bigdata

Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito




Seguridad Informática
Big Data Security





Presentado por:
Andrés Rodríguez Chona
Pablo Eslava
Santiago García






Bogotá D.C. 25 de Noviembre de 2013

Contenido



Big Data Security
Introducción
Inicialmente es necesario tener una definición en cuenta, Big Data es un “término aplicado a conjuntos de datosque superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Los tamaños del "big data" se hallan constantemente en aumento.”
Big data se puede dividir en dos áreas:
Grandes procesamiento de transacciones de datos (también conocido como Big transacciones).
Big Data Analítica.
“Procesamiento de transacciones Big Data se trata de volúmeneselevados de transacciones que pueden actualizar los datos de las DBMS relacionales, NoSQL DBMS o sistemas de archivos. Típicamente, se utilizan los DBMS relacionales como a menudo es el caso que los llamados Propiedades ACID se encuentran desaparecidos en muchas NoSQL DBMS. Esto sólo es un problema no es aceptable perder una transacción, por ejemplo un depósito Bancario.
Big Data Analítica, essobre análisis avanzados sobre datos estructurados y datos multiestructurados. Es un término asociado a los nuevos tipos de las cargas de trabajo y las tecnologías subyacentes necesarios para resolver problemas de negocios que no podíamos soportar previamente debido a las limitaciones tecnológicas, costo prohibitivo o ambos.
Es por eso que Big Data, no se trata sólo de los volúmenes de datos. Puedeser el caso de que los volúmenes de datos son moderados, pero que la complejidad de datos (variedad de tipo de datos) y la complejidad analítica son significativos. El análisis del Big Data es acerca de las cargas de trabajo de análisis que están asociados con alguna combinación de volumen de datos, la velocidad de datos (la velocidad a la que se generan los datos) y los datos variedad que puedeincluir análisis complejos y tipos de datos complejos. Se puede también estar asociado con los datos tanto estructurados y multiestructurados.”
Otra posible definición es “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 datos (estructurados, no estructuradosy semiestructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis. De tal manera que, el concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Sin embargo, Big Data no se refiere a alguna cantidad en específico, ya que es usualmente utilizadocuando se habla en términos de petabytes y exabytes de datos.”

Tipos de Big Data
Los tipos de datos que actualmente las organizaciones desean analizar incluyen:
Redes Sociales
Incluye contenido web e información que es obtenida de las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, blogs, etc.
Maquina a Maquina (M2M)
M2M se refiere a las tecnologías que permiten conectarse a otrosdispositivos. M2M utiliza dispositivos como sensores o medidores que capturan algún evento en particular (velocidad, temperatura, presión, variables meteorológicas, variables químicas como la salinidad, etc.) los cuales transmiten a través de redes alámbricas, inalámbricas o híbridas a otras aplicaciones que traducen estos eventos en información significativa.
BigData Transaccional
Incluye registros defacturación, en telecomunicaciones registros detallados de las llamadas (CDR), etc. Estos datos transaccionales están disponibles en formatos tanto semiestructurados como no estructurados.
Biométricos
Información biométrica en la que se incluye huellas digitales, escaneo de la retina, reconocimiento facial, genética, etc. En el área de seguridad e inteligencia, los datos biométricos han sido...