Big Data Justificación

8/17/2019 Big Data Justificación

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Las nuevas tecnologías, la globalización, la diversificación de mercados hanproporcionado mecanismos para que cualquier individuo sea capaz de generary compartir cantidades infinitas de datos cada día. La cifra absoluta delvolumen de datos generado a diario es cercana a los 3 trillones cada 24h

!s singular a"n es que el #$% de los datos que e&isten en el mundo se han

generado solo durante los dos "ltimos a'os.

(ste crecimiento vertiginoso de los datos supone un reto tecnológico para lasempresas que pretenden retenerlos, clasificarlos, interpretarlos y convertirlos

en herramientas para aumentar beneficios.

Pero.... ¿y porque utilizar BIG DATA y no simplemente mejorar el ancho de

banda de mi red corporativa o adquirir un servidor m!s potente

incrementar la memoria de mi servidor o el tama"o de mis discos para

poder soportar el almacenamiento y consulta#

*Introducci$n


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* ¿Por qu% utilizar BIG DATA#

)*(L) +)-/+0)1/L /*0+0)1/L asado en emoria y +-5

Los algoritmos se e6ecutan en el +- y acceden a la data que estaalmacenada en la memoria

+-

()0/

Los datos del disco son llevados a la memoria de talmanera que cuando el usuario consulte estos datos nosea necesario leer del disco, toda la data se consultarade la memoria lo que har! que la e&periencia de usuario

sea mucho m!s agradable al reducir los tiempos deespera. 7.8ero que pasa si es que los datos en el discoson tan grandes que no caben en la memoria9, el modelocomputacional tradicional utilizaría el procesamiento enlotes y escribiría los resultados en disco incrementandolos tiempos de respuesta al usuario

*0:+)


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)*(L) +)-/+0)1/L / (*-+( +lusterización, 0nde&ación,*istribución5

0maginemos que queremos buscar el nombre de uncliente en 0nternet, estaríamos buscando este

dato en apro&imadamente ;$ billones de paginas 2$?

:upongamos que en el me6or de los casos cadapagina pesa 2$ ?

;$ 0LL)1(: @2$?

:i multiplicamos el n"mero de paginas por su pesoobtenemos 2$$ . (sto significa que si deseoencontrar cualquier información he de recorreresta gran base de datos, en consecuencia requieroun disco y memoria que soporte este volumen deinformación/1+A) /1*/

B$ C:(DLos discos :// m!s modernos suelen leer a unavelocidad de B$C:(D por lo que necesitaríamos4E días para leer toda esta información yencontrar el resultado buscado


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(sta e&plicación e&tensa, tFcnica y tediosa trata de representar cualser! los problemas al que se enfrentaran las empresas en el futuro.La información que crece día a día de manera e&ponencial ser!incapaz de ser mane6ada por empresas que no hayan adaptadoinfraestructura tecnológica al nuevo modelo computacional.


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* ¿'$mo el BIG DATA mejorara la

per(ormance de mi ne)ocio#+ontando el sistema + tradicional a los nuevos almacenes de datos, a

los an!lisis de sensibilidad de las redes sociales lo cual nos permita eldescubrimiento de nuevas oportunidades de negocio, tales como nuevosproductos desarrollados para nuevos grupos ob6etivos, lo cualincrementara nuestros ingresos como producto de la diversificación de lacartera.

Los vol"menes crecientes de información de los actuales sistemas de (ser!n almacenados en los nuevos sistemas distribuidos agilizando yme6orando la interacción de la empresa con sus usuarios, las ordenes deventa, notas de crFdito, el aprovisionamiento, por e6emplo, ser! realizadode una manera mucho m!s !gil basado en un modelo de predicción lo cualnos permitir! traba6ar ba6o un modelo Gust in ime que facilitara la

reducción costos en la empresa.Los sistemas de inteligencia de negocio usiness 0ntelligence5 seguir!nsoportando la toma de decisiones, sólo que esta vez provistos de la nuevavelocidad brindada por el 0D *// y de su tecnología de achine Learningque permitir! la identificación de tendencias mercado, potenciales clientes,posibilidades de diversificación del negocio a disposición del e6ecutivo parauna dirección efectiva de la organización.


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* BI y BIG DATA. ¿'$mo Trabajan#

(L

*//=/(A)-:01D

H-(I1D

()01D

+/-01DA( *//

:)01D A(*//

:(+-01D

*//

/1/D01DA( *//

H-(I1D A(

*0:0 :)(

*//=/(A)-:01D

-:01(::01(LL0D(1+(


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* BI y BIG DATA. *bjetivos

(l ob6etivo en ambos casos es el mismo, predecir el futuro para tomar

me6ores decisiones, respondiendo a las preguntasJ

8Hue9, 8+ómo9, 8*onde9, y 8orque9


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* BI y BIG DATA. Di(erencias Principales

*// (:-+-/*/

:))/ (/I( *(01K)/+01

M(L)N +-/1*) )+(:/*// :-+-/*/

*// (:-+-/*/ 1)(:-+-/*/

:))/ (1/I(: I(@/I(:

M(L)N +-/1*) )+(:/*// (:-+-/*/ I 1)

(:-+-/*/


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* BI y BIG DATA. 'onclusiones

Las organizaciones siempre necesitara una herramienta de usiness

0ntelligence, pero el crecimiento de la información y la variación de lamisma representa un nuevo desafío para las organizaciones.

ig *ata es "til para mane6ar el volumen, la velocidad y la variación delos datos.

usiness 0ntelligence es parte del ig *ata y el ig *ata es el nuevo coredel usiness 0ntelligence.


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* BI y BIG DATA. Independencia o 'ooperaci$n

B+,I-&,, I-T&IG&-'& BIG DATA

se fundamenta en estructurar informaciónempresarial "til y relevante para la toma

de decisiones corporativas. (stainformación suele ser conocida y focalizadaen determinados !mbitos ventas,producción, calidad75, inclusive nospermite generar sistemas proactivos deprevisión con datamining. (n cualquiercaso siempre bas!ndose en datose&istentes y focalizados.

rata la información desde otraperspectiva, por la comple6idad, cantidad,

velocidad de Fsta. oda la informacióndesestructurada disponible participa opodría participar5 en el sistema y esta seobtiene de nuestro sistema o de datos enla nube


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* BI y BIG DATA. Tendencia de los 1abricantes

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