Big Data: una introducción a su importancia y alcance

Esto es una pequeña guia que de la definición, cullo contenido ire ampliando.

¿Qué es Big Data?

Definición y conceptos clave

¿Qué es Big Data?

Big Data es un término utilizado para describir una cantidad masiva y creciente de datos, tanto estructurados como no estructurados, que se generan en una variedad de fuentes, como dispositivos móviles, sensores, transacciones comerciales, redes sociales, entre otros. Estos datos son tan voluminosos y complejos, que su procesamiento y análisis requiere de herramientas y técnicas especializadas.

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Las características distintivas de los datos "grandes" son:

• Volumen: La cantidad de datos generados es masiva, pudiendo alcanzar terabytes, petabytes o incluso exabytes.
• Velocidad: Los datos se generan y se recopilan a una velocidad cada vez mayor, en tiempo real o cercano a ello.
• Variedad: Los datos provienen de una variedad de fuentes y formatos, incluyendo texto, audio, video, imágenes y datos estructurados como bases de datos relacionales.
• Veracidad: Los datos suelen ser incompletos, inconsistentes o inexactos, lo que requiere de técnicas especializadas para limpiar y validar los datos antes de su análisis.

En resumen, Big Data es un término utilizado para describir una cantidad masiva y creciente de datos generados en una variedad de fuentes, con características distintivas de volumen, velocidad, variedad y veracidad. Su procesamiento y análisis requiere de herramientas y técnicas especializadas.

Capítulo 1: Fundamentos de la Tecnología

La importancia de Big Data

• Cómo los datos grandes están transformando a las empresas y la sociedad
• Ejemplos de cómo se están utilizando los datos grandes en diferentes industrias

El alcance de Big Data

• Cómo los datos grandes se relacionan con otras tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial y la nube
• Cómo los datos grandes se utilizan en diferentes etapas del ciclo de vida de los datos (recopilación, almacenamiento, análisis, etc.)

Desafíos y oportunidades de Big Data

• Los desafíos comunes a los que se enfrentan las organizaciones al trabajar con datos grandes
• Las oportunidades para las organizaciones que logran aprovechar de manera efectiva los datos grandes

El manejo de Big Data requiere de tecnologías y metodologías especializadas para almacenar, procesar y analizar estos datos. Esto incluye sistemas de almacenamiento distribuido, como HDFS o Apache Cassandra, sistemas de procesamiento distribuido como Apache Spark o Apache Flink, y herramientas de análisis y visualización como R, Python, Tableau, entre otros.

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