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Big Data: Definición, Características y Tecnologías Principales

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    Análisis de Datos a un nivel superior

    El BigData se trata del manejo de grandes volúmenes de datos de carácter estructurados, semiestructurados y no estructurados de los cuales las empresas pueden extraer información estratégica para todas las áreas de su negocio.

    Si te interesa convertirte en un experto del Bigdata, te presentamos el Máster en Big Data Analytics, este Máster Online es de referencia internacional y es uno de los más completos en su categoría, con un 100% de empleabilidad. Además, pertenece a las principales economías que mueven el mundo y en la actualidad faltan especialistas en esta área.

    Características Principales de los grandes volúmenes de datos o BigData

    La Big Data se caracteriza por tres elementos importantes que forman que hacen posibles que las empresas puedan tener a la mano la información para sus procesos productivos y de negocios, a continuación las nombramos:

    El almacenamiento de datos

    Este proceso de apoya  a su vez con el uso de los siguientes elementos:

    On-Premise

    Está conformado por aquellas instalaciones locales software y hardware conformada por servidores, radios y sistemas de almacenamiento de datos para la gestión de la informacion.

    Cloud

    Se basa en el uso de infraestructura conformada por el hardware y el software de terceros. Tiene la finalidad de apoyar en el almacenamiento, gestión y procesamiento de los datos y de aplicaciones.

    Cabe señalar que el Cloud Computing puede ser entendido  como aquella infraestructura de servicios computaciones por medio de las cuales las empresas pueden instalar sus soluciones de software, con la finalidad de evaluar su rendimiento y realizar copias de seguridad entre otros.

    Data Warehouse

    Consiste en un deposito centralizado de información digital de datos que tiene como finalidad, el almacenamiento de la información proveniente de los sistemas empleados por la empresa. Estos sistemas de almacenamiento de datos se caracterizan por la fácil accesibilidad que pueden tener las empresas a los datos sin importar si los mismos se encuentre en On-Premise o en la Nube.

    Procesamiento de datos

    Debemos señalar que el Big Data busca la unificación de las diversas formas de almacenamiento y procesamiento, con la finalidad de llevar  a cabo los análisis necesarios de toda la información estratégica de la empresa. Pero para realizar con éxito el procesamiento de la data es indispensable que se lleven a cabo  tres procesos importantes que mencionamos a continuación:

    Extracción

    Esta fase se basa en la centralización del proceso de captación de datos originados de las diversas fuentes utilizadas por la empresa.

    Transformación

    Esta fase es también conocida como la limpieza de datos. Se basa en la estandarización de informacion por medio del cual las empresas podrán comparar y encontrar lo datos necesarios, teniendo la certeza de  la uniformidad de los mismos

    Load o carga

    Se basa en el almacenamiento de datos en un espacio denominado como Almacén de Datos o Data Warenhouse para su posterior análisis por parte de la empresa.

    Análisis de datos

    Se basa en el análisis de los datos obtenidos a través de los procesos anteriormente mencionados para verificar su fiabilidad y veracidad. Para esto el Big Data se apoya en la utilización de la siguiente herramienta:

    El Business Inteligence: (BI en sus siglas en ingles)

    Está relacionado en el uso de aquellas estrategias y herramientas necesarias para convertir la información analizada, procesada y almacenada por la organización empresarial. Esto tiene como objetivo mejorar la posición de la toma de decisiones estratégica  para la definición de nuevos negocios por parte de la compañía.

    Cabe señalar que el Business Intelligences abarca la recopilación de toda la información procesada y almacenada por la empresa tanto de origen interno como externo, un ejemplo de esto es la información interna con respecto al volumen de producción en un lapso determinado.

    Pero la importancia de la misma radica fundamentalmente en su capacidad de recopilar, procesar y analizar los datos, para que posteriormente los responsables expertos en Big Data puedan interpretarla y proporciona la información estratégica necesaria para la organización empresarial.

    Principales tecnologías utilizadas por el Big Data

    Entre las principales herramientas tecnológicas en las cuales se sustenta el Big Data podemos mencionar las siguientes:

    Hadoop

    Consiste en una estructura de software basada en un código abierto que tiene como finalidad el almacenamiento de datos y la ejecución de aplicaciones en clústeres de hardware comercial.

    Características del BigData

    Gran capacidad de almacenamiento y procesamiento de cualquier tipo de datos

    Esta representa un elemento de gran valor para las empresas motivado al gran volumen y diversidad de datos que son generados cada momento por las redes sociales y con  el Internet de las Cosas (loT).

    Capacidad de cómputo

    El modelo empleado por esta herramienta le permite al Big Data el procesamiento de toda la información esencial a una gran velocidad. La misma está vinculado al número de Nodos de Cómputo con que cuenta la empresa expresado en la capacidad de procesamiento.

    Resguardo de los datos en caso de fallas

    El sistema en que está basado el procesamiento de los datos se encuentra protegidos en caso de ocurrir fallas en el sistema.  En caso de que el sistema incurra en una falla en uno de sus nudos, inmediatamente la información es trasferido a otro para seguir con el procesamiento de la data. Para esto además el sistema lleva  a cabo el procedimiento de realizar varias copias de todos los datos de una forma automática.

    Flexibilidad

    El sistema permite el almacenamiento de manera ilimitada de todos los datos  que requiera para su utilización cuando lo considere necesario. Esto incluye informacion relacionada a datos no estructurados como  textos, imágenes y videos entre otros.

    Mínimos costos

    Podemos señalar que la estructura del código abierto es prácticamente gratuito, motivado a que utiliza hardware comercial para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos.

    Economía de escala

    Está vinculada a la capacidad de almacenamiento de los datos. Si la empresa agrega más nodos para el procesamiento de la data mayor la capacidad del sistema de procesarlo a mayor velocidad y volumen.

    Spark

    Se basa en una plataforma de Open Source, es decir de código abierto vinculado por aquel software que no requieren de encriptación. Es por esto que la misma constituye un medio para el procesamiento  de datos en Cluster  con la utilización de sistemas de nodos los cuales permiten  coordinar el almacenamiento de la información para llevar  cabo su procesamiento.

    • Ventajas en el usos de la herramienta Spark para las empresas:
    • Sirve de soporte para la utilización de diversos lenguajes en computación.
    • Opera totalmente bajo Código Abierto bajo la modalidad Open Source.
    • Es más rápido en cuanto al procesamiento de grandes volúmenes de datos en comparación con Hadoop MapReduce.
    • Posee módulos para su utilización para Steaming o Machine Learning.
    • Principales componentes:

    Entre los elementos que forma parte de la herramienta Spark podemos mencionar los siguientes:

    • Spark SQL: permite el acceso de una manera estructurada a los datos esenciales para la empresa.
    • Spark Streamieng: proporciona soporte para el procesamiento de datos en tiempo real.
    • MLIib: está conformado por una biblioteca de algoritmos basado en Machine Learning, los cuales fueron desarrollados para ser ejecutados sobre Spark.

    Ventajas en la utilización de Big Data

    Para las empresas podemos señalar tres ventajas importantes que proporciona el uso de esta herramienta:

    Introducción de mejoras tecnológicas

    Esto es posible, a partir del aprovechamiento del Big Data para el análisis y procesamiento de datos provenientes de las diversas fuentes en las cuales se producen, por ejemplo en las redes sociales o el sitio web de la compañía. Esto permite mejorar la gestión administrativa y gerencial de la empresa con la toma de decisiones acertadas tomando en cuenta el análisis en tiempo real de la información con la utilización además de algoritmos  para el análisis con la utilización de sensores que son incorporados en los productos.

    Desarrollo de nuevos productos y servicios

    A través del Big Data las empresas pueden llevar a cabo el análisis de datos con todos lo relacionado  a la satisfacción de los clientes con respectos  a los productos y servicios que ofrece. Es por esto que también la organización empresarial puede personalizar los gustos y preferencias de sus clientes para la elaboración de productos que este estén acordes con sus requerimientos.

    Digitalización de los datos para facilitar el flujo de información

    Con la digitalización de la data para el procesamiento de la información, las empresas contaran con una mayor diversidad de herramientas y facilidades para el procesamiento y análisis de la data estructurada, semiestructurada y no estructurada que tendrá información clave para el desarrollo de los negocios corporativos.

    Qué podemos concluir del Big Data

    Podemos señalar que el Big Data permite a las organizaciones empresariales el análisis de datos y determinar cuales son de crucial importancia para la misma y tomar las decisiones necesarias para determinar cuáles datos pueden ser incorporados en los proceso de análisis y procesamiento y cuáles no.

    Porque para cualquier compañía la relevancia o no de la data que recopila, almacena y analiza determinará la calidad con la que podrá desarrollar y ejecutar de un manera eficaz aquella toma de decisiones de negocios importantes que determinara el desarrollo de la compañía.

    Paras las empresa el uso del Big Data puede repercutir en grandes beneficios tales como reducción de costos, captación de nuevos clientes, desarrollo de nuevas ventajas competitivas en el mercado en comparación a sus competidores con la utilización de análisis predictivos para realizar análisis acerca de las exigencia de nuevos productos entre otros.

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