Categorías
tecnologia

Big data analytics qué es, definición, concepto, significado; porqué es importante

Big data analytics qué es, definición, concepto, significado; porqué es importante.El análisis de datos grandes examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar sus datos y obtener respuestas casi de inmediato, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.

Por supuesto, es importante tener de referencia el significado de Big data para ir desglosando todo esto.

Lo que realmente proporciona valor de todas las organizaciones de big data que se están recopilando, es el análisis aplicado a los datos. Sin análisis, es solo un montón de datos con un uso comercial limitado.

Al aplicar el análisis a big data, las empresas pueden ver beneficios como el aumento de ventas, el mejor servicio al cliente, la mayor eficiencia y un aumento general de la competitividad.

El análisis de datos implica el examen de conjuntos de datos para obtener perspectivas o extraer conclusiones sobre lo que contienen, como tendencias y predicciones sobre la actividad futura.

Al analizar los datos, las organizaciones pueden tomar decisiones comerciales mejor informadas, como cuándo y dónde ejecutar una campaña de marketing o introducir un nuevo producto o servicio.

Las analíticas pueden referirse a aplicaciones básicas de inteligencia empresarial o analíticas predictivas más avanzadas, como las que utilizan las organizaciones científicas.

Entre el tipo de análisis de datos más avanzado se encuentra la minería de datos , donde los analistas evalúan grandes conjuntos de datos para identificar relaciones. patrones y tendencias.

El análisis de datos puede incluir análisis de datos exploratorios (para identificar patrones y relaciones en los datos) y análisis de datos confirmatorios (aplicar técnicas estadísticas para determinar si una suposición sobre un conjunto de datos en particular es cierta).

Otra distinción es el análisis de datos cuantitativos (o el análisis de datos numéricos que tienen variables cuantificables que pueden compararse estadísticamente) frente al análisis de datos cualitativos (que se centra en datos no numéricos como videos, imágenes y texto).

Infraestructura de TI para soportar big data.

Para que el concepto de big data funcione, las organizaciones deben tener la infraestructura para recopilar y alojar los datos, proporcionarles acceso y asegurar la información mientras se encuentra almacenada y en tránsito.

A un alto nivel, estos incluyen sistemas de almacenamiento y servidores diseñados para big data, software de gestión e integración de datos, inteligencia empresarial y software de análisis de datos, y aplicaciones de big data.

Es probable que gran parte de esta infraestructura sea local, ya que las compañías buscan continuar aprovechando sus inversiones en centros de datos. Pero cada vez más organizaciones confían en los servicios de computación en la nube para manejar gran parte de sus requisitos de big data.

La recopilación de datos requiere tener fuentes para recopilar los datos. Muchos de estos, como las aplicaciones web, los canales de redes sociales, las aplicaciones móviles y los archivos de correo electrónico, ya están implementados.

Pero a medida que IoT se afianza, es posible que las compañías necesiten implementar sensores en todo tipo de dispositivos, vehículos y productos para recopilar datos, así como nuevas aplicaciones que generan datos de los usuarios. (El análisis de big data orientado a IoT tiene sus propias técnicas y herramientas especializadas).

Para almacenar todos los datos entrantes, las organizaciones deben tener un almacenamiento de datos adecuado en su lugar. Entre las opciones de almacenamiento están los almacenes de datos tradicionales, lagos de datos y el almacenamiento basado en la nube.

Las herramientas de infraestructura de seguridad pueden incluir cifrado de datos, autenticación de usuarios y otros controles de acceso, sistemas de monitoreo, firewalls, administración de movilidad empresarial y otros productos para proteger sistemas y datos.

Tecnologías específicas de Big Data

Además de la anterior infraestructura de TI utilizada para los datos en general. Existen varias tecnologías específicas para big data que su infraestructura de TI debería admitir.

Ecosistema de Hadoop

Hadoop es una de las tecnologías más estrechamente asociadas con big data. El proyecto Apache Hadoop desarrolla software de código abierto para computación distribuida y escalable.

La biblioteca de software Hadoop es un marco que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Está diseñado para escalar de un solo servidor a miles, cada uno ofrece computación y almacenamiento local.

El proyecto incluye varios módulos:

  • Hadoop Common, las utilidades comunes que admiten otros módulos de Hadoop
  • Hadoop Distributed File System, que proporciona acceso de alto rendimiento a los datos de la aplicación
  • Hadoop YARN, un marco para la planificación de tareas y la gestión de recursos de clúster
  • Hadoop MapReduce, un sistema basado en YARN para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos.

Apache Spark

Como parte del ecosistema de Hadoop, Apache Spark es un marco de código abierto de computación en clúster que sirve como motor para procesar grandes datos dentro de Hadoop. Spark se ha convertido en uno de los marcos clave de procesamiento distribuido de big data y se puede implementar de varias maneras.

Proporciona enlaces nativos para Java, Scala, Python (especialmente la distribución Anaconda Python ) y lenguajes de programación R ( R es especialmente adecuado para big data ) y admite SQL , transmisión de datos, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos .

Lagos de datos

Los lagos de datos son depósitos de almacenamiento que contienen volúmenes extremadamente grandes de datos sin procesar en su formato nativo hasta que los usuarios empresariales los necesiten. Las iniciativas de transformación digital y el crecimiento de la IoT ayudan a impulsar el crecimiento de los lagos de datos. Los lagos de datos están diseñados para facilitar a los usuarios el acceso a grandes cantidades de datos cuando surja la necesidad.

Bases de datos NoSQL

Las bases de datos SQL convencionales están diseñadas para transacciones confiables y consultas ad hoc, pero vienen con restricciones tales como un esquema rígido que las hace menos adecuadas para algunos tipos de aplicaciones.

Las bases de datos NoSQL abordan esas limitaciones, y almacenan y administran datos de manera que permiten una alta velocidad operativa y una gran flexibilidad. Muchos fueron desarrollados por compañías que buscaban mejores formas de almacenar contenido o procesar datos para sitios web masivos. A diferencia de las bases de datos SQL, muchas bases de datos NoSQL pueden escalarse horizontalmente en cientos o miles de servidores.

Bases de datos en memoria

Una base de datos en memoria (IMDB) es un sistema de administración de base de datos que se basa principalmente en la memoria principal, en lugar del disco, para el almacenamiento de datos. Las bases de datos en memoria son más rápidas que las bases de datos optimizadas para discos, una consideración importante para los usos de análisis de big data y la creación de almacenes de datos y mercados de datos.

Habilidades de big data

Los esfuerzos de Big Data y el análisis de Big Data requieren habilidades específicas, ya sea que provengan de la organización o de expertos externos.

Muchas de estas habilidades están relacionadas con los componentes clave de la tecnología de big data, como Hadoop, Spark, bases de datos NoSQL, bases de datos en memoria y software de análisis.

Otros son específicos de disciplinas como la ciencia de datos, la minería de datos, el análisis estadístico y cuantitativo, la visualización de datos, la programación de propósito general y la estructura de datos y algoritmos. También existe la necesidad de que las personas con habilidades de administración en general puedan ver los proyectos de datos grandes hasta su finalización.

Dada la importancia de los proyectos de análisis de big data y la escasez de personas con este tipo de habilidades, encontrar profesionales con experiencia podría ser uno de los mayores desafíos para las organizaciones.

Casos de uso de big data

Big Data y análisis pueden aplicarse a muchos problemas de negocios y casos de uso. Aquí están algunos ejemplos:

  • Analítica de clientes. Las empresas pueden examinar los datos de los clientes para mejorar la experiencia del cliente, mejorar las tasas de conversión y aumentar la retención.
  • Analítica operacional. La mejora del rendimiento operativo y el mejor uso de los activos corporativos son los objetivos de muchas empresas. El análisis de Big Data puede ayudar a las empresas a encontrar formas de operar de manera más eficiente y mejorar el rendimiento.
  • Prevención del fraude. El análisis de datos puede ayudar a las organizaciones a identificar actividades sospechosas y patrones que podrían indicar un comportamiento fraudulento y ayudar a mitigar los riesgos.
  • Optimización de precios. Las empresas pueden usar el análisis de big data para optimizar los precios que cobran por productos y servicios, lo que ayuda a aumentar los ingresos.

Leer también:Diferencia entre Big Data y Data Analytics

Language: Español