BIG DATA

el

CONCEPTO

Big Data se define como el conjunto de herramientas informáticas destinadas a la manipulación, gestión y análisis de grandes volúmenes de datos de todo tipo los cuales no pueden ser gestionados por las herramientas informáticas tradicionales. Big data es un término de origen inglés cuya traducción equivale a “Datos masivos”, la tecnología big data tiene por objetivo analizar datos e información de manera inteligente que ayuden a una correcta toma de decisión.

EJEMPLO: El análisis y cruce de datos de la actividad delictiva en Londres se utiliza para orientar la actuación de la policía antes de que estos se cometan, analizando las tendencias clave y poniendo mayor énfasis en vigila aquellas zonas de más riesgo. Por ejemplo, gracias a una aplicación con la que manejan los datos son capaces de saber con un 68% de probabilidad si en una zona concreta se van a producir mas de 5 crímenes al mes.

La empresa T-Mobile de telecomunicación redujo su numero de portabilidad hasta un 50% analizando los datos de quejas y conversaciones en redes sociales de sus clientes, lo cual les llevó a conocer a cada cliente hasta el punto de asignarle a cada uno de ellos un valor en función de sus expectativas de negocio y permanencia. De esta manera se enviaban ofertas especiales para cada cliente con tal de ofrecerle lo que necesitara específicamente antes de abandonar la compañía.

¿PARA QUE SIRVE?

Big Data es la posibilidad de explotar comercialmente una gran cantidad de datos para crear nuevos servicios comerciales. En el mundo se acumulan cada vez más datos en formato digital pero el problema es que estos datos son en general poco estructurados y en cantidades ingentes. Son por lo tanto difíciles de explotar por métodos convencionales. El Big Data consiste en extraer la inteligencia necesaria y darles valor

¿QUE SE HACE CON LO RECOPILADO?

Recopilar. Recopilar los datos sin procesar, como transacciones, registros, dispositivos móviles y más, es el primer desafío de big data al que se enfrentan las empresas. Una plataforma de big data adecuada facilita este paso y permite a los desarrolladores la recepción de una gran variedad de datos, tanto estructurados como no estructurados, a cualquier velocidad, ya sea en tiempo real o en lotes.

Almacenar. Cualquier plataforma de big data necesita un repositorio seguro, escalable y duradero donde almacenar los datos antes o incluso después de procesarlos. Dependiendo de sus requisitos específicos, también podría necesitar almacenes temporales para los datos en tránsito.

Procesar y analizar. En este paso, los datos se transforman de datos sin procesar a datos consumibles, normalmente al clasificar, acumular, unir e incluso realizar funciones y algoritmos más avanzados. Los conjuntos de datos resultantes se almacenan para procesarlos todavía más o para que se encuentren disponibles para su consumo mediante herramientas de visualización de datos e inteligencia empresarial.

Consumir y visualizar El objetivo de los big data consiste en obtener información procesable y valiosa a partir de los recursos de datos. Lo ideal es que las partes interesadas puedan acceder a los datos mediante herramientas ágiles de visualización de datos e inteligencia empresarial de autoservicio que les permitan explorar los conjuntos de datos de forma rápida y sencilla. Dependiendo del tipo de análisis, los usuarios finales también podrían consumir los datos resultantes como “predicciones” estadísticas (en el caso del análisis predictivo) o como acciones recomendadas (en el caso del análisis prescriptivo).

BIBLIOGRAFIA
2. https://nunsys.com/big-data-ejemplos/
3. https://www.ibm.com/developerworks/ssa/local/im/que-es-big-data/
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