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Ciclo de vida de los Big data.

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by

Aleiram Ramirez

on 31 March 2014

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Transcript of Ciclo de vida de los Big data.

La gestión de ciclo de vida es un proceso y metodología para administrar la información.
Comienza desde su creación hasta su disposición para el usuario
Debe incluir normas legales regulatorias y de privacidad
Controla el crecimiento y el coste de los datos

Se refieren a los datos de una empresa con un valor estratégico en la organización, pueden ser datos de clientes, productos, pacientes, partes, cuentas, proveedores, posiciones y sitios web, activos…..
Ayudan al análisis de sentimientos de los clientes y de los grupos de interés de la empresa (stakeholders).

Arquitectura y Gobierno
de Big Data

Es la información que describe las características de cualquier dato y sus relaciones con otros datos críticos que la gente gestiona.
Tales como su nombre, posición, importancia del cliente, calidad o valor para la empresa.

Protege y bloquea el acceso no autorizado a los datos sensibles.
Herramientas que IBM ofrece:
Enmascaramiento de datos sensibles con información real y precisa
Monitorización de actividades de bases de datos se realiza en datos sensibles o usuarios determinados
Responden a las preguntas clave:
¿Qué?
¿Cuándo?
¿donde?
De cada transacción.

Calidad de Big Data
Administración de datos maestros
Ciclo de vida de Big Data
Seguridad y privacidad
Metadatos de Big Data

Componentes en el gobierno de Big Data

Evaluar
Dirigir
Monitorizar

Gobierno de los Big Data

“Sistema a través del cual se dirige y controla la utilización de las TI actuales y futuras”.

Principios según ISO 38.500 son:
Responsabilidad
Estrategia
Adquisición
Rendimiento
Conformidad
Factor Humano

El Gobierno de TI

7 Disciplinas básicas de Big Data:


Es una biblioteca que soporta el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos a través de miles de computadoras.

Open Source
Plataforma en Apache

Se clasifican en diferentes categorías
SQL
NoSQL
In-memory
Legacy

Bases de Datos

Se producen de numerosas fuentes de datos.
Datos tradicionales de empresas
Datos generados por máquinas (M2M) y de internet de las cosas
Datos sociales
Datos de biometría y genética
Datos personales

Fuentes de Big Data

Es una disciplina que incluye los métodos para medir y mejorar la calidad e integración de los datos de una organización.
La calidad de los datos utiliza servicios como:
Calidad de Los Big Data

Soares divide en la siguientes categorías:
Movimiento de Datos: Extrae datos de una o mas fuentes de datos
Recopilación de Datos: Copia bases de datos de un entorno a otro
Virtualización de Datos: Enlazar datos de dos o mas posiciones separadas.

Integración de Big Data

Cloud Computing

Amazon Web Services proveedor líder en Cloud Computing, ofrece un marco de trabajo Hadoop integrado en su servicio Amazon Elastic MapReduce.
Google Cloud Plataform permite construir aplicaciones y almacenar grandes volúmenes de datos.
GreenPlum facilita la integración de big data y cloud.

Plataformas de Analítica de Big Data

Herramientas de analítica deben contemplar:
Analítica de Big Data

Modelos de Bases de Datos en la nube

Data warehouse (almacenes de datos de las empresas)
Data Marts (almacenes de datos especiales)
Organizaciones:


Almacenamiento de datos

Arquitectura de Big Data, según Sunil Soares
La Arquitectura de Big Data
Se compone de dos categorías:

Arquitectura de Big Data
Gobierno de Big Data
Principales tareas de gobernar las TIC
Administración de los datos Maestros
Ciclo de vida de los Big Data
Seguridad y Privacidad de Big Data
Metadatos
Gracias!!!
Presentan:
Ramírez Velázque Mariela
Reyes Estrada María Fernanda

Bibliografía
Big Data
Ánalisis de grandes de grandes volúmenes de datos en organizaciones
Luis Joyanes Aguilara, 2013
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