Big describe algo que es grande en altura, peso, tamaño o cantidad. Big también puede describir algo que es significativo o, informalmente, algo popular. Big tiene muchos otros sentidos como adjetivo y unos pocos como adverbio y un sustantivo.
Big puede describir cosas altas, anchas, masivas o abundantes. Es un sinónimo de palabras como grandes, grandes y enormes, que describe algo como notablemente alto en número o escala de alguna manera.
- Ejemplos de la vida real: el Gran Cañón es un gran agujero en el suelo. Júpiter es un gran planeta. Necesitarías una caja grande para tener 300 libros. Los rascacielos son grandes edificios.
- Usado en una oración: el restaurante sacó una gran mesa para sentarnos a los 30.
Big también describe algo que es muy importante, preocupante, alarmante, influyente o igualmente digno de notificación.
- Ejemplos de la vida real: el Gran Cañón es un gran agujero en el suelo. Júpiter es un gran planeta. Necesitarías una caja grande para tener 300 libros. Los rascacielos son grandes edificios.
- Usado en una oración: el restaurante sacó una gran mesa para sentarnos a los 30.
Big se usa informalmente para significar que algo es popular o ampliamente conocido.
¿Qué es el Big Data?
Aproveche el análisis efectivo de big data para analizar el creciente volumen, la velocidad y la variedad de datos para las mejores ideas
Big Data Analytics es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de big data muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, desde diferentes fuentes, y en diferentes tamaños desde terabytes hasta zettabytes.
¿Qué es exactamente Big Data? Se puede definir como conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales para capturar, administrar y procesar los datos con baja latencia. Las características de los grandes datos incluyen alto volumen, alta velocidad y alta variedad. Las fuentes de datos se están volviendo más complejas que las de los datos tradicionales porque están siendo impulsadas por la inteligencia artificial (IA), los dispositivos móviles, las redes sociales e Internet de las cosas (IoT). Por ejemplo, los diferentes tipos de datos se originan a partir de sensores, dispositivos, video/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y redes sociales, gran parte de ellos generados en tiempo real y a gran escala.
Con Big Data Analytics, en última instancia, puede alimentar la toma de decisiones mejor y más rápida, el modelado y la predicción de resultados futuros e inteligencia empresarial mejorada. A medida que crea su solución de Big Data, considere software de código abierto como Apache Hadoop, Apache Spark y todo el ecosistema de Hadoop como herramientas de procesamiento y almacenamiento de datos flexibles y rentables diseñadas para manejar el volumen de datos que se generan hoy.
¿Qué es Big Data y para qué sirve ejemplos?
Big Data es una colección de datos que tienen enorme volumen, pero crece exponencialmente con el tiempo. Es un datos con un tamaño y complejidad tan grande que ninguna de las herramientas de gestión de datos tradicionales puede almacenarlos o procesarlos de manera eficiente. Big Data también es un datos pero con un gran tamaño.
La bolsa de valores de Nueva York es un ejemplo de big data que genera aproximadamente un terabyte de nuevos datos comerciales por día.
La estadística muestra que 500+terabytes de nuevos datos se ingieren en las bases de datos del sitio de redes sociales Facebook, todos los días. Estos datos se generan principalmente en términos de cargas de fotos y video, intercambios de mensajes, colocando comentarios, etc.
Un solo motor a reacción puede generar 10+terabytes de datos en 30 minutos de tiempo de vuelo. Con muchos miles de vuelos por día, la generación de datos llega a muchos petabytes.
- Estructurado
- No estructurado
- Semiestructurado
Cualquier datos que se puedan almacenar, acceder y procesar en forma de formato fijo se denomina datos «estructurados». Durante el período de tiempo, el talento en la informática ha logrado un mayor éxito en el desarrollo de técnicas para trabajar con este tipo de datos (donde el formato es bien conocido de antemano) y también obteniendo valor. Sin embargo, hoy en día, estamos previendo problemas cuando un tamaño de dichos datos crece en gran medida, los tamaños típicos están en la ira de múltiples zettabytes.
¿Dónde se aplica la Big Data?
Las aplicaciones de Big Data pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones comerciales analizando grandes volúmenes de datos y descubriendo patrones ocultos. Estos conjuntos de datos pueden ser de las redes sociales, datos capturados por sensores, registros de sitios web, comentarios de los clientes, etc. Las organizaciones gastan grandes cantidades en aplicaciones de big data para descubrir patrones ocultos, asociaciones desconocidas, estilo de mercado, preferencias de consumidores y otra información comercial valiosa [4]. Los siguientes son dominios donde se pueden aplicar grandes datos:
Existe una mejora significativa en el dominio de la salud por medicina personalizada y análisis prescriptivos debido al papel de los sistemas de big data. Los investigadores analizan los datos para determinar el mejor tratamiento para una enfermedad en particular, los efectos secundarios de los medicamentos, pronosticando los riesgos para la salud, etc. Las aplicaciones móviles sobre la salud y los dispositivos portátiles están causando que los datos disponibles crezcan a una tasa exponencial. Es posible predecir un brote de enfermedad al mapear datos de atención médica y datos geográficos. Una vez predicho, la contención del brote se puede manejar y planea erradicar la enfermedad hecha.
Las industrias de los medios y el entretenimiento están creando, publicitando y distribuyendo su contenido utilizando nuevos modelos de negocio. Esto se debe a los requisitos del cliente para ver contenido digital desde cualquier ubicación y en cualquier momento. La introducción de programas de televisión en línea, canales de Netflix, etc. está demostrando que los nuevos clientes no solo están interesados en ver televisión, sino que están interesados en acceder a datos desde cualquier ubicación. Las casas de los medios están apuntando al público al predecir lo que les gustaría ver, cómo apuntar a los anuncios, la monetización de contenido, etc. Los sistemas de big data están aumentando los ingresos de tales casas de medios analizando los patrones de espectadores.
¿Qué es Big Data en pocas palabras?
¿Qué es Big Data? Buena pregunta. Parece haber tantas definiciones para Big Data como empresas, organizaciones sin fines de lucro, agencias gubernamentales e individuos que desean beneficiarse de él.
Una interpretación popular de Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes. Un informe del Instituto Nacional de Normas y Tecnología definió que Big Data consisten en «conjuntos de datos extensos, principalmente en las características de volumen, velocidad y/o variabilidad, que requieren una arquitectura escalable para almacenamiento, manipulación y análisis eficientes». Algunos han definido Big Data como una cantidad de datos que excede un petabyte, uno de los millones de gigabytes.
Otra definición para Big Data es el aumento exponencial y la disponibilidad de datos en nuestro mundo.
Estos datos provienen de innumerables fuentes: teléfonos inteligentes y publicaciones en redes sociales; sensores, como señales de tráfico y medidores de utilidad; terminales de punto de venta; Deseables de consumo, como medidores de ajuste; registros de salud electrónicos; y así sucesivamente.
Enterrados dentro de estos datos hay inmensas oportunidades para las organizaciones que tienen el talento y la tecnología para transformar sus vastas tiendas de datos en una visión procesable, una mejor toma de decisiones y una ventaja competitiva.
Al aprovechar el poder de Big Data, los sistemas de salud pueden identificar pacientes en riesgo e intervenir antes. Los departamentos de policía pueden predecir el crimen y detenerlo antes de que comience. Los minoristas pueden pronosticar mejor el inventario para optimizar la eficiencia de la cadena de suministro. Las posibilidades son infinitas.
¿Qué es Big Data conclusion?
Un campo para analizar y extraer información sobre los big data involucrados en el negocio o el mundo de los datos para que se puedan hacer conclusiones adecuadas se denomina análisis de big data. Estas conclusiones pueden usarse para predecir el futuro o para pronosticar el negocio. Además, esto ayuda a crear una tendencia sobre el pasado. Se necesitan profesionales calificados en estadísticas e ingeniería con conocimiento del dominio en el análisis de big data, ya que los datos son enormes, y el análisis necesita una determinación y un conjunto de habilidades adecuadas. Estos datos son más complejos que no se puede tratar con los métodos de análisis tradicionales.
- Volumen: la cantidad de datos que se generan cada segundo. Todos los días, organizaciones como las redes sociales, las empresas de comercio electrónico, las aerolíneas recopilan una gran cantidad de datos.
- Velocidad: la tasa a la que se generan los datos. Las redes sociales están siendo utilizadas por todos, y habrá muchos datos generados cada segundo porque las personas hacen muchas cosas en las redes sociales; Publican comentarios, como fotos, comparten videos, etc.
- Variedad: los datos podrían ser de diversas formularios datos estructurados como datos numéricos, datos no estructurados como texto, imágenes, videos, transacciones financieras, etc., o datos semiestructurados como JSON o XML.
Podemos usar estos grandes datos para procesar y extraer algunas ideas significativas. Hay varios marcos disponibles para procesar grandes datos. La siguiente lista proporciona el marco popular que es ampliamente utilizado por los desarrolladores y analistas de Big Data.
- Volumen: la cantidad de datos que se generan cada segundo. Todos los días, organizaciones como las redes sociales, las empresas de comercio electrónico, las aerolíneas recopilan una gran cantidad de datos.
- Velocidad: la tasa a la que se generan los datos. Las redes sociales están siendo utilizadas por todos, y habrá muchos datos generados cada segundo porque las personas hacen muchas cosas en las redes sociales; Publican comentarios, como fotos, comparten videos, etc.
- Variedad: los datos podrían ser de diversas formularios datos estructurados como datos numéricos, datos no estructurados como texto, imágenes, videos, transacciones financieras, etc., o datos semiestructurados como JSON o XML.
Big Data Analytics es el proceso de recopilación, organización y análisis de una gran cantidad de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otras ideas significativas. Ayuda a una organización a comprender la información contenida en sus datos y usarla para proporcionar nuevas oportunidades para mejorar su negocio, lo que a su vez conduce a operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices.
¿Qué es Big Data ejemplo?
Entre las tecnologías habilitadoras de la Industria 4.0, Big Data Analytics expresa completamente el concepto de valor digital, gracias a la capacidad de hacer que el recurso extraordinario consiste en las enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados que las empresas pueden adquirir utilizables y archivar todos los días.
Antes de explorar una revisión de las áreas de negocio en las que las aplicaciones de la ciencia de datos pueden generar un valor agregado evidente y tangible en los procesos, veamos en qué consisten los big data y cuáles son los tipos de análisis que pueden convertirlos en un arma ganadora en el Estrategias Transformación digital de empresas.
La recopilación y el análisis de los datos no constituye una novedad. Es algo que siempre se ha hecho, a menudo inconscientemente. En el concepto de big data, para marcar la diferencia, como sugiere la etimología del término, es precisamente la grandeza del fenómeno, lo que hace que un enfoque manual sea completamente improbable y el uso de técnicas basadas en disciplinas estadísticas matemáticas es completamente deseable con el soporte computacional de la tecnología de la información.
Antes de entrar en los méritos de la génesis de Big Data, es interesante mencionar algunas definiciones que aún constituyen un punto de referencia real para enmarcar el significado de una tecnología que de hecho encuentra significado solo cuando se aplica.
Han pasado veinte años desde que Gartner, en 2001, acuñó la siguiente definición de big data: “Recursos de información con un alto volumen, velocidad y variedad que requieren formas de procesamiento de información económica e innovadora para mejorar la comprensión, tomar decisiones y la automatización de procesos «.
¿Qué aporta Big Data?
Hay cientos (tal vez incluso miles) de artículos que cantan las alabanzas de Big Data y predicen cómo cambiará nuestro mundo más allá de todo reconocimiento. Pero, para el negocio promedio, los usos prácticos y cotidianos de Big Data pueden parecer fuera de alcance. En este artículo, establecí cinco formas muy reales y muy prácticas en que Big Data puede ayudar a cualquier negocio.
En términos generales, Big Data puede ayudar a su empresa de cinco maneras clave:
- Tomar mejores decisiones comerciales
- Comprender a sus clientes
- Entrega de servicios o productos más inteligentes
- Mejora de las operaciones comerciales
- Generando un ingreso
Veamos cada uso a su vez y exploremos algunos ejemplos de la vida real de cómo Big Data ha agregado valor para las organizaciones.
Big Data ofrece a las empresas las herramientas que necesitan para tomar decisiones más inteligentes, decisiones basadas en datos, no supuestos o sentimientos intestinales. Pero para que esto suceda, todos en la empresa deben tener acceso a los datos que necesitan para mejorar la toma de decisiones. Esto significa que los datos ya no deberían ser el dominio único de los departamentos de TI y los analizistas comerciales; En cambio, los usuarios comerciales de toda la empresa deberían poder explorar e interrogar datos para que puedan responder a sus preguntas comerciales más apremiantes. Este acceso a los datos de toda la empresa a menudo se conoce como democratización de datos.
El gigante minorista Walmart proporciona un gran ejemplo de esta democratización de los datos en acción. Sin embargo, de manera crucial, Walmart proporciona a sus personas acceso a datos de manera controlada, asegurando así que los tipos no tecnológicos no se sientan abrumados por los datos y puedan encontrar fácilmente las respuestas que necesitan.
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