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Tecnologías de Big Data - Coggle Diagram

- - - - 1) Tecnologías de procesamiento por lotes: resuelven problemas vinculados con el volumen del dato.
      - 2) Tecnologías de procesamiento en flujo: permiten resolver problemas vinculados con la velocidad del dato
      - 3) NoSQL: permiten resolver problemas vinculados con la variedad del dato
- - - - Multiples tareas que se ejecutan en paralelo, en una misma maquina varios procesos
    - - El proceso se divide en multiples tareas que se ejecutan en un cluster de maquinas conectadas en red
    - - El dato se procesa en modo offline, el dato se ha almacenado antes de ser procesado
    - - El dato se procesa en modo online, el dato se procesa en memoria en el momento de su captura antes de almacenarlo
    - - CEP
        
        Procesamiento de eventos en tiempo real que combina múltiples fuentes y que se usa para inferir eventos o patrones.
        
        Complex Event Processing
- - - - Análisis estadístico:Investiga la recopilación, el análisis, la interpretación y la presentación de datos de una muestra representativa, buscando explicar la correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Minería de datos: Es la extracción de información y conocimiento a partir del dato. Minería de textos: Permite la extracción de información y conocimiento a partir del texto. Minería de Procesos:Analiza el proceso de logs de eventos. Machine learning::Aprendizaje automático, busca desarrollar que la computadora aprenda.
        
        • Inteligencia artificial: área multidisciplinar que combina computación, matemáticas, lógica, etc., y que busca el diseño de sistemas capaces de resolver problemas cotidianos por sí mismos, utilizando como paradigma la inteligencia humana.
        
        • Analítica de contenidos: técnica que permite la extracción de informa- ción y conocimiento de contenido, como puede ser imágenes o vídeos. El foco no solo está en la extracción de valor, sino también en la composición automática de contenidos personalizados.
        
        • Analítica de grafos: técnica que permite la extracción de información y conocimiento de datos estructurados como un grafo.
        
        • Analítica visual: técnica que habilita la exploración de datos y la detec- ción de patrones a través de técnicas de visualización.
        
        • Modelización predictiva: técnica para la representación de modelos me- diante técnicas estadísticas o matemáticas (como ecuaciones diferenciales) que permite identificar representaciones y hacer predicciones.
- - - - *Conocer la audiencia de visualización
        
        *Determinar el valor que proporciona la audiencia
        
        *Seleccionar la visualización correcta
        
        *Elegir las medidas adecuadas
        
        *Creación/composición de la información
        
        *Uso de criterios de diseño
- - - - *Los datos de distribuyen a ambas capas para su procesado
      - *La capa batch gestiona un conjunto de datos maestros y precalcular las vistas
      - *indexa las vistas para que se puedan visualizar en bajas latencias
      - *el resultado de una consulta puede ser la combinación de datos en movimiento o en proceso