mejor experiencia de cliente.