Big Data


Contenido
RESUMEN 1
ABSTRACT 1
INTRODUCCION 2
ESTADO DEL ARTE 4
Antecedentes 6
DEFINICION DE BIG DATA 7
QUE ES BIG DATA 8
CARACTERISTICAS 9
Tipos de datos que comprenden el Big Data 10
DATOS ESTRUCTURADOS 10
DATOS NO ESTRUCTURADOS 11
VENTAJAS 12
12
Problemas con la privacidad 13
OPEN DATA 14
BIG DATA DENTRO DEL AMBITO LABORAL 15
Explorar Big Data 15
Visión del cliente mejorada en 360º 15Ampliación de la seguridad/inteligencia 16
Análisis de las operaciones 16
Aumento del Almacén de Datos 17
Cinco grandes ventajas competitivas para las empresas 17
¿Cómo aplicar las tres “v” dentro del ámbito laboral? 18
¿Existen alguna plataforma Big Data? 19






RESUMEN

La introducción al expediente con una alusión a diversos conceptos que guardan una estrecha relación con el big data, comobusiness intelligence, minería de datos u open data. Asimismo, frente a las denominadas ‘3v’ que constituyen la esencia del big data (volumen, variabilidad, velocidad), sugiere una cuarta v, la de la visualización. Finalmente, tras anticipar la previsible problemática en torno a la gestión de la privacidad de la información, concluye con una reflexión acerca de la dimensión del concepto big en uncontexto de crecimiento exponencial de la información.
Palabras clave
Big Data, Tratamiento de la información, Open Data, Privacidad.

ABSTRACT

The introduction to the dossier alludes to various concepts closely related to big data, such as business intelligence, data mining and open data. In addition to the “three v’s” at the core of big data –volume, variability and velocity– the author suggests afourth, that of visualization. Lastly, after touching on the foreseeable problems of data privacy management, he concludes by analyzing the notion of “big” in light of the exponential growth in information.
Keywords
Big Data, Data Processing, Open Data, Privacy.








INTRODUCCION

Al hablar de Big data nos referimos exactamente a lo que su propio nombre indica, al tratamiento y análisis deenormes repositorios de datos, que resulta imposible tratarlos con las herramientas de base de datos y análisis convencionales. Las tendencias se encuentran en un entorno que no nos suena nada extraño como la proliferación de páginas web, aplicaciones de imagen y video, redes sociales, dispositivos móviles, apps, sensores, internet de las cosas, etc. Capaces de generar más de 2.5 quintillones de bytesal día, hasta el punto de que el 90% de los datos del mundo han sido creados durante los dos últimos años.
En un entorno de muchos aspectos, desde el análisis de fenómenos naturales como el clima o de datos sismográficos, hasta entornos como salud, seguridad y también en el ámbito empresarial donde las empresas desarrollan su actividad donde está surgiendo un interés que convierte a Big data enalgo así como “the next buzzword” la palabra que sin duda escucharemos viniendo de todas partes: vendedores de tecnología, de herramientas, consultores, etc.
En términos generales podríamos referirnos como la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datosque tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a una base de datos relacional para su análisis.
No existe ninguna definición rigurosa de los datos masivos. En un principio, la idea era que el volumen de información había aumentado tanto que la que se examinaba ya no cambia en la memoria que los ordenadores empleaban para procesarla, por lo que lo ingenieros necesitaban modernizar lasherramientas para poder analizarlas. Ese es el origen de las nuevas tecnologías de procesamiento, como map-reduce, de google y su equivalente código abierto, hadoop, que surgió de Yahoo!. Con ello se pueden manejar cantidades de datos mucho mayores que antes y esos datos –esto es lo importante- no precisan ser dispuestos en filas ordenadas ni en las clásicas tabulaciones de una base de datos....