Glosario – Máster Big Data & Analytics – MBDA Universidad Pablo de Olavide

¿Qué es Big Data y para qué sirve?

MBDA — Thu, 21 Feb 2019 12:05:47 +0000

Oímos hablar constantemente del Big Data pero ¿sabemos qué es Big Data y para qué sirve?

Definición de Big Data

Es un término que hace referencia a un gran volumen de datos. Los datos pueden ser estructurados o no estructurados.

Para saber que son datos estructurados pincha aquí
Para saber que son datos no estructurados pincha aquí

No es la cantidad de datos lo que es importante sino lo que podemos hacer con ellos.

Con el Big Data podemos obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

En la mayoría de los casos los datos no estructurados deben combinarse con datos estructurados (normalmente de una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional. Cómo por ejemplo un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).

Para Saber qué es una base de datos relacional pincha aquí

¿Por qué el Big Data es tan útil?

Lo que hace que Big Data sea tan útil es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían.

Con una cantidad tan ingente de información pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que se considere.

De este modo las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

¿Cómo conseguir valor del Big data?

- Reduciendo los costes: Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos.
- Rapidez: Mejora la toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria. Combinado con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos. De este modo las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
- Nuevos productos y servicios: Capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis. Poder de dar a los clientes lo que quieren.
- Detección y prevención de fraudes: Un mayor control sobre la información ayuda a detectar trampas o fallas.

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¿Qué es una Base de datos relacional?

MBDA — Thu, 21 Feb 2019 12:05:17 +0000

Una base de datos relacional es una colección de elementos de datos organizados en un conjunto de tablas formalmente descritas desde la que se puede acceder a los datos o volver a montarlos de muchas maneras diferentes sin tener que reorganizar las tablas de la base.

La base de datos relacional fue inventada por E.F. Codd en IBM en 1970.

La interfaz estándar de programa de usuario y aplicación a una base de datos relacional es el lenguaje de consultas estructuradas (SQL).

Los comandos de SQL se utilizan para:

Consultas interactivas.
Obtener información de una base de datos relacional.
Recopilación de datos para los informes.

Una base de datos relacional tiene la importante ventaja de ser fácil de extender.

Después de la creación original de una base de datos, una nueva categoría de datos se puede añadir sin necesidad de que todas las aplicaciones existentes sean modificadas.

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¿Qué son los datos no estructurados?

MBDA — Thu, 21 Feb 2019 11:53:18 +0000

Los datos no estructurados, generalmente son datos binarios que no tienen estructura interna identificable. Es un conglomerado masivo y desorganizado de varios objetos que no tienen valor hasta que se identifican y almacenan de manera organizada.

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.

Los datos no estructurados típicos generados por el hombre incluyen:

Archivos de texto: procesamiento de textos, hojas de cálculo, presentaciones, correo electrónico, registros.
Correo electrónico: el correo electrónico tiene cierta estructura interna gracias a sus metadatos, y a veces lo llamamos semiestructurado. Sin embargo, su campo de mensaje no está estructurado y las herramientas de análisis tradicionales no pueden analizarlo.
Redes sociales: Datos de Facebook, Twitter, LinkedIn.
Sitios web: YouTube, Instagram, sitios para compartir fotos.
Datos móviles: mensajes de texto, ubicaciones.
Comunicaciones: chat, mensajería instantánea, grabaciones telefónicas, software de colaboración.
Medios: MP3, fotos digitales, archivos de audio y video.
Aplicaciones empresariales: documentos de MS Office, aplicaciones de productividad.

Los datos no estructurados típicos generados por una máquina incluyen:

Imágenes satelitales: datos meteorológicos, formas terrestres, movimientos militares.
Datos científicos: exploración de terreno, exploración espacial, imágenes sísmicas, datos atmosféricos.
Vigilancia digital: Fotos de vigilancia y video.
Datos de sensores: tráfico, clima, sensores oceanográficos.

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¿Qué son los datos estructurados?

MBDA — Thu, 21 Feb 2019 11:51:28 +0000

Los datos estructurados son información para máquinas y consisten en una serie de etiquetas o anotaciones que describen el contenido de tus páginas web. Los usuarios no pueden verlas, pero sí los los robots, que las usan para entender lo que van a indexar.

Los datos estructurados pueden generarse de forma humana o mecánica siempre que los datos se creen dentro de una estructura RDBMS (base de datos relacional). Este formato se puede buscar tanto en consultas generadas por humanos como a través de algoritmos que usan tipos de datos y nombres de campos.

Las aplicaciones comunes de bases de datos relacionales con datos estructurados incluyen:

sistemas de reserva de líneas aéreas
control de inventario
transacciones de ventas
registros de cajeros automáticos

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) permite realizar consultas sobre este tipo de datos estructurados dentro de bases de datos relacionales.

Algunas bases de datos relacionales almacenan o apuntan a datos no estructurados, como las aplicaciones de gestión de relaciones con los clientes (CRM).

La integración puede ser incómoda en el mejor de los casos, ya que los campos no se prestan a las consultas de bases de datos tradicionales. Aún así, la mayoría de los datos de CRM están estructurados.

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