PRESENTACIÓN
BIG DATA
Presenta: Oscar de Jesus Comboy
RESUMEN
IBM ofrece herramientas especializadas para gestionar y analizar Big Data. IBM Watson Studio es una plataforma integral que facilita el desarrollo de modelos de machine learning y análisis predictivo, compatible con lenguajes como Python y R. IBM Db2 Big SQL permite ejecutar consultas SQL sobre datos distribuidos en entornos como Hadoop bases NoSQL, combinando la potencia de SQL con la escalabilidad del Big Data.
El Big Data se caracteriza por las 5V's: Volumen (escala masiva de datos), Velocidad (flujo rápido de información), Variedad (diversidad de formatos), Veracidad (calidad de los datos) Valor (utilidad para la toma de decisiones). Su análisis es fundamental en sectores como finanzas, salud retail, donde permite identificar patrones, optimizar procesos y predecir tendencias.
Definición y características (5V's)
Introducción al Big Data
Volumen: Se generan 2.5 quintillones de bytes diarios (IBM, 2023). Ejemplo: Walmart procesa 2.5 PB de datos cada hora.
Velocidad: Datos en tiempo real (ej: IoT, transacciones financieras).
Variedad: Estructurados (30%), no estructurados (80% según IDC, 2022): texto, imágenes, sensores.
Veracidad: Solo el 27% de las empresas confían en su calidad (Forrester, 2023).
Valor: Mercado global de Big Data alcanzará $103B para 2027 (MarketsandMarkets).
Herramientas de IBM para Big Data
IBM Watson Studiol
Características clave:
✅ AutoAI: Automatiza la creación de modelos ML (ahorra hasta 80% de tiempo).
✅ Integración: Compatible con Python, R, Spark y TensorFlow.
✅ Caso de éxito: Hospitales como Mayo Clinic lo usan para predecir riesgos de pacientes con 92% de precisión.
IBM Watson Studiol
IBM ofrece soluciones robustas para gestionar Big Data:
IBM Watson Studio: Plataforma para análisis de datos y machine learning.
IBM Db2: Base de datos para almacenamiento estructurado.
IBM Cloud Pak for Data: Integración de datos y IA en la nube.
IBM InfoSphere: Suite para integración y gobernanza de datos.
IBM SPSS: Herramienta para análisis estadístico avanzado.
01
Componentes de una Plataforma Big Data
Almacenamiento
Hadoop HDFS, IBM Cloud Object Storage.
Una arquitectura típica incluye:
Procesamiento
Apache Spark, IBM Watson Machine Learning.
+Gestión de Datos
IBM InfoSphere DataStage, Apache Kafka.
Visualización
IBM Cognos Analytics, Tableau.
Una arquitectura típica incluye:
Procesamiento
IBM Guardium, encriptación de datos.
IBM SPSS
IBM InfoSphere DataStage, Apache Kafka.
Ventajas y Desventajas del Big Data
VENTAJA 2
VENTAJA 1
Optimiza procesos empresariales (eficiencia operativa).
Mejora la toma de decisiones basada en datos.
VENTAJA 3
VENTAJA 4
Permite el análisis predictivo (anticipar tendencias).
Personalización mejorada (marketing dirigido).
Ventajas y Desventajas del Big Data
Desventaja 1
Desventaja 2
Calidad de datos (datos inconsistentes o erróneos).
Alto costo de infraestructura y herramientas.
Desventaja 4
Desventaja 3
Complejidad técnica en su implementación.
Privacidad y seguridad de datos sensibles.
Funciones del Big Data en las Organizaciones
Análisis de clientes: Segmentación y comportamiento.
Operaciones logísticas: Optimización de rutas y cadena de suministro.
Detección de fraudes: Análisis en tiempo real en sectores financieros.
Investigación médica: Procesamiento de datos genómicos y diagnósticos.
Smart Cities: Gestión de tráfico y recursos urbanos.
conclusiones
El análisis de Big Data mediante soluciones IBM revela importantes hallazgos. En primer lugar, estas herramientas están transformando radicalmente los procesos organizacionales al convertir datos masivos en información estratégica. Plataformas como Watson Studio e InfoSphere destacan por ofrecer capacidades integrales que abarcan desde el almacenamiento hasta el análisis avanzado.
+ info
IBM. (2023). IBM Big Data & Analytics Hub. https://www.ibm.com/analytics/big-data
Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management, 35(2), 137-144. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007
Marr, B. (2016). Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results. Wiley.
Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big Data: A Survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171-209. https://doi.org/10.1007/s11036-013-0489-0
Russom, P. (2011). Big Data Analytics. TDWI Best Practices Report. https://tdwi.org/research/2011/09/best-practices-report-q4-big-data-analytics.aspx
Referencias (APA)
Por otra parte, la implementación de estas tecnologías proporciona ventajas competitivas significativas. Las organizaciones que las adoptan logran no solo mayor eficiencia operativa, sino también capacidades avanzadas de personalización y análisis predictivo. Sin embargo, es importante señalar que este proceso enfrenta considerables desafíos, particularmente en cuanto a costos de implementación, complejidad técnica y riesgos de seguridad.
BIG DATA
Oscar De Jesús comboy
Created on March 25, 2025
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PRESENTACIÓN
BIG DATA
Presenta: Oscar de Jesus Comboy
RESUMEN
IBM ofrece herramientas especializadas para gestionar y analizar Big Data. IBM Watson Studio es una plataforma integral que facilita el desarrollo de modelos de machine learning y análisis predictivo, compatible con lenguajes como Python y R. IBM Db2 Big SQL permite ejecutar consultas SQL sobre datos distribuidos en entornos como Hadoop bases NoSQL, combinando la potencia de SQL con la escalabilidad del Big Data.
El Big Data se caracteriza por las 5V's: Volumen (escala masiva de datos), Velocidad (flujo rápido de información), Variedad (diversidad de formatos), Veracidad (calidad de los datos) Valor (utilidad para la toma de decisiones). Su análisis es fundamental en sectores como finanzas, salud retail, donde permite identificar patrones, optimizar procesos y predecir tendencias.
Definición y características (5V's)
Introducción al Big Data
Volumen: Se generan 2.5 quintillones de bytes diarios (IBM, 2023). Ejemplo: Walmart procesa 2.5 PB de datos cada hora. Velocidad: Datos en tiempo real (ej: IoT, transacciones financieras). Variedad: Estructurados (30%), no estructurados (80% según IDC, 2022): texto, imágenes, sensores. Veracidad: Solo el 27% de las empresas confían en su calidad (Forrester, 2023). Valor: Mercado global de Big Data alcanzará $103B para 2027 (MarketsandMarkets).
Herramientas de IBM para Big Data
IBM Watson Studiol
Características clave: ✅ AutoAI: Automatiza la creación de modelos ML (ahorra hasta 80% de tiempo). ✅ Integración: Compatible con Python, R, Spark y TensorFlow. ✅ Caso de éxito: Hospitales como Mayo Clinic lo usan para predecir riesgos de pacientes con 92% de precisión.
IBM Watson Studiol
IBM ofrece soluciones robustas para gestionar Big Data: IBM Watson Studio: Plataforma para análisis de datos y machine learning. IBM Db2: Base de datos para almacenamiento estructurado. IBM Cloud Pak for Data: Integración de datos y IA en la nube. IBM InfoSphere: Suite para integración y gobernanza de datos. IBM SPSS: Herramienta para análisis estadístico avanzado.
01
Componentes de una Plataforma Big Data
Almacenamiento
Hadoop HDFS, IBM Cloud Object Storage.
Una arquitectura típica incluye:
Procesamiento
Apache Spark, IBM Watson Machine Learning.
+Gestión de Datos
IBM InfoSphere DataStage, Apache Kafka.
Visualización
IBM Cognos Analytics, Tableau.
Una arquitectura típica incluye:
Procesamiento
IBM Guardium, encriptación de datos.
IBM SPSS
IBM InfoSphere DataStage, Apache Kafka.
Ventajas y Desventajas del Big Data
VENTAJA 2
VENTAJA 1
Optimiza procesos empresariales (eficiencia operativa).
Mejora la toma de decisiones basada en datos.
VENTAJA 3
VENTAJA 4
Permite el análisis predictivo (anticipar tendencias).
Personalización mejorada (marketing dirigido).
Ventajas y Desventajas del Big Data
Desventaja 1
Desventaja 2
Calidad de datos (datos inconsistentes o erróneos).
Alto costo de infraestructura y herramientas.
Desventaja 4
Desventaja 3
Complejidad técnica en su implementación.
Privacidad y seguridad de datos sensibles.
Funciones del Big Data en las Organizaciones
Análisis de clientes: Segmentación y comportamiento. Operaciones logísticas: Optimización de rutas y cadena de suministro. Detección de fraudes: Análisis en tiempo real en sectores financieros. Investigación médica: Procesamiento de datos genómicos y diagnósticos. Smart Cities: Gestión de tráfico y recursos urbanos.
conclusiones
El análisis de Big Data mediante soluciones IBM revela importantes hallazgos. En primer lugar, estas herramientas están transformando radicalmente los procesos organizacionales al convertir datos masivos en información estratégica. Plataformas como Watson Studio e InfoSphere destacan por ofrecer capacidades integrales que abarcan desde el almacenamiento hasta el análisis avanzado.
+ info
IBM. (2023). IBM Big Data & Analytics Hub. https://www.ibm.com/analytics/big-data Gandomi, A., & Haider, M. (2015). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management, 35(2), 137-144. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007 Marr, B. (2016). Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results. Wiley. Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big Data: A Survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171-209. https://doi.org/10.1007/s11036-013-0489-0 Russom, P. (2011). Big Data Analytics. TDWI Best Practices Report. https://tdwi.org/research/2011/09/best-practices-report-q4-big-data-analytics.aspx
Referencias (APA)
Por otra parte, la implementación de estas tecnologías proporciona ventajas competitivas significativas. Las organizaciones que las adoptan logran no solo mayor eficiencia operativa, sino también capacidades avanzadas de personalización y análisis predictivo. Sin embargo, es importante señalar que este proceso enfrenta considerables desafíos, particularmente en cuanto a costos de implementación, complejidad técnica y riesgos de seguridad.