Big data - Revision history

Chechu 17: /* Qué es (Jesus) */

2017-11-02T12:31:15Z

‎Qué es (Jesus)

Chechu 17: /* Qué es (Jesus) */

2017-11-02T12:30:31Z

‎Qué es (Jesus)

Chechu 17: /* Qué es (Jesus) */

2017-11-02T12:29:35Z

‎Qué es (Jesus)

Chechu 17: /* Qué es (Jesus) */

2017-11-02T12:28:56Z

‎Qué es (Jesus)

Chechu 17: /* Qué es (Jesus) */

2017-10-27T10:38:28Z

‎Qué es (Jesus)

Zackfair014: /* Usos (cristian) */

2017-10-27T10:37:43Z

‎Usos (cristian)

Andresgarcia: /* Minería de datos (data mining) (Andres) */

2017-10-27T10:23:12Z

‎Minería de datos (data mining) (Andres)

Miguel at 10:16, 27 October 2017

2017-10-27T10:16:48Z

Miguel at 09:50, 27 October 2017

2017-10-27T09:50:32Z

Miguel: Created page with "== Qué es == == Usos == == Peligros =="

2017-10-27T09:49:41Z

Created page with "== Qué es == == Usos == == Peligros =="

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== Qué es ==

== Usos ==

== Peligros ==

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 == Qué es (Jesus) ==
-Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales
+Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales.
 Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.
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 La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los  web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, etc.
-En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados (normalmente de una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional, como un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).
+En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados (normalmente de una base de datos relacional).
 == Minería de datos (data mining) (Andres) ==

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 Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.
-La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los  web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas.
+La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los  web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, etc.
 En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados (normalmente de una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional, como un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).

← Older revision		Revision as of 12:29, 2 November 2017
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	== Qué es (Jesus) ==		== Qué es (Jesus) ==
		+	Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales

−	~~Big data refers to a group of information or combination of groups of information of size(volume), complexity (variability) and growth rate (velocity)~~
	Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.		Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.

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	Big data refers to a group of information or combination of groups of information of size(volume), complexity (variability) and growth rate (velocity)		Big data refers to a group of information or combination of groups of information of size(volume), complexity (variability) and growth rate (velocity)
		+	Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.
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		+	La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas.
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		+	En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados (normalmente de una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional, como un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).

	== Minería de datos (data mining) (Andres) ==		== Minería de datos (data mining) (Andres) ==

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 == Qué es (Jesus) ==
+Big data refers to a group of information or combination of groups of information of size(volume), complexity (variability) and growth rate (velocity)
 == Minería de datos (data mining) (Andres) ==

← Older revision		Revision as of 10:37, 27 October 2017
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	== Usos (cristian) ==		== Usos (cristian) ==

		+	=== Democracia ===

		+	Los datos masivos se usan habitualmente para influenciar el proceso democrático. Los representantes del pueblo pueden ver todo lo que hacen los ciudadanos, y los ciudadanos pueden dictar la vida pública de los representantes mediante tuits y otros métodos de extender ideas en la sociedad.

		+	=== Empresas ===
		+
		+	Cada vez más los internautas tienden a subir a las redes sociales toda su actividad y la de sus conocidos. Las empresas utilizan esta información para cruzar los datos de los candidatos a un trabajo. Gracias a su uso, los departamentos de recursos humanos pueden ver, entrando la identidad del candidato, su perfil social y profesional en cuestión de segundos. Por otro lado, les permite crear una lista de posibles candidatos según el perfil profesional necesario, y así pasar a ofrecer el puesto de trabajo a un público mucho más objetivo.
		+
		+	=== Deportes ===
		+
		+	En un ámbito donde se mueve tanto dinero, suelen utilizar las nuevas tecnologías antes que los usuarios de base. Nos encontramos por ejemplo que el análisis de los partidos constituye una parte fundamental en el entrenamiento de los profesionales, y la toma de decisiones de los entrenadores.
		+
		+	=== Investigacion ===
		+
		+	Hacia mediados 2009, el mundo experimentó una pandemia de gripe A, llamada gripe porcina o H1N1. El website [https://www.google.org/flutrends/es Google Flu Trends] fue capaz de predecirla gracias a los resultados de las búsquedas. Flu Trends usa los datos de las búsquedas de los usuarios que contienen "síntomas parecidos a la enfermedad de la gripe" (''Influenza-Like Illness Symptoms'') y los agrupa según ubicación y fecha, y es capaz de predecir la actividad de la gripe hasta con dos semanas de antelación más que los sistemas tradicionales.

	== Peligros (Carlos) ==		== Peligros (Carlos) ==

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-== Qué es ==
+== Qué es (Jesus) ==
-== Minería de datos (data mining) ==
+== Minería de datos (data mining) (Andres) ==
-== Usos ==
+== Usos (cristian) ==
-== Peligros ==
+== Peligros  (Carlos) ==

← Older revision	Revision as of 09:50, 27 October 2017
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	+
	+	== Minería de datos (data mining) ==