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TEMA 2. ¿QUE ES EL BIG DATA? - Coggle Diagram
TEMA 2. ¿QUE ES EL BIG DATA?
2.1 Definicion del Big Data
Se entiende por bigdata el conjunto de estrategias, tecnologías y sistemas para el almacenamiento, procesamiento, análisis y visualización de
conjuntos de datos complejos
Es necesario recordar que cuando hablamos de almacenamiento hablamos de los soportes físicos y de software que permiten guardar el dato en estructuras que representan su complejidad; que cuando hablamos de procesamiento nos estamos refiriendo a aquellas operaciones que permiten la ingestión, la transformación y la distribución del dato para adecuarlo para el consumo.
2.3. ¿Cuándo es necesario big data?
2.3.5 Comercio de datos
Venta a terceros
Agregación
Distribución
Transformación
2.3.3. Validación de hipótesis y resolución de problemas
Consiste en encontrar soluciones para problemas de negocio que no han sido anteriormente abordados en una organización y para los cuales no hay preguntas predefinidas
Se busca conocer qué ha sucedido, qué factores son los más relevantes y el porqué.
2.3.2. Operaciones e inteligencia operacional
Consiste en la aplicación tas tecnologías en el ámbito de operaciones tanto para el control y el análisis de proceso de negocio como para el diseño e implementación de sistemas transaccionales
Este segundo escenario trasciende de la toma de decisiones y permite entender por qué las tecnologías big data están llamadas a ser muy relevantes dentro de las tecnologías de información.
Hablamos enotnces de sistemas de inteligencia y detección de patrones en tiempo real y por el otro, de sistemas operacionales
2.3.4 Productos y servicios de datos
Datos transformados en piezas angulares
Mejorar experiencia de uso
Dato y algoritmo generan valor
Modificación de aspectos primordiales
Hay escenarios en los que no es suficiente trabajar con un data warehouse. También tenemos una clasificación para los tipos de bigdata que permite dirimir escenarios genéricos.
las organizaciones se están
trabajando en cinco grandes categorías de casos de uso .
son movimientos organizacionales de una estrategia de negocio enfocada a
3) Validación de hipótesis y resolución de problemas
4) Productos y servicios basados en datos
2) Operaciones e inteligencia operacional
5) Comercio de datos
1) Toma de decisiones
2.3.1. Toma de decisiones
Los sistemas de inteligencia de negocio y almacenes de datos corporativos pueden alimentarse o combinarse con los repositorios de big data
Caso: NH
NH es una cadena hotelera con más cuatrocientos hoteles en veinticinco países. Dentrode la estrategia de mejorar el servicio para sus clientes, la compañía cada año selecciona varios hoteles sobre los que hará mejoras
2.2 tipos del big data
2.2.1 Clasificación de NIST
NIST es el acronimo de National Institute Of Standards and Technology, que es una institucion americana que estudia, define y promueve estandares tecnologicos
De acuerdo con NIST, una forma de categorizar Big Data es mediante las necesidades del negocio
El modelo de negocio no se puede representar mediante una estructura de datos relacional
El modelo de negocio necesita ser escalable por el crecimiento de datos respecto a su velocidad o volumen
La definición de big data enmascara en cierta medida las complejidades de lo que supone trabajar con datos extremos en términos de su volumen, velocidad y variedad. Ya hemos introducido en el subapartado 1.2 en qué consiste la nueva naturaleza del dato.
2.2.2 Estandares en Big Data
Dentro de los proyectos de Big Data es natural encontrar diferentes tecnologías que cumplen diferentes estándares/teoremas, como ACID, CAP o BASE
ACID es el acronimo de: Atomicity (Atomicidad), consistency (consistencia), isolation (Aislamiento) y durability (durabilidad)
CAP es el acronimo de: consistency (consistencia), availability (disponibilidad) y partition tolerance (tolerancia a la particion)
BASE es el acrónimo de: basically availale (basicamente disponible), soft state (estado blando) y eventual consistency (consistencia eventual)
