Download - Desmitificando el Big Data por Logtrust
![Page 1: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/1.jpg)
desmitificando
BIG DATA•Qué es Big Data•Por qué surge•Para qué sirve•El Factor Visualización•Conclusiones
![Page 2: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/2.jpg)
Data
Ware
hou
se
BIG DATAData Mining
Business Intelligence
QM
F
ETL
![Page 3: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/3.jpg)
BIG DATA
Web 2.0
Efecto:2000.COM
Data
Ware
hou
se
Data MiningBusiness Intelligence
![Page 4: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/4.jpg)
Herramientas CASE
Ori
en
tació
n a
Ob
jeto
s
Downsizing
RA
D
Web 2.0
Efecto:2000.COM
Data
Ware
hou
se
Data MiningBusiness Intelligence
Cliente/ServidorCentro de Información
Linux vs Windows
Windows vs OS/2BIG DATA Rightsizing
OS/2 vs MS/DOS
Unix vs Mainframe
Relacional vs Jerárquica
Arq
uit
ectu
ra S
AA
Mc v
s e
very
thin
g
Programación Estructurada
Teleproceso
On
Lin
e
XML
En
tid
ad
/Rela
ció
n
Data Mart
Metodología
B.Datos Relacional
Method/1
B.D
ato
s J
erá
rqu
ica
MainframeC
od
igo s
pag
hett
i
![Page 5: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/5.jpg)
Herramientas CASE
Ori
en
tació
n a
Ob
jeto
s
Downsizing
RA
D
Web 2.0
Efecto:2000.COM
Data
Ware
hou
se
Data MiningBusiness Intelligence
Cliente/ServidorCentro de Información
Linux vs Windows
Windows vs OS/2BIG DATA Rightsizing
OS/2 vs MS/DOS
Unix vs Mainframe
Relacional vs Jerárquica
Arq
uit
ectu
ra S
AA
Mc v
s e
very
thin
g
Programación Estructurada
Teleproceso
On
Lin
e
XML
En
tid
ad
/Rela
ció
n
Data Mart
Metodología
B.Datos Relacional
Method/1
B.D
ato
s J
erá
rqu
ica
MainframeC
od
igo s
pag
hett
i“Internet of Things”
Próximamente en sus pantallas:
![Page 6: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/6.jpg)
“El futuro descansa en diseñar y vender computadoras que la gente no se de cuenta que son computadoras”
Adam Osborne, 1983
“La mejor manera de predecir el futuro es inventarlo”
Peter F. Drucker
“640 K deberían ser suficientes para cualquiera”
Bill Gates, 1981
![Page 7: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/7.jpg)
Doug Laney:
Big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad de crecimiento y gran variedad de formatos, que exigen formas innovadoras de proceso de información, para una mejor comprensión y toma de decisiones.
![Page 8: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/8.jpg)
[Otras definiciones/reflexiones menos formales]
“Big Data es como el sexo adolescente: todos hablan de él, nadie sabe realmente cómo hacerlo y todos piensan que los demás lo hacen...”Frase atribuída a Dan Ariely
“Palabra Técnica de moda que todo el mundo usa y nadie entiende muy bien”http://www.languagemonitor.com
“Big Data: hemos pasado de no saber qué es, a que todo el mundo proclame que tiene uno, sin que en el intermedio haya ocurrido nada relevante…”Javier Valdés - Logtrust
![Page 9: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/9.jpg)
Siempre hay quien lo confunde con sus herramientas…
![Page 10: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/10.jpg)
También hay quien lo identifica con:Big Data te vigila…
![Page 11: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/11.jpg)
También se dice: Big Data is dead…
Según Gartner, el término ha llegado al “Máximo de inflacción de expectativas”
![Page 12: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/12.jpg)
Tendemos a sobrevalorar el impacto de la tecnología en el corto plazo….y a infravalorarlo en el largo.
![Page 13: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/13.jpg)
![Page 14: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/14.jpg)
“Se abusa del término Big Data y sus famosas 3 V. Ya hay quien lo detesta y considera que su simple aparición en una conversación o texto es síntoma de falta de rigor…”“Big Data es una de los escasos ejemplos de tecnologías que se definen por ‘el problema’ y no por ‘la solución’. Esa es una de las razones del abuso de tópicos y conceptos sin verdadero significado real.”
y sin embargo…
![Page 15: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/15.jpg)
Los hechos…
![Page 16: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/16.jpg)
Nuevo término: Datification
![Page 17: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/17.jpg)
Nuevo término: Datification
![Page 18: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/18.jpg)
El crecimiento de Internet
27.483 PB/mesSi se almacenaran en DVD estándar y se pusieran juntos, medirían la distancia de la Luna a la Tierra… ida y vuelta.
http://www.evolutionoftheweb.com/
![Page 19: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/19.jpg)
Repasando…Kilobyte (KB)
103
megabyte (MB)
106
gigabyte (GB)
109
terabyte (TB)
1012
petabyte (PB)
1015
exabyte (EB)
1018
zettabyte (ZB)
1021
yottabyte (YB)
1024• Google procesa sobre 20 petabytes de datos cada día
• Filmar 100 años de vida de una persona en alta definición (10 megapíxels, 50 fotogramas por segundo) ocuparía 0,5 petabytes.
• Facebook tiene 60 mil millones de imágenes, lo que supone 1,5 petabytes de almacenamiento y crece a un ritmo de 220 millones de imágenes por semana.
![Page 20: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/20.jpg)
Espectacular caída de costes de almacenamiento…
…entramos en la Era Petabyte
![Page 21: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/21.jpg)
![Page 22: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/22.jpg)
Datos no estructurados, no catalogados y sin explorar que se encuentran en los repositorios de datos y que aún no han sido analizados ni procesados.
Nuevo término:Dark Data
Datos conocidos
Datos desconocidos,se sabe que existen
Datos desconocidos,No se sabe que existen
Big Data
![Page 23: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/23.jpg)
![Page 24: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/24.jpg)
![Page 25: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/25.jpg)
Factores relevantes:
La información no operativa (Dark Data) podría ayudar a tomar decisiones.Poder tomar decisiones antes que los demás es una verdadera ventaja competitiva .
•Integrar no solo información operativa•Guardar terabytes de información por día•Hacer consultas sobre ellos•Correlaciones•Hacerlo todo en tiempo real•Y disponer de esta información de forma permanente y longeva
¿ Cómo lo absorbemos?
Por lo tanto necesitaríamos:
![Page 26: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/26.jpg)
Asimilación de la información
El número de conceptos simultáneos que podemos asimilar, oscila entre 5 y 9.( 7+- 2 )
George A. Miller
¿ Cuanto hace que se rebasó el límite ?
![Page 27: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/27.jpg)
Pero no toda la información se procesa de la misma manera…Hay modalidades que se asimilan de forma directa, prácticamente sin necesidad de reflexión
![Page 28: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/28.jpg)
Visualización
![Page 29: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/29.jpg)
Ejemplo de Visualización:• Aparecerá una lista de 7 palabras (dentro
de los límites de Miller)• El objetivo es intentar recordarlas
después de verlas unos segundosDespertadorCamisaPianoCasaSofaToroBesugo¿ Resultados ?
…variables, pero en el mejor de los casos, se nos olvidarán en pocos minutos. Probemos de forma visual:
![Page 30: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/30.jpg)
![Page 31: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/31.jpg)
Ejemplo de Visualización:Localizar los “7” de esta figura
![Page 32: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/32.jpg)
Ejemplo de Visualización:Representar patrones de correlación
![Page 33: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/33.jpg)
En realidad el poder de “lo visual” es algo que conocemos desde hace mucho tiempo…
![Page 34: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/34.jpg)
Primer gráfico estadístico conocido:
1644 Michael Florent van Langren, cartógrafo Holandés que proponía un sistemade cálculo de la Longitud.
Representación gráfica de la disparidad de valores propuestos para la Longitud entre Toledo y Roma
![Page 35: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/35.jpg)
…mejorando el gráfico con medios modernos:
![Page 36: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/36.jpg)
William Playfair 1759-1923 – Ingeniero y economista político Escocés, fundador del Método Gráfico Estadístico
![Page 37: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/37.jpg)
La Visualización no sólo representa de forma rápida y concisa la información… También permite DESCUBRIRLA
Mapa del DR. Snow, 1814Epidemia de cólera, localización de fuente de agua contaminada
![Page 38: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/38.jpg)
![Page 39: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/39.jpg)
Doug Laney:
Big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad de crecimiento y gran variedad de formatos, que exigen
formas innovadoras de proceso de información
para una mejor comprensión
y toma de decisiones
![Page 40: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/40.jpg)
IT Convencional
¿ Big Data ó Collateral Data?
![Page 41: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/41.jpg)
![Page 42: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/42.jpg)
![Page 43: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/43.jpg)
IT Convencional
![Page 44: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/44.jpg)
?
1- ¿ Pregunta ?
2- Actividad
3- Obtener Datosy Almacenarlos
4- Ordenación y Estructuración
5- Exploración
5’-Automatismos de Análisis
6- Visualización y Comunicación
![Page 45: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/45.jpg)
![Page 46: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/46.jpg)
![Page 47: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/47.jpg)
Ejemplos varios de Visualización Logtrust:
![Page 48: Desmitificando el Big Data por Logtrust](https://reader038.vdocument.in/reader038/viewer/2022110201/55cf5c50bb61eb7d1f8b46d9/html5/thumbnails/48.jpg)
En Resumen:
• Big Data es una Moda
• Big Data no sólo es un acierto de Marketing
• Big Data es una Necesidad
• Big Data es un Hecho
• Big Data es Accesible