Big Data Begins
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El documento describe el concepto de big data, enfatizando su capacidad para analizar datos complejos mediante tecnologías que integran múltiples fuentes de datos no estructurados. Se presenta una evolución de las herramientas de business intelligence y diversas fases del procesamiento de datos, desde la recolección hasta la visualización. Además, se menciona la importancia de big data para la toma de decisiones científicas y su impacto en el crecimiento empresarial.
Big Data Begins
- 4. “A Relational Modelof Data for Large Shared Data Banks” http://es.wikipedia.org/wiki/Edgar_F._Codd Edgar Frank Codd 1970 “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters” http://research.google.com/archive/mapreduce.html Jeffrey Dean y Sanjay Ghemawat 2004
- 6. "BIG DATA es capaz de cruzar datos complejos y visualizarlos a través de una tecnología de recolección en la que participan múltiples fuentes de datos no estructurados agrupados en inmensos clusters de servidores baratos unidos con software avanzado que permite funcionalidades analíticas y de Business Intelligence que conducen al crecimiento de la empresa y a mejorar el ROI a través de la toma de decisiones basadas en procesos científicos."
- 7. ¿Qué NO ES BigData? ¿Qué NOS GUSTARÍA QUE FUERA y no es BigData? ● una evolución del BUSSINES INTELIGENCE ● para TODO y para TODOS ● un sistema TRANSVERSAL a mis servicios ● un PRODUCTO ● la GALLINA de los huevos de oro
- 9. BigData “BigData es una respuesta al cambio en la generación y uso de los datos.” VOLUMEN VELOCIDAD VARIEDAD VALOR
- 11. RECOLECTAR
- 13. ALMACENAR
- 14. Año Sistema Escalado Indices Transacciones Join Vistas Lenguaje Modelo 1971 SGBD ᴓ √ √ √ √ sql tablas 2003 memcached √ ½ ᴓ ᴓ ᴓ nosql clave-valor 2004 MapReduce (g) √ ᴓ ᴓ √ ᴓ batch clave-valor 2005 CouchDB √ √ registro ½ √ nosql documento 2006 HBase (g) √ √ registro ½ ᴓ nosql registro ext 2007 MongoDB √ √ registro ᴓ ᴓ nosql documento 2007 Dynamo (a) √ ½ ᴓ ᴓ ᴓ nosql registro ext 2008 Pig √ ᴓ ᴓ √ ᴓ sql tablas 2008 HIVE √ ᴓ ᴓ √ ᴓ sql tablas 2008 Cassandra √ √ registro ᴓ √ nosql clave-valor 2009 Voldemort (in) √ ½ registro ᴓ ᴓ nosql clave-valor 2009 Riak √ √ registro ½ ᴓ nosql clave-valor 2010 Dremel √ ᴓ ᴓ ½ ᴓ sql tablas 2011 Megastore (g) √ √ entidad ᴓ ᴓ nosql tablas 2011 Tenzing (g) √ ᴓ ᴓ ᴓ √ sql tablas 2011 Spark/Shark √ ᴓ ᴓ √ ᴓ sql tablas 2012 Spanner (g) √ √ √ √ sql tablas 2012 Accumulo √ ᴓ registro ½ ᴓ nosql registro ext 2013 Impala √ ᴓ ᴓ √ ᴓ sql tablas ALMACENAR
- 16. TRATAR
- 17. TRATAR
- 18. VISUALIZAR
- 19. VISUALIZAR
- 20. VISUALIZAR
- 21. Lionel Messi Christiano RonaldoHeat Map VISUALIZAR
- 23. DATA MINING
- 24. SOLUCIONES
- 25. LOW END
- 27. MID RANGE
- 28. MID RANGE SI para CONSUMIR un servicio SI para OFRECER un servicio El mejor partner mundial 2013 de Microsoft en BI y preferente para BigData en Europa es una startup de Barcelona creada en una incubadora de empresas ¿Sirve Big Data en un entorno de pequeña y mediana empresa? MID RANGE
- 29. MID RANGE
- 30. HIGH END
- 31. HIGH END
- 32. LAMBDA BATCH LAYER FLUJO CONSULTA SPEED LAYER SERVING LAYER HIGH END