BIG DATA GH

Analisis de datos y big data

Gabriel Hurtado 2ºBC

Índice

1. ¿Que son?

1. ¿Que son?

2. ¿Cómo aprenden?

2. ¿Cómo aprenden?

3. Aplicaciones militares

3. Aplicaciones

4. Conclusión

4. Conclusión

01

¿qué Son?

Para que sirven y sus características principales

Historia

2. Cuando estas empresas se dieron cuenta de su importancia empezarón a invertir en ellas. Algunas pioneras: Cloudera, Hortonworks, MapR CONSOLIDACIÓN EN EL MERCADO

-Principios de decada los 2000 1. Empresas encuentran dificultades al analizar grandes satos. Aquí comienzan a usar Hadoop, para almacenar, procesar... INICIOS

3. Aalisis de datos en tiempo real, procesamiento en la nube e integración de datos no gestionados EVOLUCIÓN 4. Finalmente se implantaron APLICACIONES Y USOS

Big data

No métodos tradicionales

Definición

• Conjunto de estrategias
• Recopilar y analizar datos
• Patrones ocultos, información relevante

• Términos grandes, rápidos y complejos
• Imposible procesarlos
• Almacenamiento comlejo

Beneficios

Problemas

• Eficiencia, la gran cantidad
• calidad, no precisos ni actualizados
• Complejidad y necesidad de especialistas

• Toma de decisiones acertadas
• Optimizan las soluciones digitales
• Favorece a las empresas

Las "Tres V" de Big Data

Volumen

VElocidad

Variedad

02

¿Cómo aprenden?

Las nuevas tecnologías en base a el big data

Por Refuerzo

Ensayo error Recompensa cuando acierta = niño

mACHINE LEARNING

Supervisado

Entrena máquina Datos entrada, salida esperada (etiquetas)

EL APRENDIZAJE DE LAS MÁQUINAS

Todavía en desarrollo de mejoras pero ya implantado y ejecutando

No supervisado

Encontrar patrones en los datos sin necesidad de etiqueta

Aprendizaje automático

03

APLICACIONES MILITARES

Big data en el ámbito militar

Principales acciones...

Big data en defensa y seguridad

• Inteligencia: Información útil del enemigo. Ayudandonos a identificar movimientos enemigos. Explotar maximo potencial operaciones militares

• Analisis redes sociales: Localizar actos delictivos y terroristas.

• Ciberdefensa: acciones activas y pasivas que garantizan un ciber espacio libre y nos protegen del enemigo

+ info

fUTURO CAMPO DE BATALLA INTELIGENTE

FUTUROS PROYECTOSGLOBALES

EUROPA

Hierarchical Identify Verify & Exploit (HIVE)

Anomaly Detection at Multiple Scales (ADAMS)

Video and Image Retrieval and Analysis Tool (VIRAT)

XDATA

Cloud Intelligence for Decision Making Support and Analysis (CLAUDIA)

Defence Modelling and Simulation (BIDADEMS)

04

Conclusión

Aspectos aperndidos y síntesis global

Para terminar...

-Recopilar y analizar grandes cantidades de datos - Esto beneficia a las empresas, en cuanto a su producto y al trato con el cliente - Aunque preisaremos de material y personaln adecuado

DIBUJO

IES 8 De Marzo

¡Gracias por su atención!

Volumen

Con big data, tendrá que procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido, como feeds de datos de Twitter, secuencias de clics en una página web o aplicación móvil, o equipos con sensores.

Variedad

La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos convencionales eran estructurados y podían organizarse perfectamente en una base de datos relacional. Datos no estructurados o semi estructurados como: videos, audios... Procedimiento adicional

BIG DATA

Velocidad

La velocidad es el ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acción. La mayor velocidad de los datos normalmente se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco. Algunos de estos productos funcionan en tiempo real.

Hay muchas más aplicaciones, como: - Analisis forense digital - Consciencia situacional - Sistema de datos geograficos Dos Principales inconvenientes: - Escasez de datos sobre los cuales aplicar estas técnicas (Big data, datos masivos) - Vulneración y privacidad de datos ( Aspectos ético-políticos que tiene que resolverse)