Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

BIG DATA

No description
by

Javier Torres

on 2 December 2014

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of BIG DATA

Big Data-Internet of Things
BIG DATA
Volumen masivo de información estructurada y no estructurada que es tan grande que es difícil de procesar usando bases de datos, software o técnicas tradicionales.
¿ Que tan grande puede ser ?
En muchos países se administran enormes bases de datos que contienen datos de censo de población, registros médicos, impuestos, etc., y si a todo esto le añadimos transacciones financieras realizadas en línea o por dispositivos móviles, análisis de redes sociales (en Twitter son cerca de 12 Terabytes de tweets creados diariamente y Facebook almacena alrededor de 100 Petabytes de fotos y videos), ubicación geográfica mediante coordenadas GPS, en otras palabras, todas aquellas actividades que la mayoría de nosotros realizamos varias veces al día con nuestros "smartphones", estamos hablando de que se generan alrededor de 2.5 quintillones de bytes diariamente en el mundo.
1 quintillón = 10 30 = 1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000

¿ Que podemos esperar ?
De acuerdo con un estudio realizado por Cisco[1], entre el 2011 y el 2016 la cantidad de tráfico de datos móviles crecerá a una tasa anual de 78%, así como el número de dispositivos móviles conectados a Internet excederá el número de habitantes en el planeta. Las naciones unidas proyectan que la población mundial alcanzará los 7.5 billones para el 2016 de tal modo que habrá cerca de 18.9 billones de dispositivos conectados a la red a escala mundial, esto conllevaría a que el tráfico global de datos móviles alcance 10.8 Exabytes mensuales o 130 Exabytes anuales. Este volumen de tráfico previsto para 2016 equivale a 33 billones de DVDs anuales o 813 cuatrillones de mensajes de texto.
¿Qué es Big Data y porqué se ha vuelto tan importante?
Es la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis.
Tipos de datos de Big Data
¿Es Big Data un volumen o una tecnología?
¿ De donde proveine toda esa información ?
Los seres humanos estamos creando y almacenando información constantemente y cada vez más en cantidades astronómicas. Se podría decir que si todos los bits y bytes de datos del último año fueran guardados en CD's, se generaría una gran torre desde la Tierra hasta la Luna y de regreso.
Cloud Big Data
El nacimiento de cloud llega cuando los responsables de IT comienzan a ser conscientes de que no necesitan tener todas las máquinas en un mismo edificio para desplegar un entrono virtualizado.
VENTAJAS
Se dice que la eficacia del Big Data es directamente proporcional al análisis que se haga de la información, por ejemplo:
Se dice que
Fidelización y Retención de Clientes
Nuevos Productos y Servicios
Pronósticos y Revisiones
Optimización de Producción y Distribución.
DESVENTAJAS
Cloud Big Data
Ya no es una estructura propiedad del usuario sino una infraestructura de la que el usuario utiliza los recursos y paga por ellos
Nace la idea del consumo de recursos como un servicio
Según una encuesta de KPMG a los usuarios del Big Data en Estados unidos dice que:
Nacimiento de conceptos como
Saas
y
Iaas
Saas : Software como un servicio
46% de usuarios tienen problemas de acceso a la información.
45% se encuentra preocupado por la seguridad de la información.
39% no cuenta con personal calificado para utilizar estas herramientas
Iaas: Infraestructura como un servicio
Cloud
Este tipo de computación puede ofrecer un sistema informático como un servicio
Los usuarios puede acceder a los servicios disponibles en la nube sin nececidad de ser expertos en la gestión informática que realizan
TRES CLAVES PARA EL EXITO
Use Big Data para obtener información relevante
Comparta la información con aquellas personas que puedan usarla
No intente hacer todo al inicio
Básicamente son servidores desde Internet encargados de atender las peticiones en cualquier momento
Tipos
El espacio del cloud computing ha sido dominado por Amazon Web Services pero muchas alternativas de esta índole han venido estableciendose como: Coogle Cloud, Platform, Microsoft Azure, Rackspace y Qubole
Private Cloud:

Dedicado a organizaciones y no comparten de manera pública sus recursos físicos. Se relacionea con estrictos procesos y niveles de seguridad por la clasificación del data de las empresas.
Public Cloud:

Comparte recursos físicos para la transferencia, almacenamiento y procesamiento de la información. Pero los usuarios tiene sus ambientes privados de visialización de su data oersonal
Hybrid Cloud:

Contiene ambos aspectos tanto público como Privado en un intento de obtener seguridad y elasticidad
Gestión Estratégica de datos masivos en entornos corporativos.
Big Data Estratégica
Análisis de días a horas, de minutos a segundos
80% de la información en las empresas
Clasificación de empresas dependiendo de la importancia que le asignan a la recolección de datos:

Administradores de datos estratégicos: ya están más avanzados respecto a Big Data y tienen bien definida su estrategia de gestión de datos.
Administradores de datos aspiracionales: comprenden el valor de los datos y lo usan para la toma de decisiones pero aún se esfuerzan en la limpieza y la armonización.
Recopiladores de datos: recogen una gran cantidad de datos pero no siempre maximizan su valor por la falta de recursos.
Datos derrochadores: recogen datos pero no hacen uso de ellos. Se enfocan más en mejorar operaciones y reportes internos.
INTELIGENCIA ESTRATÉGICA DIGITAL
Volumen creciente, mayor velocidad y datos variados son las 3V y los tres retos del big data.
Que nos espera
Aunque se ha hablado mucho de Big Data, todavía estamos en los días tempranos de esta modalidad. Es un momento crítico para los movimientos estratégicos y competitivos de las empresas. La juventud del mercado hace que no existan rastros o experiencias que corregir, imitar o contrarrestar. Ya vemos a una cantidad de jugadores entre las firmas establecidas y los start-ups que van surgiendo desde Silicon Valley a la India. Cuando el mercado se consolide y madure, muchas de estas empresas habrán desaparecido o habrán sido adquiridas en un proceso en el que se afianzará el liderazgo de los ganadores.
Los Grandes Jugadores en Big Data
IBM. Además de contar con su batería de grandes y poderosos equipos de computación, IBM cuenta con sus plataformas de software de base de datos DB2, Informix e InfoSphere. Por otra parte, tiene las aplicaciones analíticas de Cognos y SPSS. Todo con integración bien planificada por su división Global Services. Además, como la mayoría de las empresas que incursionan en Big Data, soporta a la plataforma analítica Hadoop.
HP. Si bien no ha ganado gran visibilidad en nuestro mercado, HP es un importante vendedor y proveedor de servicios. En lo que lo relaciona con Big Data, tiene la plataforma Vertica, que adquirió en 2011. Vertica Analytics Platform fue diseñada para manejar grandes volúmenes de datos estructurados en ambientes de rápido crecimiento. La plataforma maneja capacidades del orden de petabytes en forma escalable y sobre hardware empresarial que podemos considerar commodity. Además, HP cuenta con su unidad Autonomy con su software HAVEn que se utiliza para analizar enormes volúmenes de datos tanto estructurados como no estructurados.
Proveedores y Soluciones

Oracle. Oracle está en la categoría de los que tienen hardware y software a partir de su adquisición de Sun Microsystems. Esta compañía cuenta con su Big Data Appliance en el que combina servidor Intel con una cantidad de productos de software de su propia marca. Entre ellos está Oracle NoSQL Database, Apache Hadoop, Oracle Data Integrator con Application Adapter for Hadoop y Oracle Loader for Hadoop. Luego tenemos a la herramienta Oracle R Enterprise, que utiliza el lenguaje de programación R y su entorno de software para realizar computación estadística y gráficos de alta calidad. A todo esto, se suma Oracle Java Hotspot Virtual Machine.
Oracle. Está en la categoría de los que tienen hardware y software a partir de su adquisición de Sun Microsystems. Esta compañía cuenta con su Big Data Appliance en el que combina servidor Intel con una cantidad de productos de software de su propia marca. Entre ellos está Oracle NoSQL Database, Apache Hadoop, Oracle Data Integrator con Application Adapter for Hadoop y Oracle Loader for Hadoop. Luego tenemos a la herramienta Oracle R Enterprise, que utiliza el lenguaje de programación R y su entorno de software para realizar computación estadística y gráficos de alta calidad. A todo esto, se suma Oracle Java Hotspot Virtual Machine.
EMC. Esta compañía sabemos que es un especialista en almacenamiento de datos. A partir de esa capacidad, ha construido sus recursos de analíticos para Big Data. La organización incluye un grupo especializado en Big Data que se encarga de integrar hardware y software en una variedad de segmentos como son la computación de alta performance, procesos corporativos y exploración de petróleo y gas. EMC también cuenta con la ayuda de una unidad, Marketing Science Lab, capaz de apoyar a los clientes en el uso de analíticos de Big Data para sus departamentos de marketing.
Teradata. La plataforma Aster de Teradata incluye una mezcla de analíticos, incluyendo a su Discovery Platform, a una base de datos y a un portfolio de Discovery de información con funciones preconstruidas para una amplia variedad de aplicaciones Big Data. También tiene a Aster SQL-GR de nueva generación con su motor de analíticos gráficos, al SNAP Framework para integración y a una interfaz SQL unificada para funcionar a través de diversos motores analíticos y fuentes de datos. Por último, cuenta con su propia implementación de MapReduce.
Amazon Web Services. Amazon cuenta con una variedad de plataformas Big Data. Entre ellas están Elastic MapReduce, basada en Hadoop, la base de datos para Big Data DynamoDB y la warehouse masivamente paralela Redshift. Todos estos servicios funcionan dentro de su esquema Amazon Web Services y con otros de sus servicios relacionados.
Soluciones en el Mercado
Gestión de Marketing Empresarial

Enterprise Marketing Management (EMM) proporciona un conjunto integrado y completo de capacidades diseñadas para revendedores y organizaciones relacionadas centrados en comprender y mejorar los procesos de marketing, comprender a los clientes como individuos, optimizar los precios y las ofertas de productos, y hacer participar a los compradores en interacciones relevantes a través de canales digitales, sociales y de marketing tradicional.


Software Business Analytics

El Software IBM® Business Analytics permite a las organizaciones comprender mejor, anticipar y dar forma a los resultados de la empresa.
Big Data y la Nube, dos grandes aliados
La inmediatez y la posibilidad de acceder de forma remota a la información son dos avances que, junto a la ausencia de barreras para el almacenamiento de datos, permitirán avances históricos en las empresas
al fusionarse ofrecen una nueva perspectiva a la forma en la que gestionamos la información
La recopolación de datos nunca habia sido tan facil. Millones de personas tienen acceso desde diferentes dispositivos y comparten en la nube lo que hacen en el dia a dia
Mejoras
Ofrece mejores herramientas para el almacenamiento de datos.

Facilita la gestión de la información y la velocidad de procesamiento de la misma.

Gestión más eficiente de los procesos de toma de decisiones

Tecnologías que se pueden combinar fácilmente con otras innovaciones

Permite a empresas pequeñas beneficiarse de sus ventajas

Facilita el trabajo remoto
Full transcript