BigData

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  26 Diciembre del 2015          0

Ante las inmensas cantidades de datos que almacenamos días a día se hace necesaria el uso de nuevas herramientas para la gestión de datos, es así como nace la tecnologías Big Data.

Big Data es el conjunto de tecnologías que nos ofrece nuevas alternativas de entendimiento y toma de decisiones, las cuales son utilizadas para gestionar grandes cantidades de datos.

Big Data se refiere a toda esa información que no puede ser gestionada con herramientas tradicionales.

Existen muchas herramientas para tratar con Big Data. Como Hadoop, NoSQL, Cassandra, Business Intelligence, Machine Learning, MapReduce. Estos tratan con algunos de los tres tipos de Big Data: 

  • Datos estructurados (Structured Data): Datos que tienen bien definidos su longitud y su formato, como las fechas, los números o las cadenas de caracteres. Se almacenan en tablas. Un ejemplo son las bases de datos relacionales y las hojas de cálculo.
  • Datos no estructurados (Unstructured Data): Datos en el formato tal y como fueron recolectados, carecen de un formato específico. No se pueden almacenar dentro de una tabla ya que no se puede desgranar su información a tipos básicos de datos. Algunos ejemplos son los PDF, documentos multimedia, e-mails o documentos de texto.
  • Datos semiestructurados (Semistructured Data): Datos que no se limitan a campos determinados, pero que contiene marcadores para separar los diferentes elementos. Es una información poco regular como para ser gestionada de una forma estándar. Estos datos poseen sus propios metadatos semiestructurados16 que describen los objetos y las relaciones entre ellos, y pueden acabar siendo aceptados por convención. Un ejemplo es el HTML, el XML o el JSON.

De donde provienen estos Datos.

  • Web and Social Media: Incluye contenido web e información que es obtenida de las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, etc, blogs.
  • Machine-to-Machine (M2M): M2M se refiere a las tecnologías que permiten conectarse a otros dispositivos. M2M utiliza dispositivos como sensores o medidores que capturan algún evento en particular (velocidad, temperatura, presión, variables meteorológicas, variables químicas como la salinidad, etc.) los cuales transmiten a través de redes alámbricas, inalámbricas o híbridas a otras aplicaciones que traducen estos eventos en información significativa.
  • Big Transaction Data: Incluye registros de facturación, en telecomunicaciones registros detallados de las llamadas (CDR), etc. Estos datos transaccionales están disponibles en formatos tanto semiestructurados como no estructurados.
  • Biometrics: Información biométrica en la que se incluye huellas digitales, escaneo de la retina, reconocimiento facial, genética, etc. En el área de seguridad e inteligencia, los datos biométricos han sido información importante para las agencias de investigación.
  • Human Generated: Las personas generamos diversas cantidades de datos como la información que guarda un call center al establecer una llamada telefónica, notas de voz, correos electrónicos, documentos electrónicos, estudios médicos, etc.

 

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