Big data Ensayo

BIG DATA

LEONARDO FABIO OTECA

UNIVERSIDAD CORHUILA

FACULTAD DE INGENIERIA

INGENIERIA DE SISTEMAS

NEIVA (HUILA)

2015

BIG DATA

La cantidad de datos en nuestro mundo ha sido una explosión. Las empresas capturar miles de millones de bytes de información acerca de sus clientes, proveedores y operaciones, millones de sensores en red están incrustados en el mundo físico en dispositivos tales como teléfonos celulares y automóviles, que detectan, crear y comunicar datos. Multimedia y personas con teléfonos inteligentes y en los sitios de redes sociales continuarán impulsando el crecimiento exponencial. Grandes datos grandes charcos de datos que se pueden capturar, comunicar, agregados, almacenados y analizados, es ahora parte de todos los sectores y la función de la economía global. Al igual que otros factores esenciales de producción, tales como los activos tangibles y el capital humano, es cada vez más cierta que gran parte de la actividad económica moderna, la innovación y el crecimiento no podía llevarse a cabo sin los datos.

Los medios de comunicación y las personas con teléfonos inteligentes y las redes sociales siguen impulsando el crecimiento exponencial de los datos importantes que se pueden capturar, comunicar, almacenar agregado, y analizar, es ahora parte de todos los sectores y el papel de la economía global. Al igual que otros factores de producción esenciales, tales como activos materiales, sino también el capital humano es cada vez más cierto que gran parte de la actividad económica moderna, la innovación y el crecimiento no podría llevarse a cabo sin los datos.

I. Introducción:
Los datos se han convertido en un torrente que fluye en todos los ámbitos de la economía global. "Big data" se refiere a los conjuntos de datos cuyo tamaño está más allá de las capacidades del software de base de datos típico herramientas para capturar, almacenar, gestionar y analizar. Es en el campo de la tecnología de la información y la comunicación se refiere a los conjuntos de datos de gran tamaño por la velocidad a la que se generan las múltiples fuentes y formatos, y la capacidad de procesar, es muy difícil trabajar con ellos. Recopilar, almacenar, buscar, compartir, analizar, visualizar, procesar y entender, procesamiento y análisis de los registros de datos de gran tamaño, la mente tan desproporcionadamente grande que es imposible tratar con las herramientas y bases de datos analíticas convencionales.
"Big data" se refiere a conjuntos de datos cuyo tamaño está más allá de la capacidad de las típicas herramientas de software de bases de datos para capturar, almacenar, gestionar y analizar. Esta definición es intencionalmente subjetiva e incorpora una definición de movimiento de lo grande que un conjunto de datos tiene que estar en orden para ser considerado grande de datos, es decir, no definimos grandes volúmenes de datos en términos de ser más grande que un cierto número de terabytes (miles de gigabytes). Se supone que, como la tecnología avanza a través del tiempo, el tamaño de los conjuntos de datos que corresponden a datos grandes también aumentará. También tenga en cuenta que la definición puede variar según el sector, en función de qué tipo de herramientas de software están comúnmente disponibles y los tamaños de las bases de datos son comunes en una industria en particular. Con esas advertencias, los datos importantes en muchos sectores hoy en día van desde unas pocas docenas de terabytes a petabytes de múltiples (miles de terabytes).
Técnicas y tecnologías Big Data
Una gran variedad de técnicas y tecnologías se ha desarrollado y adaptado para agregar, manipular, analizar y visualizar grandes volúmenes de datos. Estas técnicas y tecnologías extraer de varios campos, incluyendo las estadísticas, informática, matemáticas aplicadas, y la economía. Esto significa que una organización que tiene la intención de obtener valor de grandes volúmenes de datos tiene que adoptar un enfoque flexible y multidisciplinario. Algunas de las técnicas y tecnologías se han desarrollado en un mundo con acceso a volúmenes mucho más pequeños y variedad de datos, pero se han adaptado con éxito para que sean aplicables a conjuntos muy grandes de datos más diversos. Otros han sido desarrollados más recientemente, específicamente para capturar el valor de datos grandes. Algunos fueron desarrollados por académicos y otros por las empresas, especialmente las que tienen modelos de negocio online predicadas en el análisis de grandes volúmenes de datos.
Este informe se centra en documentar el valor potencial de que el uso de datos grandes puede crear. No es un manual de instrucciones detalladas sobre cómo capturar valor, una tarea que requiere personalización altamente específico para el contexto de una organización, estrategia y capacidades. Sin embargo, hemos querido destacar algunas de las principales técnicas y tecnologías que se pueden aplicar para aprovechar grandes volúmenes de datos para aclarar la forma en que algunas de las palancas para el uso de grandes volúmenes de datos que describimos podrían funcionar. Estas listas no son exhaustivas, la historia de grandes volúmenes de datos aún se está escribiendo, nuevos métodos y herramientas continúan siendo desarrollado para resolver problemas nuevos. Para ayudar a los lectores interesados ​​a encontrar una técnica o tecnología fácilmente, hemos organizado estas listas por orden alfabético. Donde hemos utilizado tipos de letra en negrita, estamos ilustrando las interconexiones múltiples entre las técnicas y tecnologías.

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