WE ARE EXPERTS IN DATA PROCESSING & ANALYTICS IDATHA. BIG DATA Conceptos Generales: White Paper - IDATHA. Diciembre IDATHA.

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1 BIG DATA Conceptos Generales: White Paper -. Diciembre COM

2 Qué es Big Data? Si bien Big Data es un término que hace ya algunos años se viene utilizando, aún hoy en día es difícil encontrar una definición global aceptada que explique éste fenómeno. Un enfoque bastante común, es el de asociar a Big Data con los enormes volúmenes de información existentes y con las herramientas necesarias para tratar los mismos. Sin embargo este tipo de definiciones carentes de una realidad y contexto, fallan en brindar un verdadero entendimiento del impacto y profundidad que se encuentra detrás de lo que llamamos Big Data. Realidad y Contexto Para mejorar nuestra perspectiva sobre el volumen de información del que hablamos, podemos decir por ejemplo, que en Facebook se generan 30 billones de trozos de información mensualmente por sus usuarios. 175 millones de tweets son enviados diariamente; esto corresponde a 12 terabytes de datos por día.* Pero no sólo las redes sociales generan datos. Un Airbus A380 genera 512 GB de datos por vuelo.¹ La bolsa de valores de Nueva York crea 1 TB de información al día. Un drone militar en una sola misión genera 70 TB de información.² En el año 2012, la cantidad de información en el universo digital llegó a 2.8 zettabytes (ZB); según un informe de la consultora IDC Digital Universe para el año 2020 se podrían alcanzar los 40 ZB de datos generados por personas y dispositivos.³ Entonces acercándonos a una visión un poco más acorde, cuando hablamos de Big Data estamos refiriéndonos a un conjunto de datos cuyo tamaño, se encuentra por encima de la capacidad de las herramientas de base de datos típicas utilizadas para capturar, almacenar, administrar y analizar información. Pero Big Data no está definida sólo por el volumen de la información ya que a medida que la tecnología de almacenamiento avanza, también lo harán el conjunto de datos que calificamos como Big Data. Es así que hay dos características más, también fundamentales, que debemos considerar para lograr una definición apropiada: velocidad y variedad..com

3 Velocidad: Es la rapidez con la que la información se encuentra disponible. En las redes sociales, por ejemplo, la información se propaga de forma casi instantánea. Variedad: Estructurados o no, los datos pueden provenir de diversas fuentes y formas. Imágenes, videos, tweets, etiquetas RFID, historias clínicas, sensores de movimiento, etcétera. Este conjunto de las 3V, como se las denomina (volumen, velocidad y variedad), son los pilares que conforman lo que hoy conocemos como Big Data. Son gracias a estas cualidades las que nos permite poder formular una definición. Definición: Big Data es información de gran volumen, a alta velocidad y de diferente variedad, que requiere nuevas formas de procesamiento para permitir la comprensión en mayor profundidad; la mejora en la toma de decisiones, y la optimización de los procesos. Información proveniente de Wikibon.org*.COM

4 Usos del Big Data Big Data ha dejado de ser un problema técnico para convertirse en una necesidad comercial. Cuando es utilizado correctamente éste puede generar cambios significativos en el comercio, las finanzas, la salud, en asuntos gubernamentales, en política y en servicios a la sociedad entre otros. Hay una gran cantidad de conocimiento en la información sin explotar, que puede proporcionar respuestas y nuevas metodologías para incrementar la productividad y la eficacia, mientras se disminuyen los gastos innecesarios. Ejemplos de Uso: Google Flu Trends: Utilizando los términos de búsqueda de los usuarios, Google predice cómo se esparce el virus de la gripe por el mundo.⁴ Planeamiento Urbano: El MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) está utilizando información obtenida a través de los teléfonos móviles y los patrones de tráfico para mejorar el planeamiento urbano de la ciudad.⁵ Seguros Santam: La mayor aseguradora de Sudáfrica, utiliza Big Data junto el análisis predictivo para mejorar la detección de fraude y agilizar la gestión de siniestros.⁶ Policía de Los Angeles: El departamento de policía de Los Angeles junto a la Universidad de California están usando Big Data para predecir actos delictivos antes de que estos ocurran.⁷ Bank of America: La segunda entidad bancaria más importante de los Estados Unidos utilizó Big Data para entender porque muchos de sus clientes comerciales se estaban yendo a bancos más pequeños.⁸ UPS: La empresa internacional de logística y reparto ha estado utilizando Big Data para recolectar y analizar información de más de camiones de su flota de transporte. Gracias al uso inteligente de los datos tomados, la compañía a reducido en 32 millones de litros el gasto en combustible y acortado en 137 millones de kilómetros sus rutas de reparto.⁹ Las Nuevas 3 V de Big Data El concepto de las 3 V que definen en buena medida los pilares del Big Data es algo que ha acompañado al fenómeno desde sus comienzos. El avance tecnológico, los nuevos usos que se da a la información y los desarrollos que esto conllevan, han obligado en un corto tiempo a considerar nuevos factores a la hora de hablar de Big Data. Bajo este fin, los especialistas han considerado y definido nuevas pautas de importancia: Veracidad, Visualización y Valor. Veracidad: Tener una gran cantidad de información, moviéndose a una gran velocidad, no tiene valor alguno si la misma es incorrecta. Los datos inadecuados pueden causar varios problemas a las organizaciones así como también a los consumidores. Por lo tanto, las empresas necesitan asegurarse que los datos sean correctos, para que los análisis que se ejecutan en los mismos brinden resultados adecuados. Especialmente si estas tareas.com

5 generan tomas de decisiones automatizadas, dónde no existe participación humana; es necesario asegurarse que ambos, la información y el análisis son correctos. Visualización: Una de las partes más interesantes asociadas con Big Data hoy en día, debido a la gran cantidad de datos, es encontrar la forma de representar de manera sencilla y entendible la información. La visualización, claro está, no significa simples gráficas de tortas. Hablamos de complejas gráficas que pueden incluir una extensa lista de variables las cuales, a pesar de su complejidad, deben continuar siendo fácil de leer y entender. Valor: Toda la información disponible puede crear valor para las organizaciones, sociedades o consumidores. El Big Data posee diferente valor dependiendo de cada industria. Por ejemplo, El Servicio de Cuidados de Estados Unidos (US Health Care) tiene un valor potencial de 300 billones de dólares, más del doble del gasto anual en cuidados de salud de España.¹⁰ Por supuesto, la información por si sola no tiene valor en absoluto. El valor está en el análisis realizado en los datos y cómo estos datos se convierten en información y eventualmente en conocimiento. La Evolución de Big Data en su Empresa Ser competitivo en la actual economía de escala global requiere que las empresas posean un gran entendimiento de los mercados, los clientes, los productos, los competidores y todo lo que rodea al negocio. El uso inteligente de la analítica y la información, es clave para entender lo que sucede. Gracias a la fuerte adopción y desarrollo del Big Data, ahora las organizaciones de todo el mundo están descubriendo nuevas formas de competir, mejorar y ganar. Su actual proceso de cambio les permite sacar ventaja del amplio abanico de información disponible con el fin de enriquecer sus decisiones y acrecentar el rendimiento de la empresa. Organizaciones de diferentes tamaños ya han optado por usar de forma inteligente los datos disponibles, brindado a cada uno de los sectores de la compañía las herramientas necesarias para que estos tomen las mejores y más oportunas decisiones. Cada empresa, sin importar su tamaño, puede verse beneficiada en la utilización de nuevas herramientas de análisis que generen valor y brinden acceso a mejores oportunidades para su negocio. proporciona productos y servicios acordes a sus necesidades que le permitirán desarrollar de forma eficiente la estrategia de su empresa. Entender su información correctamente es la clave para el crecimiento y evolución de su negocio. Con nuestros servicios de Big Data, consultoría en calidad de datos y data warehouse, usted y su empresa podrán obtener un mayor valor de su negocio y una ventaja competitiva en la actual economía global..com

6 Acerca de IDAHTA es una empresa especializada en la Ciencia de Datos, Big Data, Aprendizaje Automático y Procesamiento del Lenguaje Natural. Trabajamos día a día para posicionarnos como referentes en Latinoamérica. Nuestro objetivo es construir productos innovadores que generen información precisa y de valor para empresas y la comunidad. El expertise en estas áreas de Data Science, nos permite brindar servicios profesionales de consultoría y desarrollo para ayudar a potenciar el negocio de nuestros clientes. Para saber más sobre nuestras soluciones y como podemos ayudarlo, por favor visite nuestro sitio web o contáctenos para agendar una presentación. info@idatha.com Web: Referencias 1 Airbus and IBM to help aircraft operators optimize fleet managements [consulta: 27 de noviembre de 2014] 2 Drone data adds new horizons to Big Data Analytics [consulta: 27 de noviembre de 2014] 3 - F. Gens, IDC Predictions 2012: Competing for [consulta: 26 de noviembre de 2014] 4 Google flu trends [consulta: 28 de noviembre de 2014] 5 Hunnet lab students win big mit big data challenge [consulta: 29 de noviembre de 2014] 6 Using IBM analytics, Santam saves 2.4 million in fraudulent claims - [consulta: 27 de noviembre de 2014] 7 PREDPOL, Los Ángeles Police Department [consulta: 26 de noviembre de 2014] 8 Banks use big data to understand customers across channels [consulta: 26 de noviembre de 2014] 9 UPS uses big data to make routes more efficient and sabe gas [consulta: 29 de noviembre de 2014] 10 J. Manyika, M. Chui, B. Brown, J. Bughlin, R. Dobbs, A.H. Byers, Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity McKinsey Global Institute [consulta 29 de noviembre de 2014] * - A comprehensive list of big data statics [consulta: 2 de diciembre de 2014].COM