Desarrollo big data

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Análisis de grandes datos

En medio de la pandemia mundial, el valor del desarrollo de los big data ha aumentado. Los dirigentes deben tomar decisiones rápidas para controlar los costes y mantener la liquidez. Además, la analítica de big data ayuda a reducir los gastos, mitigar los riesgos y aumentar la eficiencia operativa;

En medio de la pandemia mundial, el valor del desarrollo de big data ha aumentado. Los dirigentes deben tomar decisiones rápidas para controlar los costes y mantener la liquidez. Además, el análisis de big data ayuda a reducir los gastos, mitigar los riesgos y aumentar la eficiencia operativa.

¿Cómo hacer que el desarrollo de big data funcione para usted? ¿Cuáles son los riesgos y cómo mitigarlos? En este post, vamos a responder a estas y otras muchas preguntas. Como empresa orientada a los datos que ha ayudado a empresas y compañías de la lista Fortune 500 a lanzar y escalar sus direcciones de análisis de datos, vamos a profundizar en las tendencias, los retos, las mejores prácticas y los casos de éxito del desarrollo de big data.

Las empresas buscan cada vez más adoptar la analítica en tiempo real, ya que permite reaccionar instantáneamente a un evento específico en tiempo real. Por ejemplo, se utiliza para el análisis de fraudes para señalar comportamientos sospechosos (por ejemplo, la retirada de 10.000 dólares de una tarjeta de crédito). Puede utilizarse para recomendaciones y ofertas de paquetes para impulsar las ventas. Además, el análisis en tiempo real se utiliza ampliamente para mejorar la experiencia del usuario.

Nosql

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. «Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos»[4].

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

Corporación oracle

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. «Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos»[4].

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

Google

La revolución de los datos no se limita al mundo industrializado. La difusión de la tecnología de los teléfonos móviles en manos de miles de millones de personas puede ser la innovación más importante que ha afectado a los países en desarrollo en la última década.

En todo el mundo en desarrollo, los teléfonos móviles se utilizan a diario para transferir dinero, comprar y vender bienes y comunicar información, como resultados de pruebas, niveles de existencias y precios de productos básicos. La tecnología móvil se utiliza como sustituto de las débiles infraestructuras de telecomunicaciones y transporte, así como de los sistemas financieros y bancarios subdesarrollados.

El número de flujos de información en tiempo real y de personas que utilizan los medios sociales está creciendo rápidamente también en los países en desarrollo. El seguimiento de las tendencias de las noticias en línea o de los medios sociales puede proporcionar información sobre nuevas preocupaciones que pueden ser muy relevantes para el desarrollo global.

Se trata de cuestiones importantes que a menudo pasan desapercibidas para los sistemas de seguimiento tradicionales, y cuando las pruebas sólidas llegan a las portadas de los periódicos y a las mesas de los responsables de la toma de decisiones, a menudo es demasiado tarde y más caro responder. Aunque los sistemas de alerta temprana y los datos recogidos mediante métodos «tradicionales» (encuestas y estadísticas) siguen generando información relevante, la revolución digital presenta una enorme oportunidad para obtener una visión más rica de la experiencia humana, y los big data pueden complementar los indicadores existentes.

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