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La evolución de la tecnología junto al crecimiento exponencial de datos en la última década ha de ser explotado de forma eficaz y eficiente por las organizaciones. Hoy en día, los datos no estructurados, que pueden llegar al 80% o más de la información de la empresa, están afectando a las infraestructuras de cómputo (computadores y servidores). El problema es que muchas veces son difíciles de analizar y, en cualquier forma, el proceso puede durar mucho tiempo si no se tiene una formación adecuada. Se requiere, en primer lugar, adquirir los datos; a continuación, se deben organizar; y una vez realizadas estas operaciones, se deben realizar los procesos de análisis, El análisis de Big Data es el proceso de examinar, a una gran velocidad, grandes volúmenes de datos de una amplia variedad de tipos y de gran valor.
Tipo: Monografías, Ensayos
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Ing. ROMERO AGUILAR Dante Enrique CICLO: II ALUMNO: APEÑA GOMEZ Eduardo Taciano - 191.2503. HUARAZ – PERÚ 2019
Contenido................................................................................................................................................................. 2
impacto en el mundo corporativo. La analítica de datos “implica los procesos y actividades diseñados para obtener y evaluar datos para extraer información útil”. Los resultados de la AD (DA) se pueden utilizar para: identificar áreas clave de riesgos, fraudes, errores o mal uso; mejorar los procesos de negocios; verificar la efectividad de los procesos e influir en las decisiones del negocio. Existen muchos temas para considerar cuando arranca un nuevo programa de AD, incluyendo la maximización del retorno de inversión (ROI), cumplimiento de presupuesto de proyectos, gestión de falsos resultados, aseguramiento de la protección, y confidencialidad de las fuentes de datos y resultados. Existe una gran variedad de herramientas de software que se utilizan en analítica de datos y métodos utilizados. Las técnicas más utilizadas son: consultas e informes (quering y reporting), visualización, minería de datos, análisis de datos predictivos, lógica difusa, optimización, streaming de audio, video o fotografía, etcétera. Analítica de datos se considera también a la ciencia de examinar datos en bruto (crudos) con el propósito de obtener conclusiones acerca de la información contenida en ellos. Se utiliza en muchas industrias para permitir a organizaciones y empresas mejoras en la toma de decisiones.
De las tres características fundamentales de Big Data, la variedad de datos se manifiesta en un número creciente de tipos de datos que han de ser gestionados y analizados con gran rapidez. Las categorías generales de tipos de datos que conforman los Big Data son: estructurados, no estructurados y semiestructurados, aunque para especificar aún más, tomaremos la clasificación del TDWI (TDWI, 2011). Aunque ya fueron estudiados en capítulos anteriores, queremos ofrecer la visión del prestigioso instituto TDWI por el impacto que tiene en las áreas de inteligencia, de negocios y de analítica de datos.
es el uso de técnicas analíticas aplicadas a conjuntos de grandes volúmenes de datos. Por consiguiente, analítica de Big Data es realmente dos cosas: analítica y Big Data. La primera ayuda a descubrir aquellos datos que han cambiado en el negocio para saber cómo reaccionar; los grandes datos deben ayudar a convertir en oportunidades los retos producidos por el crecimiento espectacular de los Big Data. La analítica es el mejor medio para descubrir nuevos segmentos de clientes, identificar a los mejores proveedores, asociar productos por afinidad, entender las ventas por la estacionalidad, etcétera. Analítica de Big Data es el proceso de examinar grandes cantidades de datos de una variedad de tipos para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas y otra información útil. Dicha información puede proporcionar ventajas competitivas sobre organizaciones rivales y brindar beneficios en los negocios tales como un marketing más eficiente y un aumento de los ingresos. La analítica es una manera de descubrir qué ha cambiado y cómo reaccionar ante ese cambio. La analítica avanzada es el mejor medio para descubrir nuevos segmentos de clientes, identificar los mejores proveedores, asociar productor por afinidad, comprender la estacionalidad de la ventas, etcétera. Está compuesta por una colección de técnicas relacionadas y tipos de herramientas que normalmente incluyen analítica predictiva, minería de datos, análisis estadísticos y programación compleja de SQL. Al igual que lo hace el informe de TDWI, se puede extender la lista para cubrir visualización de datos, inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural y capacidad de bases de datos que incluyan soporte de analítica (tales como MapReduce, analítica in-database, bases de datos inmemorial, bases de datos o almacenes de datos columnares). Este tipo de analítica es conocida en las organizaciones como analítica avanzada. Sin embargo, está naciendo un término mejor para reflejar este tipo de analítica y es la denominada analítica
