HIDROLOGÍA AMBIENTAL

ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL

INGENIERÍA AMBIENTAL

HIDROLOGÍA AMBIENTAL

NOMBRE: DARWIN TUALOMBO FECHA: 27 DE ENERO DE 2015

BIG DATA

Conjunto de datos de gran tamaño y generalmente desestructurados y difícil de manejar con las herramientas convencionales. A nivel mundial el 80% de los datos generados están desestructurados ya que crecen 15 veces más que los estructurados, esto planatea un problema un gran problema para las empresas cuando manejan o tienen que buscar en sus propios datos.

Algunos ejemplos de big data son los siguientes:

• las consultas y resultados de los motores de búsqueda

• los datos de las redes sociales

• los datos meteorológicos, los datos astronómicos

• la vigilancia militar, los datos económicos y bursátiles

• los historiales médicos

• los experimentos físicos (Gran Colisionador de Hadrones)

• los archivos fotográficos, la radio y la televisión

• los vídeos (CCTV y YouTube) y los datos sobre transacciones.

La rentabilidad potencial es elevada para las empresas que suministran soluciones para grandes conjuntos de datos, entre las que se encuentran los gigantes informáticos actuales así como empresas de reciente creación y actores más pequeños.

Característics esenciales

Volumen: el crecimiento exponencial de los volúmenes de datos es una cuestión fundamental que está impulsando mejoras en las redes de comunicaciones, lideradas por empresas como Cisco Systems, y mayores velocidades en los accesos de banda ancha, lideradas por empresas como Virgin Media.

La variedad describe el número de diferentes datos. Interpretar y analizar diferentes tipos de datos a la vez puede generar grandes ventajas, como por ejemplo, la red social Facebook almacena una enorme cantidad de información sobre sus usuarios. Guarda diferentes tipos de datos: sexo, edad, domicilio, estado civil, película o libros favoritos e incluso en qué marcas sus usuarios han pulsado en el botón "Me gusta". Las empresas pueden saber a quién "le gusta" su marca, el grupo de edad al que pertenece esa persona y si tiene más probabilidades de ser hombre o mujer. Así, pueden enfocarse de forma selectiva en este segmento con campañas de marketing personalizadas.

La velocidad se refiere a la vida útil de los datos, ya que no tiene mucho sentido tener

almacenados datos desactualizados

Aplicaciones en la ingeniería ambiental

• Manejo de datos continuos de precipitación de una estación meteorológica

• Almacenamiento de datos meteorológicos a lo largo del tiempo

• Almacenamiento de datos de impactos ambientales en el transcurso de un período largo de tiempo en los lugares de interés

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