Big data analytics pdf

Big data analytics pdf

Big data science & analytics…

Este manual esencial, que aborda una amplia gama de análisis de grandes datos en aplicaciones interdisciplinarias, se centra en las perspectivas estadísticas que ofrecen los recientes avances en este campo. Para ello, cubre los métodos estadísticos para problemas de alta dimensión, los diseños algorítmicos, las herramientas de cálculo, los flujos de análisis y los co-diseños de software-hardware que son necesarios para apoyar los descubrimientos perspicaces de los grandes datos. El libro está dirigido principalmente a estadísticos, informáticos, ingenieros y desarrolladores de aplicaciones interesados en utilizar la analítica de big data con la estadística. Los lectores deben tener una sólida formación en estadística e informática.

Análisis de datos

La palabra «analítica» está de moda estos días. Cada vez son más las empresas que buscan empleados con conocimientos y experiencia en análisis de datos para que les ayuden a clasificar todos sus datos colectivos, o big data. Y eso tiene sentido.

¿Está interesado en convertirse en un analista de negocios o en añadir algunas habilidades analíticas a su currículum? ¿Qué tipo de habilidades se requieren para una carrera de analista de negocios? ¿Se trata de una sola habilidad o de una compilación de conocimientos? ¿Cómo funciona realmente?

No te preocupes, la Universidad Tecnológica de Capitol está aquí para ayudarte. Para que comience su viaje de analítica empresarial, permítanos contarle los cinco tipos clave de datos de analítica empresarial y por qué cada uno es importante.

La analítica prescriptiva, junto con la descriptiva y la predictiva, es uno de los tres tipos principales de analítica que utilizan las empresas para analizar los datos. Este tipo de análisis se describe a veces como una forma de análisis predictivo, pero es un poco diferente en su enfoque.

El objetivo de la analítica prescriptiva es concebir las mejores recomendaciones posibles para una situación que se está desarrollando, dado lo que el analista puede determinar a partir de los datos disponibles. Piense que la analítica prescriptiva trabaja en el presente, mientras que la predictiva mira al futuro y la descriptiva explora el pasado.

Analítica

Los autores escriben que los macrodatos son mucho más potentes que la analítica del pasado. Los directivos pueden medir y, por tanto, gestionar con más precisión que nunca. Pueden hacer mejores predicciones y tomar decisiones más inteligentes. Pueden dirigir intervenciones más eficaces en áreas que hasta ahora han estado dominadas por el instinto y la intuición en lugar de por los datos y el rigor. Las diferencias entre el big data y la analítica son una cuestión de volumen, velocidad y variedad: Ahora cruzan por Internet más datos cada segundo que los que se almacenaban en todo Internet hace 20 años. La información casi en tiempo real permite a una empresa ser mucho más ágil que sus competidores. Y esa información puede proceder de redes sociales, imágenes, sensores, la web u otras fuentes no estructuradas.

Sin embargo, los retos de gestión son muy reales. Los responsables de la toma de decisiones de alto nivel tienen que aprender a hacer las preguntas correctas y adoptar una toma de decisiones basada en pruebas. Las organizaciones deben contratar a científicos que puedan encontrar patrones en conjuntos de datos muy grandes y traducirlos en información empresarial útil. Los departamentos de TI tienen que trabajar duro para integrar todas las fuentes de datos internas y externas relevantes.

Análisis de grandes datos

Randall Wald.Información adicionalIntereses concurrentesLos autores declaran que no tienen intereses concurrentes.Contribuciones de los autoresMMN realizó la revisión y el análisis de la literatura primaria para este trabajo, y también redactó el manuscrito. RW y NS trabajaron con MMN para desarrollar el marco y el enfoque del artículo. TMK, FV y EM presentó este tema a MMN y TMK coordinado con los demás autores para completar y finalizar este trabajo. Todos los autores leyeron y aprobaron el manuscrito final.Derechos y permisos

Acceso abierto Este artículo está licenciado bajo una Licencia Internacional de Atribución 4.0 de Creative Commons, que permite el uso, la compartición, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado al autor o autores originales y a la fuente, se proporcione un enlace a la licencia de Creative Commons y se indique si se hicieron cambios.

Journal of Big Data 2, 1 (2015). https://doi.org/10.1186/s40537-014-0007-7Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard

Usamos cookies para asegurar que le damos la mejor experiencia en nuestra web. Si continúa usando este sitio, asumiremos que está de acuerdo con ello. Nuestros socios (incluye a Google) podrán compartir, almacenar y gestionar sus datos para ofrecerle anuncios personalizados    Más información
Privacidad