Análisis de Big Data y Gestión de Big Data: 10 cosas que es absolutamente necesario saber

Saber qué pasa en el mundo de Big Data es importante simplemente porque todo en nuestro mundo contemporáneo está conectado y genera datos;
Basta pensar en nuestro smartphone con todas sus aplicaciones desde las menos pesadas hasta aquellas como Facebook que intercambian grandes cantidades de datos, etc.
Big Data Analytics porque los datos tienen un efecto sobre el impacto en la vida cotidiana y en el IoT (Internet of Thinks) el Internet de las cosas; ayudan a rastrear modelos y tomar decisiones, ayudan a comprender fenómenos (KPIs o métricas) y por tanto a saber qué hacer.

Índice de Big Data Analytics y Big Data Management

Big Data Management porque toda esta cantidad de datos debe ser gestionada, almacenada y mantenida para lo que se necesite y en el tiempo que se necesite, precisamente para poder realizar consultas cada vez más frecuentes y cada vez más en relación a los algoritmos de inteligencia artificial.

Si vamos a releer un post de 2012 extraído de COMPUTERWORLD.COM, ya contenía una predicción calculada precisamente para 2020 que es que cada uno de nosotros, sin importar hombres, mujeres o niños, habríamos generado 5.200 gb de datos, considerando que el grueso de ellos no pasa por nuestras manos sino que es generado precisamente por los sistemas que se comunican entre sí.

Los números anteriores son realmente aterradores, pero la mayoría de ellos, incluso si se generan, no se utilizan, pero permanecen en silencio incluso si podrían ser útiles.

Análisis de Big Data y Gestión de Big Data: ejemplos de cuántos datos se generan

La cantidad de datos que se generan a diario es tan elevada que los recursos para poder gestionar toda esta gran cantidad de información deben estar por encima de lo imaginable ...

Todas estas estadísticas recopiladas por el sitio INTERNETLIVESTATS.COM (si lo visita, verá que ya habrán cambiado mucho) dé una idea de cuántos datos se pueden producir y que se requieren recursos de nivel para ser implementados solo para el análisis de datos.

Ahora te damos una "muestra" de las estadísticas entre dos fechas precisamente para darte cuenta de cuánto Big Data relacionado con las acciones (en este caso Big Data Analytics) crece dramáticamente el primero al 31 de marzo de 2020 y el segundo, al día de hoy escribimos , es decir, el 05 de octubre de 2020 (y esto afecta a la gestión de Big Data).

USUARIOS TOTALES DE INTERNET 4.517.295.074 son usuarios de Internet en el mundo al 31 de marzo de 2020 de una población total de 7.530.000.000 de personas

big data: usuarios de internet

1,760,112,297 el número de sitios web en la red

234,691,422,222 correos electrónicos enviados solo hoy

6.367.266.286 búsquedas realizadas dentro del motor de búsqueda de Google

6.089.703 publicaciones escritas solo hoy

6,495,686,845 videos vistos en Youtube hoy

694,298,082 tweets hechos por usuarios solo hoy

130,661,933 publicaciones escritas en el Tumblr social

76,418,304 fotos subidas a Instagram hoy

2.462.581.363 usuarios de Facebook actualmente activos

807,074,031 usuarios de Google+

284,244,253 usuarios activos en Pinterest

358,637,469 usuarios de Twitter hasta la fecha

353.156.804 chats realizados en Skype

136.016 sitios pirateados hoy

3.845.503 smartphones vendidos hoy

620,949 computadoras vendidas hoy

6.996.126.755 GB de tráfico movido hoy

380,066 tabletas vendidas hoy

3.724.132 MWh de electricidad consumida e

3.039.645 toneladas de emisiones de CO2 generadas por internet

Todas estas estadísticas recopiladas por el sitio INTERNETLIVESTATS.COM (si lo visita, verá que ya han cambiado mucho) dan una idea de cuántos datos se pueden producir y de que se requieren recursos de nivel. el único análisis de los datos.

Cuanto más vamos con los años, más crece la cantidad de datos que se recogen en cualquier nivel, con el fin de estudiar comportamientos, analizar ventas, estudiar los efectos de las decisiones, etc.

Los datos y, por tanto, el Big Data hoy en día, son fundamentales para comprender los fenómenos; Los datos son un recurso fundamental para el crecimiento económico, la competitividad, la innovación, la creación de empleo y el avance de la sociedad en general.

Veamos como el COMISIÓN EUROPEA ha estructurado esta infografía que nos hace darnos cuenta de cuántos aspectos puede tocar el procesamiento de Big Data:

Análisis de Big Data y Gestión de Big Data: el potencial de procesamiento

La decodificación del genoma humano en 2003 tomó 10 años de tiempo, con las capacidades informáticas de hoy en día toma 1 semana, mientras que en el futuro solo podría tomar unas pocas horas.

Todo ello porque contamos con autopistas (banda ancha) que permiten el intercambio de grandes cantidades de datos mientras que, gracias a la recogida a través de la nube, también podemos disponer de ellos de forma remota y, debido al alto rendimiento de los ordenadores actuales, podemos generar informes. , modelos estadísticos, etc.con gran naturalidad.

Análisis de Big Data y Gestión de Big Data: aplicaciones reales

En todos los aspectos de nuestra vida, los datos y su conocimiento pueden incidir positivamente en las mejoras que nos permiten y nos permitirán aumentar nuestra vida cotidiana a 360 grados aumentando cada aspecto.

Al viajar, pueden ayudar a gestionar los semáforos inteligentes y los flujos de tráfico, pueden mejorar la comprensión y el diagnóstico de los problemas de salud al mejorar nuestra vida promedio tanto en términos de calidad con menos enfermedades como en términos de extensión de la vida real.

En las cadenas de suministro agrozootécnicas pueden ayudar a hacer más y más eficiente el uso de los recursos naturales, mientras que en la producción industrial ayudan a implementar la eficiencia y la productividad.

En nuestro hogar pueden ayudar a administrar sistemas inteligentes para el hogar inteligente.

Análisis de Big Data y Gestión de Big Data y nueva economia

Todo el mundo que gira en torno al procesamiento de grandes cantidades de datos y sistemas de inteligencia artificial se ha beneficiado en los últimos 20 años de las enormes inversiones realizadas por los principales actores del mercado.

Cuanto más pasan los años, más importancia adquieren las empresas que se ocupan de big data y son a su vez adquiridas por empresas de mayor tamaño ya que, en el futuro, entre los elementos que no se pueden prescindir encontramos:

Almacenamiento y computación en la nube en general

Procesamiento y gestión de big data

Las infraestructuras de comunicación

Sistemas de inteligencia artificial

Crowdstrike y Elastic lograron grandes valoraciones en el momento de la OPI ($ 7 mil millones y $ 5 mil millones respectivamente).

Otras OPI incluyeron PagerDuty ($ 1.8 mil millones), Anaplan ($ 1.8 mil millones) y Domo ($ 500 millones).

Ha habido adquisiciones importantes, como Qualtrics (adquirida por SAP por 8 mil millones de $), Medidata (adquirida después de la OPI por Dassault por 5,8 mil millones de $), Hortonworks (fusionado con Cloudera agregando 5.2 mil millones de $ en valor), Imperva (adquirido Thoma Bravo por 2,1 mil millones de $), AppNexus (adquirida por AT&T por 2 mil millones de $), Cylance (adquirida por BlackBerry por 1,4 mil millones de $), Datorama (adquirido por Salesforce por 800 millones de $), Treasure Data (adquirido por Arm por 600 millones de $), Attunity (adquirido después de la OPI por Qlik por 560 millones de $), Dynamic Yield (adquirido por McDonalds por 300 millones de $) y la lista aún es larga.

Incluso a nivel de startups, las inversiones son cada vez más cuantiosas ya que cada vez hay más empresas en el mercado… las nuestras Grupo de Innovación Big Data es una prueba concreta de ello.

En el sitio de MATTTURK.COM Matt Turck actualiza anualmente la tabla explicativa de todas las agrupaciones de empresas que operan en este mundo y que publicamos: Big_Data_Landscape_Final

Análisis de Big Data y Gestión de Big Data: según IBM

Varios actores importantes en este campo dan definiciones casi unívocas al Big Data pero caracterizan sus aspectos de diferentes maneras:

Según uno de los principales operadores del mundo del big data, IBM, de hecho, estas grandes fuentes de datos se caracterizan por 4 V:

Volúmenes de datos y por tanto amplitud de cantidades, Variedad o variedad de datos y por tanto tipos, Veracidad o fiabilidad de los mismos y Velocidad o rapidez para su recogida y procesamiento.

En siguiente mesa todas las características esenciales según ellos:

http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/four-vs-big-data

Análisis de Big Data y Gestión de Big Data: fuentes según IBM

Análisis de Big Data y Gestión de Big Data: sus evoluciones

Hemos visto hasta ahora cómo las interacciones que llevamos a cabo a diario con Facebook, Whatsapp, correo electrónico, navegación web, compras, etc., implican la recogida de datos por parte de un sinfín de sujetos que, más allá del adecuado tratamiento de los mismos según la normativa vigente en los distintos países para el tratamiento de datos sensibles (RGPD sobre privacidad), es almacenado por igual número de fuentes.

Solo piense en Universal Analytics de Google o Facebook Insights, que por sí solos representan cantidades impresionantes de Big Data para analizar y correlacionar entre sí.

Las habilidades informáticas actuales han permitido relacionar fuentes de datos casi inagotables para poder estructurarlas o relacionarlas de otro modo después de haberlas racionalizado.

Análisis de Big Data y Gestión de Big Data: tipos de Big Data

Estructurado: formato de datos organizado con un esquema fijo, por ejemplo RDBMS

Semiestructurada: datos parcialmente organizados que no tienen un formato fijo, como XML, JSON, etc.

No estructurado: datos desorganizados con un patrón desconocido, como archivos de audio, archivos de video, etc.

Análisis de Big Data y Gestión de Big Data: valor en el presente y en el futuro

Como se dice cada vez más… el futuro está en los datos y, sobre todo, en la correlación entre ellos.

El aumento de las capacidades informáticas proporcionará la capacidad de relacionar conjuntos de datos y patrones de gráficos.

El aumento de las capacidades de almacenamiento nos permitirá extender las búsquedas durante períodos más largos al brindar mayor confiabilidad a los propios modelos.

Volver al inicio de la página
es_ESSpanish
error: Alerta: ¡¡El contenido está protegido !!