Infografía sobre el Big Data

Infografía BIG DATA

Origen del big data

Los primeros registros de uso de datos para rastrear y controlar negocios datan de hace más de 7.000 años. Cuando se introdujo la contabilidad en Mesopotamia para registrar el crecimiento de cultivos y rebaños. Con el tiempo los principios contables continuaron mejorando.

Aplicaciones que originan datos.

• Vida personal.
• Salud Pública.
• Deporte.
• Ciencia e Investigación.
• Seguridad informática.
• Cumplimiento legal.
• Urbanismo y ciudades inteligentes.

Dispositivos que originan datos.

• Teléfonos inteligentes
• Sensores IoT
• Dispositivos de salud
• Vehículos conectados
• Cámaras de seguridad
• Dispositivos de entretenimiento
• Maquinaria industrial
• Dispositivos de navegación
• Cajeros automáticos y terminales de punto de venta

Datos no estructurados

Computación distribuida

se diseñan aplicaciones que pueden ejecutarse en varias computadoras en lugar de en una sola. Esto se consigue al diseñar el software de forma que las distintas computadoras realicen diferentes funciones y se comuniquen para desarrollar la solución final.

son datos que carecen de una estructura o arquitectura identificable. Esto significa que no se ajusta a un modelo de datos predefinido y, como resultado, no es apto para una base de datos relacional convencional.

Data Lake.

5 Vs del Big Data

El volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad y el valor de los datos son las cinco claves para convertir el 'big data' en uno de los impulsores de las empresas.

Repositorio centralizado diseñado para almacenar, procesar y proteger grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados o no estructurados. Puede almacenar datos en su formato nativo y procesar cualquier variedad de datos, ignorando los límites de tamaño.

Analítica Tradicional

La analítica tradicional, por lo general, gestiona datos estructurados y organizados en registros, archivos y tablas. Sus conjuntos de datos son relacionales para calcular la relación y manipular los datos según sea necesario.

Decisiones estratégicas

son las que, tras haber sido lo suficientemente meditadas y estudiadas, permiten que la empresa se aproxime a sus objetivos. Son, por tanto, decisiones a largo plazo, en contraposición con las decisiones tácticas, que afectan más al corto plazo

Analítica Avanzada

emplea modelos predictivos, métodos estadísticos, Machine Learning y técnicas de automatización de procesos más allá de las capacidades de las herramientas tradicionales de inteligencia de negocio (BI) para analizar datos o información empresarial.

Ventajas del Big Data

Posibilidades del Big Data

Una de las mayores potencialidades que tiene el Big Data es la combinación de datos de diferentes fuentes, ya sean empresas o Administraciones Públicas, ya que cuanto mayores sean los muestreos de información más precisos serán los análisis y más aplicaciones surgirán.

• Ayudan a comprender el mercado
• Mejoran la toma de decisiones
• Posibilitan una retroalimentación inmediata
• Tienen versatilidad de aplicación

Tipo de Datos del Big Data

• Datos estructurados
• Datos no estructurados
• Datos semiestructurados
• Datos en tiempo real
• Datos en lote
• Datos de texto
• Datos de imágenes
• Datos de audio
• Datos de video
• Datos geoespaciales
• Datos de redes sociales
• Datos de transacciones financieras
• Datos de sensores
• Datos de registros (logs)
• Datos de clics y navegación web

Infraestructura del Big Data

• Almacenamiento distribuido
• Clústeres de servidores
• Procesamiento en paralelo
• Bases de datos NoSQL
• Sistemas de gestión de flujo de datos
• Almacenamiento en caché
• Sistemas de procesamiento de streaming
• Sistemas de procesamiento de consultas ad hoc
• Herramientas de visualización y análisis
• Seguridad y administración
• Automatización y orquestación
• Recursos en la nube

El por qué y para qué del Big Data

El Big Data es usado por la mayoría de industrias para identificar patrones y tendencias. También para responder preguntas, detectar las necesidades del mercado, las demandas y para obtener información sobre los clientes.

Ejemplos

Big Data, su aplicación en la vida rea

una aplicación concreta del Big Data en la vida real es la optimización de rutas de transporte en tiempo real. Las empresas de logística y transporte utilizan datos recopilados de vehículos, sensores y dispositivos GPS para analizar el tráfico en tiempo real y prever patrones de congestión. Mediante el procesamiento de estos datos masivos, pueden identificar las rutas más eficientes para sus vehículos y tomar decisiones en tiempo real para evitar retrasos y mejorar la entrega de productos.

• Cuidado de la salud personalizado
• Análisis de riesgos financieros
• Prevención del crimen y seguridad pública
• Marketing personalizado
• Agricultura de precisión
• Optimización de la cadena de suministro
• Mantenimiento predictivo en industrias
• Gestión de recursos hídricos
• Predicción de brotes epidemiológicos
• Personalización en el comercio electrónico

Impacto del Big Data en las organizaciones

El impacto del Big Data en las organizaciones ha sido significativo al permitirles tomar decisiones más informadas y basadas en datos, mejorar la eficiencia operativa, desarrollar estrategias más personalizadas para clientes y usuarios, optimizar procesos y recursos, identificar oportunidades de innovación y mejorar la competitividad en un entorno empresarial en constante cambio.

Problemas de implementación de un Big Data

Algunos problemas de implementación de Big Data incluyen la gestión de la privacidad y seguridad de los datos, la necesidad de talento especializado en análisis de datos, el costo y la complejidad de la infraestructura, la calidad y limpieza de los datos, y la integración de sistemas y tecnologías heterogéneas.

Factores de éxito de un Big Data

Los factores de éxito en la implementación de Big Data incluyen tener una estrategia clara y objetivos definidos, contar con el talento adecuado en análisis de datos, establecer una infraestructura escalable y eficiente, asegurar la calidad y limpieza de los datos, fomentar la colaboración interdepartamental, y mantener un enfoque en la generación de valor y resultados tangibles.

Big Data y su relación con el BI

Business Intelligence (BI)

el Big Data enriquece el conjunto de datos utilizado en el Business Intelligence y permite un análisis más profundo y detallado, lo que contribuye a decisiones más informadas y estratégicas por parte de las organizaciones.

El Business Intelligence (BI) es un enfoque y conjunto de tecnologías que involucra la recopilación, análisis y presentación de datos para facilitar la toma de decisiones empresariales informadas.

Componentes de un BI

Ventajas de un BI

Oportunidades de Big Data para BI

• Extracción, Transformación y Carga (ETL)
• Almacén de datos (Data Warehouse)
• Proceso Analítico en Línea (OLAP)
• Herramientas de generación de informes y consultas
• Paneles de control y visualizaciones
• Minería de datos
• Análisis predictivo
• Integración con herramientas de análisis avanzado
• Seguridad y control de acceso
• Automatización y programación
• Integración con sistemas de gestión
• Capacidad de autoservicio

• Toma de decisiones informadas
• Visión holística
• Ahorro de tiempo
• Identificación de tendencias
• Optimización de procesos
• Personalización
• Competitividad
• Colaboración
• Predicciones más precisas
• Monitoreo en tiempo real

• Análisis más profundo
• Datos no estructurados
• Mayor velocidad
• Personalización avanzada
• Mejora de pronósticos
• Optimización de procesos
• Visualización enriquecida
• Exploración de datos diversa
• Adaptación ágil
• Mejora de la experiencia del cliente

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