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Tema 2: ¿Que es el Big Data?
2.2. Tipos de big data
2.2.1. Clasificacipon de NIST
El big data se caracteriza mediante las necesidades de negocioÑ
-El modelo de negocio no se puede representar mediante una base de datos relacional
-El modelo debe ser escalable por el crecimiento de datos respecto a su velocidad
2.2.2 estandares en big data. Dentro de big data podemos encontrar tecnologias que cumplen estandares como ACIS, CAP .
ACID: Es el estándar de facto de las bases de datos relacionales. Es el acrónimo de atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad
BASE: Es el estándar establecido para las tecnologías de big data. Es el acrónimo de Básicamente disponible, estado blando y consistencia eventual
2.1 Definicion de Big Data
Se le conoce como
Big Data
al conjunto de datos que son extremadamente grandes, complejos y de un crecimiento rapido que superan la capacidad de las herramientas tradicionas de procesamiento y almacenamiento.
Tambien son las estrategias, tecnologias y sistemas para el almacenamiento, procesamiento, analisis y visualizacion de conjuntos de datos complejos
2.3 ¿Cuándo es necesario
Big data
?
Se debe considerar los siguientes 6 aspectos
2.3.5 Comercio de datos
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.
2.3.3. Validación de hipótesis y resolución de problemas
Este escenario se centra en buscar soluciones a problemas de negocio nuevos, para los que no existen preguntas predefinidas.
-Objetivo: entender qué ha sucedido, cuáles son los factores más relevantes y por qué.
-Metodología: formular hipótesis y validarlas mediante la técnica más adecuada.
-Característica clave: requiere un entorno flexible y adaptable a distintos contextos y necesidades.
-Resultado: puede generar una solución puntual o convertirse en una propuesta que escale hacia otros escenarios de uso de big data
2.3.4 Productos y servicios de 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.
2.3.2. Operaciones e inteligencia operacional
Este caso de uso se centra en la aplicación de tecnologías big data en operaciones en tiempo real, tanto para:
-Control y análisis de procesos de negocio.
-Diseño e implementación de sistemas transaccionales.
La importancia radica en que estas tecnologías permiten detección de patrones e inteligencia en tiempo real, además de soportar sistemas operacionales que requieren gran escalabilidad o trabajan con datos complejos no aptos para tecnologías relacionales
2.3.1 Toma de decisiones:
Es la ampliación de las capacidades tradicionales de toma de decisiones mediante las tecnologías del big data.
