| ISBN/ISSN | 7653447534108 |
|---|---|
| Autor | LUIS JOYANES AGUILAR |
| Edición o Número de Reimpresión | |
| Tema | Libro |
| Número de páginas | |
| Idioma | Español, Inglés |
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Big Data (grandes volúmenes de datos o macrodatos) supone la confluencia de una multitud de tendencias tecnológicas que venían madurando desde la primera década del siglo cuando han explosionado e irrumpido con gran fuerza en organizaciones y empresas, en particular, y en la sociedad, en general.
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El Big data, grandes volúmenes de datos en español, es el concepto que utilizamos para describir cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que tienen el potencial de ser analizados y obtener de ellos información relevante.
Hadoop es la herramienta para trabajar Big Data por excelencia, es de libre uso y se le considera el entorno de trabajo estándar para almacenar, aunque también analiza y procesa grandes sumas de datos, es usado por organizaciones mundiales tales como Facebook y Yahoo!.
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BIG DATA – Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones Buscando publicaciones relacionadas con el Big Data me encuentro con este manual introductorio sobre el tema a través del cual iniciarse en este nuevo mundo y conocer las mejores herramientas informáticas para el tratamiento de grandes cantidades de datos.
Conociendo Big Data un terabyte de datos; eso indica que el volumen de datos en el mundo está aumentando a un ritmo casi incomprensible. Señala Beyer de Gartner y otros expertos que: “los grandes volúmenes de datos, o Big Data, requieren grandes cambios en el servidor, la infraestructura de almacenamiento y la arquitectura de administración
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Algunas personas asocian exclusivamente grandes datos y análisis de grandes volúmenes de datos con datos no estructurados de ese tipo, pero consultoras como Gartner y Forrester Research Inc. también consideran las transacciones y otros datos estructurados como formas válidas de datos grandes. El análisis de big data puede hacerse con ...
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El control del riesgo de fraude o impagos, la reacción a los sucesos del mercado en tiempo real, la gestión del efectivo o la segmentación avanzada de clientes son ejemplos de cómo el análisis de datos y big data pueden ayudar en el sector bancario. La gran ventaja de este sector reside en la gran cantidad de información de la que disponen.
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Para ello, es conveniente hacerse con un proveedor de analítica avanzada que ofrezca herramientas de quering y reporting, así como de visualización de datos que faciliten el trabajo y que ayudan, en definitiva, al análisis de Big Data. Herramientas que permiten realizar consultas o informes para obtener esa información valiosa sobre los datos.
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Tipos de datos de Big Data. La categorización de los datos es importante para cualquier proyecto, y en especial cuando vamos a trabajar con grandes volúmenes (Big Data). Dos de las categorizaciones más utilizadas en Big Data suelen ser las que relacionan la estructura de los datos y las que dependen del origen de los mismos:
mayoría de los sistemas tradicionales el análisis de grandes volúmenes de información de forma inmediata y eficiente es complejo, mientras que en el contexto de Big Data se facilita. Lo anterior permite lograr mejores resultados en cuanto a la detección de fraude o realización de ofertas personalizadas de clientes en tiempo real.
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Historia de big data. Si bien el concepto "big data" en sí mismo es relativamente nuevo, los orígenes de los grandes conjuntos de datos se remontan a las décadas de 1960 y 1970, cuando el mundo de los datos acababa de empezar con los primeros centros de datos y el desarrollo de las bases de datos relacionales.
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Procesamiento y análisis inteligente de Big Data. Madrid: García-Maroto, 2017 SDB 004.6 BAL DAZA VERGARAY, Alfredo. Data mining = Minería de datos. [Barcelona]: Marcombo, 2017 SDB 004.6 DAZ GARCIA ALSINA, Montserrat. Big data: gestión y explotación de grandes volúmenes de datos. Barcelona: Editorial UOC, 2017 SDB 004.6 GAR
Palabras Claves: BigData, Datos, Grandes volúmenes de datos, Empresas. 1. INTRODUCCIÓN Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones ...
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Estas cualidades no son consistentes con los sistemas de análisis de datos grandes que prosperan en el rendimiento del sistema, infraestructura de productos básicos y bajo costo. La entrega de información real o casi en tiempo real es una de las características definitorias del análisis de big data. Por lo tanto, se evita la latencia ...
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El 2016 fue un año de gran trascendencia para los big data. Una mayor cantidad de organizaciones comenzó a almacenar y procesar datos de todo tipo de formatos y tamaños, además de extraer valor de ellos. En 2017, continuará el crecimiento de los sistemas que admiten grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. El ...
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