1. ANALISIS DE GRANDES
VOLUMENES DE DATOS
SANDRA PATRICIA DAZA
JORGE ELIECER ALDANA
WILSON DANIEL GUTIERREZ
SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAS
UNIVERSIDAD DE SANTANDER
INGENIERIA INDUSTRIAL

2. ¿QUE ES?
Se refiere a cualquier forma de datos a gran escala
de información se usa para descubrir patrones o información
oculta que puede estar relacionada, puede ser
desconocida o que pueda llegar a ser útil para la empresa.
Esta información puede generar ventajas competitivas frente a la
competencia, brindando grandes beneficios para las organizaciones.

3. BIG DATA
Constantemente se están creando bytes de datos que provienen de todas partes,
que pueden recopilar desde información sobre el clima como, publicaciones en
diferentes tipos de redes sociales, imágenes digitales, videos, transacciones,
compras, etc. A esto de le denomina big data
Abarca 3 componentes

Volumen

Velocidad

variedad

4. OBJETIVO
Ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones de negocios, al permitir que
los usuarios de estos datos puedan analizar grandes volúmenes de información y
gran variedad de fuentes de datos que muchas veces no son consultadas.
Fuentes de datos incluyen:

Registros del servidor de web

Datos de seguimiento de clics en internet

Informes de actividades sociales

Medio de comunicación

Registros detallados de llamadas de teléfonos móviles

Información captada por los sensores

5. Grandes volúmenes de datos
Esto no hace referencia solo al tamaño, es una oportunidad de extraer
conocimiento y contenidos nuevos, para agilizar los negocios y responder
preguntas que antes pensábamos que eran fuera de serie y que no se tenia la
capacidad para responderse.

6. ¿ DE DONDE PROVIENE ESTA
INFORMACION?
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.
Esta contribución a la acumulación masiva de datos la podemos encontrar en
diversas industrias, las compañías mantienen grandes cantidades de datos
transaccionales, reuniendo información acerca de sus clientes, proveedores,
operaciones, etc., de la misma manera sucede con el sector público.

7. VENTAJAS DEL BIG DATA

Gestión de las relaciones con el cliente

Desarrollo de nuevos productos

Detección del fraude

Predicción del comportamiento del cliente
Estas ventajas permiten a la empresa obtener
resultados financieros de un 20% por encima de sus competidores.

8. TECNOLOGIA

Las tecnologías relacionadas con el análisis de datos incluyen bases de datos
grandes NoSQL, Hadoop y MapReduce.

Estas tecnologías forman el núcleo de un marco de software de código abierto
que soporta el procesamiento de grandes volúmenes de datos a través de
sistemas en clúster.

9. USOS DE VOLUMENES
DE DATOS

El aumento del volumen y variedad de información que se encuentra
informatizada en bases de datos digitales ha crecido espectacularmente en la
última década.

Gran parte de esta información es histórica, es decir, representa transacciones
o situaciones que se han producido.

Aparte de su función de “memoria de la organización”, la información histórica
es útil para predecir la información futura.

La mayoría de decisiones de empresas, organizaciones e instituciones se
basan también en información de experiencias pasadas extraídas de la gran
variedad de fuetes existentes.

10. CONCLUSION
La naturaleza de la información hoy es diferente a la información en el pasado.
Debido a la abundancia de sensores, micrófonos, cámaras, escáneres médicos,
imágenes, etc. en nuestras vidas, los datos generados a partir de estos elementos
serán dentro de poco el segmento más grande de toda la información disponible.
El uso de Big Data ha ayudado a los investigadores a descubrir cosas que les
podrían haber tomado años en descubrir por si mismos sin el uso de estas
herramientas, debido a la velocidad del análisis, es posible que el analista de
datos pueda cambiar sus ideas basándose en el resultado obtenido y retrabajar el
procedimiento una y otra vez hasta encontrar el verdadero valor al que se está
tratando de llegar