¿Qué es el big data?
El término Big Data ha estado en uso desde la década de los noventa. Son cantidades de datos con mucho nivel de volumen que provienen de diferentes fuentes y que no paran de llegar. De gran complejidad y que no pueden ser tratados por un software convencional o tradicional, necesitan muchísimo poder de recuento.
Primero, al hablar de big data también se habla de: macro datos, datos masivos o datos a gran escala. Se busca analizar y estudiar el comportamiento del usuario, se recopilan los datos almacenados y se formulan predicciones de patrones observados. Es una tecnología clave en la transformación digital y una de las habilidades más demandadas. La big data se utiliza cuando se tiene que trabajar con grandes volúmenes de información, que requieren de una gran capacidad de almacenamiento en una sola máquina, ordenador o servidor. Por lo tanto, la big data no es sólo tecnología, es también un paso más allá de la estadística.
Segundo, es la materia prima de la demografía y etnografía, útil en la investigación de mercado para cualquier empresa. También, para los organismos gubernamentales y no gubernamentales. Esta requiere de velocidades de respuesta muy rápidas para poder obtener la información correcta, en el momento deseado y preciso. El objetivo central es la toma de decisiones en cada empresa y la necesidad de buscar expertos en cada área.
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Beneficios del big data
- La gestión del cambio, con la búsqueda de nuevas oportunidades de negocio a través de la segmentación mejorada y venta cruzada de productos. Todo esto mediante la aplicación del análisis y modelo predictivo a los datos de las cuentas y de los clientes.
- Análisis de navegación web y hábitos de consumo online. Por ejemplo: análisis de las redes sociales.
- Anticipación de problemas.
- Mejora de los procesos actuales, con la simplificación en la ejecución.
- Asesoría online que ofrece para la toma de decisiones, ejecutándose por medio de algoritmos automáticos.
- La reducción de costos que aporta.
Big data las herramientas
Están diseñados para procesar grandes y complejos conjuntos de datos. Incluye informes de ventas, análisis web, programas de lealtad, bases de datos de los clientes. La clave es relacionar toda la información en un programa con control de acceso, para uso del equipo de trabajo.
Por consiguiente, existen 4 dimensiones de análisis que permiten conseguir todos los beneficios de las herramientas big data, como son:
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Descriptivo:
Describe lo que ocurre en el instante.
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Análisis y diagnóstico:
Describe o explica por qué está pasando algo.
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Predictivo:
Anticipo de probables y resultados.
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Preceptivo:
Puntualiza cómo hacer que algo ocurre .
Grandes datos de software
A continuación, presentamos una lista de herramientas big data que ofrece soluciones para la explotación de este software. Son open source que abarcan todos los procesos: almacenamiento, procesamiento y análisis:
- Hadoop
- MongoDB
- búsqueda elástica
- Chispa apache
- Tormenta apache
- Idioma R
- Phyton
Hadoop, una de las herramientas big data más utilizadas
Por último, Hadoop es una tecnología que se considera como el padre del big data. Su gran truco consiste en dividir una tarea grande en muchas pequeñas y luego volver a unificarlas en la salida. Es el marco por excelencia para la gestión y almacenamiento de grandes volúmenes de datos. Empresas como Facebook y Yahoo la utilizan para analizar y procesar estos datos.
En definitiva, la biblioteca Hadoop usa programación simple para el tratamiento de grandes conjuntos de datos en clústeres. Ejecuta muchos procesos a la vez y crea redundancias para evitar pérdidas.
Concluyendo; es una de las herramientas big data por excelencia, es un gran sistema para el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Sin embargo, no está pensado para hacerlo en tiempo real, ya que tiene una alta latencia.
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