¿Cuál es exactamente el concepto de big data?

Por lo tanto, proporcionaré muchos enlaces a mis artículos, ya que tomaré información de cada uno de ellos. Léalos todos para comprender mejor el término Big Data.

¿Cómo comenzó?

1997 El término “Big Data” se utilizó por primera vez en un artículo de los investigadores de la NASA Michael Cox y David Ellsworth. La pareja afirmó que el aumento de datos se estaba convirtiendo en un problema para los sistemas informáticos actuales. Esto también se conoció como el “problema de los grandes datos”.

1998 A finales de los 90, muchas empresas comenzaron a creer que sus sistemas de minería de datos no estaban a la altura y aún necesitaban mejoras. Los trabajadores de negocios no pudieron acceder ni responder a los datos que necesitaban de las búsquedas. Además, los recursos de TI no estaban tan fácilmente disponibles a su disposición. Entonces, cada vez que los empleados necesitaban acceso, tenían que llamar al departamento de TI debido a la falta de información fácilmente accesible.

Al igual que el Big Bang, una explosión catastrófica que condujo a la creación del universo, la tecnología de hoy está tratando con algo similar; La explosión y la rápida expansión de los datos. Para 2020, tendremos tantos bits de datos como estrellas en el universo, es decir, alrededor de 44 zettabytes de datos. Los datos se duplican en tamaño cada dos años y las tasas de crecimiento continuarán en los próximos años.

Sin embargo, para la mayoría de las empresas, especialmente las del sector de TI, finanzas y fabricación, ¡esto no es nada nuevo! Las organizaciones han estado luchando para trabajar con cantidades extremadamente grandes de conjuntos de datos, y no lo han hecho en la mayoría de los casos. Los sistemas heredados ineludibles y los crecientes volúmenes de datos dejaron un gran vacío para una nueva solución para abordar el problema; Un espacio Big Data parece haber capturado muy fácilmente.

Big Data elimina la carga de la definición de la estructura y permite un almacenamiento rentable. Su marco de software de computación distribuida proporciona el rendimiento esperado de una plataforma moderna, representando una nueva forma de interactuar y aprovechar los datos.

¿Qué es el Big Data?

Las características de Big Data son definidas popularmente por los científicos de datos que usan las cuatro V; volumen, velocidad, variedad y veracidad. El uso de las características de estos es el proceso de toma de decisiones más importante que brinda a las empresas la capacidad de reconocer y mejorar el valor de sus datos existentes.

Echemos un vistazo a las cuatro V tradicionales de Big Data y cómo Value juega un papel importante en el aprovechamiento del poder de los otros parámetros.

LAS 5 V DE GRANDES DATOS

VARIEDAD: datos estructurados, semiestructurados o no estructurados

VOLUMEN: Cantidad de información creada

VELOCIDAD: Velocidad a la que se entregan y utilizan los datos.

VERACIDAD: datos inciertos o vagos

VALOR: dar sentido a los datos disponibles

Entonces, contrario a la creencia popular, Big Data no se trata solo del almacenamiento de grandes cantidades de datos, sino también del análisis y el mejor funcionamiento de cada aspecto de los datos cuando se manejan grandes cantidades de datos. El parámetro final ‘Valor’ define la capacidad de una organización para convertir los datos en valor. A pesar de los enormes volúmenes de datos que se mueven rápidamente de diversas variedades y veracidades, es importante contar con una estrategia que pueda utilizar y aprovechar adecuadamente los datos disponibles para entregar valor a las empresas.

¿Como funciona?

Big Data Analytics ha cambiado rápidamente la forma en que las organizaciones utilizan sus datos. ¡Pero una vez más, eso no es todo! La analítica no solo ayuda a comprender los datos con mayor precisión, sino que también ayuda a generar información a partir de grandes cantidades de datos a través de la visualización. Por lo tanto, no es de extrañar que Big Data haya llegado a la sala de juntas, siendo una herramienta efectiva para ayudar a las empresas a crear estrategias para sus capacidades de toma de decisiones.

El valor de Big Data proviene del conocimiento obtenido de él, pero lo más importante es cómo se usa. Es necesario un enfoque holístico al configurar e implementar tecnologías de Big Data en cualquier organización, para obtener el valor correcto. Aquí es donde entra Hadoop, que es otro tema en profundidad que debe estudiar para comprender mejor Big Data.

Para resumir, Big Data no es solo una exageración, sino una oportunidad que está esperando a los tomadores correctos. Aunque todavía está en sus primeras etapas, algunos están aplicando análisis, motores de reglas y técnicas de aprendizaje automático a Big Data, proporcionando herramientas de búsqueda y exploración de datos. Con un enfoque diferente, la estrategia correcta y la comprensión de la industria y las tecnologías de apoyo para llevar el concepto a la realidad, ¡Big Data cambiará el juego en más de un sentido!

Historia de Big Data: https://www.linkedin.com/pulse/h …

La quinta V de Big Data; Valor: https://www.linkedin.com/pulse/v …

¿Cuál es el bombo en torno a Big Data: https://www.linkedin.com/pulse/w …

6 conceptos erróneos de Big Data: https://www.linkedin.com/pulse/6 …

El análisis de Big Data es el proceso de examinar grandes conjuntos de datos que contienen una variedad de tipos de datos, es decir, Big Data, para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias del cliente y otra información comercial útil. Big Data Haga clic aquí! Los resultados analíticos pueden conducir a nuevas oportunidades de ingresos de marketing más eficaces, un mejor servicio al cliente, una mejor eficiencia operativa, ventajas competitivas sobre las organizaciones rivales y otros beneficios comerciales.

Big Data Analytics es para ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales más informadas al permitir que DATA Scientist, modeladores predictivos y otros profesionales de análisis analicen grandes volúmenes de datos de transacciones, así como otras formas de datos que pueden ser aprovechadas por los programas convencionales de inteligencia empresarial (BI) . Eso podría incluir registros del servidor web y datos de Internet Click Stream, contenido de redes sociales e informes de actividad de redes sociales, texto de correos electrónicos de clientes y respuestas de encuestas, registros detallados de llamadas de teléfonos móviles y datos de máquinas capturados por sensores conectados a INTERNET. Algunas personas se asocian exclusivamente Big Data con datos semiestructurados y no estructurados de ese tipo, pero las empresas de consultoría como Gartner Inc. y Forrest er Research Inc. también consideran que las transacciones y otros datos estructurados son componentes válidos de las aplicaciones de análisis de Big Data.

“Big Data” es una de esas frases, como Internet de las cosas o la nube, que hoy está más allá de la corriente principal en la TI empresarial. Sin embargo, al igual que estos términos, es el elefante en la habitación; nadie quiere admitir que no pueden identificar exactamente su definición .

Claro, hay muchos datos disponibles, y su cantidad y complejidad aumentan cada año. Pero, ¿qué hace que “big data” sea una cosa y qué lo hace diferente de solo “una gran cantidad de datos”?

La respuesta no es tan simple

Puede recurrir a Google, Wikipedia y los mejores analistas del mundo, todos los cuales le darán respuestas variadas sobre el mismo tema. Para los propósitos de este artículo, nos atendremos a la definición de big data que encontré más útil. Es de un informe de 2011 de McKinsey y dice así: ” Conjuntos de datos cuyo tamaño está más allá de la capacidad de las herramientas de software de bases de datos típicas para capturar, almacenar, administrar y analizar “. Si añadiéramos una palabra adicional a esa definición, lo haría Recomendamos complejidad o variedad. Los datos de los que hablo no solo son difíciles de mantener solo por el tamaño; También proviene de muchas fuentes diferentes en muchas formas diferentes.

Claro, la definición de 2011 sigue siendo una declaración un tanto ambigua, pero llega a la raíz de los grandes datos definiéndolos en términos de los desafíos (y dolores de cabeza) que crea para TI: son datos que simplemente no pueden procesarse o analizarse sin agregar algunas herramientas poderosas para su kit de herramientas .

Leer más … Gran pregunta: ¿Qué es exactamente Big Data?

Ciencia de datos, inteligencia de negocios e IA aplicada – Aretove

Big data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan una empresa en el día a día.

Los grandes datos se pueden analizar para obtener información que conduzca a mejores decisiones y movimientos estratégicos de negocios.

Los datos grandes pueden caracterizarse por 3V : el volumen extremo de datos, la gran variedad de tipos de datos y la velocidad a la que deben procesarse los datos.

Volumen. Las organizaciones recopilan datos de una variedad de fuentes, incluidas transacciones comerciales, redes sociales e información de sensores o datos de máquina a máquina. En el pasado, almacenarlo habría sido un problema, pero las nuevas tecnologías (como Hadoop) han aliviado la carga.

Velocidad. Los datos fluyen a una velocidad sin precedentes y deben tratarse de manera oportuna. Las etiquetas RFID, los sensores y la medición inteligente están impulsando la necesidad de lidiar con torrentes de datos en tiempo casi real.

Variedad. Los datos vienen en todo tipo de formatos: desde datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales hasta documentos de texto no estructurados, correo electrónico, video, audio, datos de cotizaciones bursátiles y transacciones financieras.

Vea esta respuesta previa para mis pensamientos sobre ‘Big Data’ … La respuesta de Gareth Mitchell-Jones a ¿Cómo aprende Big Data?

A su pregunta:

Por definición, ‘Big Data’ son datos que tienen una o más de las siguientes cuatro propiedades:

1) Volumen: es decir, hay una gran cantidad … por ejemplo, todos los datos en una empresa operadora multinacional global

2) Velocidad: es decir, se produce y llega muy rápido, por ejemplo, las salidas de datos telemáticos de una flota de aviones.

3) Variedad: es decir, viene en una forma no estándar, como imágenes, videos, sonidos, aromas, firmas químicas, por ejemplo, todo el contenido y atributos dentro de Amazon y sus marcas subsidiarias.

4) Veracidad: es decir, es de naturaleza variable y puede cambiar la estructura o la forma sin advertencia / control, por ejemplo, datos del sitio web extraídos de un sitio publicado públicamente (no es aconsejable, ya que generalmente infringe una ley en algún otro lugar) …

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El mundo de los bigdata es intrigante. Con el auge tecnológico y la digitalización, un gran volumen de datos comenzó a atascar los servidores. Contextualmente, Hadoop, un marco de código abierto, acudió al rescate e inició un procesamiento rápido de datos GRANDES, lo que permitió una minería de datos, informes y análisis predictivos efectivos. Para saber qué sectores dependen de Hadoop, haga clic en el siguiente enlace

Big data es básicamente el sistema que utilizan las grandes empresas para almacenar su base de datos de clientes, suscriptores o, básicamente, cualquier otra información relevante que pueda ser útil en el futuro.

Todo el concepto de Big Data era eliminar la necesidad de documentar todo en Microsoft Office y luego compartirlo con las personas respectivas y luego tratar de sincronizarlo usando diferentes técnicas y otros métodos tediosos. Big Data facilita a los empleados almacenar cualquier cosa y todo en línea y, dado que existe la tecnología, los documentos se sincronizan casi instantáneamente.

Big Data también facilita a los empleados el acceso a la base de datos. Buscar a través de archivos en una habitación lúgubre sin tener ni idea de si el archivo existe o si incluso está buscando en el lugar correcto puede ser difícil y aquí es donde Big Data interviene y pone todo a disposición en su computadora.

Existen innumerables oportunidades en el campo de Analytics, ya que cada empresa está tratando de mejorar sus ingresos y generar ganancias todos los días. Simplemente hacer un curso de certificación de Big Data puede brindarle innumerables oportunidades en el campo de Analytics y probablemente pueda construir una carrera a partir de él.

Hubo un ejemplo de cómo netflix usó Big Data para tener una idea de cuántos suscriptores podrían obtener y también para mostrar sugerencias relevantes de películas o programas de televisión en la aplicación del usuario. No hace falta decir que Netflix es ahora una gran empresa.

¿Qué es BigData?

Big data significa realmente big data, es una colección de grandes conjuntos de datos que no pueden procesarse utilizando técnicas informáticas tradicionales. Big data no es simplemente un dato, sino que se ha convertido en un tema completo, que involucra varias herramientas, técnicas y marcos.

No puedes tener una conversación sobre big data por mucho tiempo sin toparte con el elefante en la habitación, Hadoop .

¿Qué es el Hadoop?

Hadoop es un marco de software de código abierto para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en grupos de hardware básico. Proporciona un gran almacenamiento para cualquier tipo de datos, una potencia de procesamiento masiva y la capacidad de manejar tareas o trabajos concurrentes prácticamente ilimitados.

Big data es la recopilación y análisis de información de varias fuentes. Tiene dos tipos: * estructurado * y * no estructurado *. Los datos estructurados incluyen bases de datos SQL, mientras que los datos no estructurados incluyen archivos de documentos y datos de transmisión sin procesar de los sensores.

La industria describe big data en tres V principales:

1. ** Volumen **: una empresa puede tener múltiples fuentes para sus datos. Las tecnologías actuales han permitido que las empresas almacenen más datos de los que nunca han sido posibles.

2. ** Velocidad **: en realidad, los datos llegan a una velocidad vertiginosa, y en tiempo real, o lo más cerca posible del tiempo real. Velocity también describe qué tan rápido se procesan y analizan los datos.

3. ** Variedad **: además de la cantidad y velocidad de datos que ingresa a su sistema, también viene en diferentes formatos. Desde registros de ventas comerciales hasta información de la base de datos, todo es big data.

Para saber más Las mejores tendencias de Big Data Analytics y Big Data | Solución Bigdata

Esta es una pregunta de un millón de dólares para muchos millones de personas hoy. Dejé mi trabajo para encontrar la respuesta y consultar el siguiente enlace: https://www.youracclaim.com/badg …

Todavía estoy frustrado porque todavía tengo que implementar Hadoop HDFS, MapReuce, Pig, Hive, Zookeeper, etc. Requiere una configuración de hardware muy grande (productos básicos). Esto también cubre Internet de las cosas, comunicaciones de máquina a máquina, dispositivos inteligentes y sensores. Enorme cantidad automatizada de datos que se generan y captura de datos en tiempo real utilizando software de código abierto para abordar tecnologías disruptivas. Puedo seguir escribiendo miles de páginas y el debate nunca terminará. Adiós

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