Lectura 12 MEJIA LORENA

Páginas: 6 (1468 palabras) Publicado: 15 de enero de 2016
UNIVERSIDAD DE ESPECIALIDADES ESPÍRITU SANTO
TÓPICOS AVANZADOS DE SISTEMAS DE BASES DE DATOS
Tarea 12
Reporte de Lectura
TÍTULO DEL TEMA:
Big data. Un nuevo paradigma de análisis de datos

NOMBRE DE LOS AUTORES:
Carlos Maté Jiménez

PRINCIPALES IDEAS DE LA LECTURA

Sobre incapacidad y mayor coste de Sistemas de Gestión de Base de Datos Relacionales para manejar datos semi-estructurados y noestructurados, frente al poderoso Big Data.
Las redes sociales como Facebook, Twitter, Linkedin, dieron lugar a una línea de investigación importante, que es el análisis del sentimiento.
MapReduce, Hadoop, NoSQL como un nuevo paradigma para el análisis y almacenamiento de Big Data
Cloud Computing facilita la analítica de los Big Data.
Manejo ético de los Big Data en la sociedad.

CITAS TEXTUALESDE 3 DIFERENTES AUTORES QUE HAYAN ESCRITO SOBRE LAS IDEAS PRINCIPALES
Fragoso, (2012) Sobre incapacidad y mayor coste de Sistemas de Gestión de Base de Datos Relacionales para manejar datos semi-estructurados y no estructurados, frente al poderoso Big Data.
“Big Data es utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados y semi estructurados) que tomaríademasiado 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”.
Kernochan (2011) Sobre MapReduce, Hadoop, NoSQL como un nuevo paradigma para el análisis y almacenamiento de Big Data
“La inteligenciaempresarial y análisis de datos está haciendo énfasis en el concepto de Big Data, muy asociado con NoSQL, Google MapReduce y Hadoop, pero sin una explicación clara de lo que se trata, y donde son útiles. Big Data a través de Hadoop y NoSQL sí tiene un papel que desempeñar en la ampliación de datos de la Web, pero la falta de conocimiento para explicar cómo Big Data hacen que no aprovechemos de mejormanera sus ventajas”.
Intel IT Center, (2015) Sobre Cloud Computing facilita la analítica de los Big Data.
Cloud Computing ofrecen una flexibilidad excepcional, permite evaluar el mejor enfoque a la petición de cada usuario de negocios. Por ejemplo, las organizaciones que ya soportan un ambiente interno de Cloud privada pueden añadir análisis de Big Data a sus ofertas. El uso de la infraestructurade la Nube nos lleva al análisis de un gran volumen de datos que tiene sentido porque: Las inversiones en el análisis de Big Data pueden ser importantes y conducir a una infraestructura rentable eficiente. Big Data puede mezclar fuentes internas y externas. Se necesitan de la Nube para extraer valor de los Big Data.

RESUMEN, SÍNTESIS O RESEÑA DEL TEXTO

Introducción
La implementación de sistemasde gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), se diseñaron para datos estructurados sin una visón del crecimiento acelerado de los mismos, lo que hace de ellos una herramienta costosa para manejar y almacenar datos masivos, demostrando incapacidad para dar respuesta a muchos de los datos que aparecen ahora en las empresas. En este contexto aparece el término “Big Data”. Se han propuestovarias definiciones para este término, como la de Gartner en el 2012 que definió a Big Data como “activos de información caracterizados por su volumen elevado, velocidad, elevada y alta variedad, que demandan soluciones innovadoras y eficientes de procesado para la mejora del conocimiento y la toma de decisiones en las organizaciones”. Esta definición hace mención a las 3 famosas “V” delos Big Data:Volumen, Velocidad y Variedad
Soluciones informáticas para el tratamiento de Big Data
MapReduce: Este modelo de programación creado por Google es una implantación para procesar y generar grandes conjuntos de datos que tiene sus orígenes en el lenguaje LISP. Y se maneja con funciones Map Una función mapa (Map) procesa un par clave/valor generando un conjunto intermedio de pares clave/valor. A...
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