analítica de big data

34 Pages·2017·1.28 MB·Spanish

ANALÍTICA DE BIG DATA (BDA)
Tendencias – Retos – Oportunidades

Fabián García Nocetti

IIMAS-UNAM
CAACFMI-UNAM
AMIAC
•  Ciencia de Datos y Big Data
•  Analítica de Big Data (BDA)
•  Aplicaciones
•  Arquitectura General para BDA
•  Oportunidades-Retos-Tendencias
•  Conclusiones
•  Crecimiento explosivo cantidad de datos
–  Generados a grandes velocidades
–  Distintos formatos y diferentes fuentes
•  Redes sociales, dispositivos móviles, sensores, etc.

•  Necesidad de extraer
–  Patrones, tendencias y/o conocimiento
–  De forma rápida y eficiente
•  Evolución de métodos tradicionales
–  Rendimiento
–  Escalabilidad

•  Contenido de valor que genera permite
–  Mejora en toma de decisiones
–  Obtención de ventajas competitivas

–  Diferentes campos de acción
Ciencia de Datos
•  Ciencia de datos y Big Data
Ciencia de Datos
•  Ciencia de datos y Big Data
•  Big Data:
–  Debe involucrar cómputo distribuido en múltiples
servidores.
–  Debe entremezclar gestión y procesamiento de
datos.
–  Debe ir más allá de las bases de datos
relacionales y data warehouses.
–  Debe permitir resultados que no estaban
disponibles con los enfoques anteriores, o que
llevarían sustancialmente mucho más tiempo
(tiempo de ejecución o latencia).
Ciencia de Datos
•  Ciencia de datos y Big Data
•  Ciencia de Datos:
–  Debe involucrar conocimientos de uno o más
dominios (por ejemplo finanzas, medicina o
geología).
–  Debe tomar en cuenta aspectos computacionales.
–  Debe incluir técnicas científicas tales como la
prueba de hipótesis y la validación de resultados.
–  Los resultados deben ser confiables.
–  Debería involucrar más matemáticas y estadísticas
que los enfoques anteriores..
Ciencia de Datos
•  Ciencia de datos y Big Data
•  Ciencia de Datos:
–  Debería incluir el aprendizaje automatizado
(machine learning), inteligencia artificial o
algoritmos de descubrimiento de conocimiento
(knowledge discovery).
–  Debería implicar la visualización y creación rápida
de prototipos para el desarrollo de software.
–  Debe satisfacer al menos uno de estos deberes en
un nivel perturbador.
Big Data
•  Avance tecnológico ha permitido un
crecimiento explosivo de datos generados

•  Fuentes: redes sociales, dispositivos
móviles, sensores, máquinas de rayos x,
telescopios, sondas espaciales, log de
aplicativos, sistemas de predicción del clima,
sistemas de geo-posicionamiento y, en
términos generales, lo que se puede
clasificar como Internet de las Cosas"
Big Data
•  Necesidad de extraer patrones, tendencias
y/o conocimiento para apoyar la toma de
decisiones.
•  Métodos tradicionales de procesamiento de
datos han tenido que evolucionar
rápidamente (escalabilidad y rendimiento).
•  A este fenómeno se le ha llamado Big Data.
•  Referencia principalmente a tres términos
conocidos como las 3 Vs: Volumen,
Velocidad y Variedad.