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¿Qué es big data? - Coggle Diagram

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  - - - De acuerdo con el NIST, y en particular dentro de su grupo de trabajo de big data, una forma de categorizar big data es mediante las necesidades de negocio:
      - • El modelo de negocio no se puede representar mediante una estructura de datos relacional (es decir, mediante una base de datos relacional).
      - • El modelo de negocio necesita ser escalable por el crecimiento de datos respecto a su velocidad o volumen.
  - - - ACID
        
        ACID es el acrónimo de atomicity (atomicidad), consistency (consistencia), iso- lation (aislamiento) y durability (durabilidad). Para comprenderlo, debemos de- finir cada concepto:
        
        • Atomicity: es el principio de todo o nada: o bien la tarea (o todas las tareas) dentro de una transacción se lleva a cabo o bien no se produce ninguna. Si un elemento de una transacción falla, falla toda la transacción.
        
        • Consistency: la transacción debe cumplir con todos los protocolos o reglas definidas por el sistema en todo momento. La transacción no viola los protocolos, y la base de datos debe permanecer en un estado coherente al principio y al final de una transacción; nunca hay transacciones a medio terminar.
        
        • Isolation: ninguna transacción tiene acceso a cualquier otra transacción que está en un estado intermedio o sin terminar. Por lo tanto, cada opera- ción es independiente. Esto es necesario para el rendimiento y la consis- tencia de las transacciones dentro de una base de datos.
        
        • Durability: una vez que se complete la transacción, persistirá completa y no se puede deshacer; sobrevivirá a fallos del sistema, pérdida de energía y otros tipos de averías del sistema.
      - CAP
        
        CAP es el acrónimo de consistency (consistencia), availability (disponibilidad) y partition tolerance (tolerancia a la partición). Definimos estos conceptos:
        
        • Consistency: se refiere a si un sistema funciona de manera completa o no. Es decir, ante un error que afecta al dato, se revierte a un estado anterior en el que el dato cumple con las condiciones del sistema. Es la misma condición que en ACID.
        
        • Availability: hace referencia a la disponibilidad del servicio o sistema cuando es solicitado.
        
        • Partition tolerance: representa el hecho de que un sistema dado sigue funcionando incluso bajo circunstancias de la pérdida de datos o fallo del sistema. Un fallo de un nodo dado no debería causar que todo el sistema se colapse.
      - BASE
        
        BASE es el acrónimo de basically available (básicamente disponible), soft state (estado blando) y eventual consistency (consistencia eventual). Definimos estos conceptos:
        
        • Basically available: esta restricción establece que el sistema garantiza la disponibilidad de los datos en lo que respecta a CAP; habrá una respuesta a cualquier solicitud. Sin embargo, esa respuesta aún podría ser «fracaso» para obtener los datos solicitados o los datos pueden estar en un estado incoherente o cambiar.
        
        • Soft state: el estado del sistema podría cambiar con el tiempo, incluso sin entrada de datos, motivados por la consistencia eventual.
        
        • Eventual consistency: el sistema se convertirá eventualmente en constan- te una vez que se deja de recibir entrada de datos.
- - - - El primer caso de uso de big data es la toma de decisiones, que consiste en potenciar los sistemas tradicionales de inteligencia de negocio mediante la integración de repositorios de big data.
        
        Un ejemplo es la cadena hotelera NH, que tradicionalmente basaba sus decisiones de inversión en datos financieros y encuestas a clientes. Sin embargo, estas fuentes eran limitadas. Recientemente, NH ha incorporado datos externos no estructurados provenientes de plataformas como TripAdvisor, Yelp y Expedia, utilizando tecnologías de big data y minería de texto para analizar comentarios de clientes. Esta estrategia ha permitido enriquecer el proceso de toma de decisiones y mejorar la calidad del servicio.
    - - El segundo caso de uso de big data se centra en las operaciones y la inteligencia operacional en tiempo real. Estas tecnologías se aplican para controlar y analizar procesos de negocio, así como para diseñar sistemas transaccionales más eficientes. Su relevancia radica en que permiten detectar patrones y tomar decisiones inmediatas, superando las limitaciones de las tecnologías relacionales tradicionales, especialmente en contextos de alta escalabilidad y complejidad.