Big data Wikipedia, la enciclopedia libre. En este artculo se detectaron varios problemas, por favor, edtalo para mejorarlo Podra ser difcil de entender para lectores interesados en el tema. Estas deficiencias fueron encontradas el 1 de enero de 2. Un sistema de representacin creado por IBM que muestra macrodatos que consisten en las ediciones de Wikipedia realizadas por el bot Pearle, mostrando su visualizacin ms racional al ser acompaada de colores y posiciones en su representacin. Big data, macrodatos,1 datos masivos, inteligencia de datos o datos a gran escala es un concepto que hace referencia a un conjuntos de datos tan grandes que aplicaciones informticas tradicionales de procesamiento de datos no son suficientes para tratar con ellos y los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos. Los textos cientficos en espaol con frecuencia se usa directamente el trmino en ingls big data, tal como aparece en el ensayo de Viktor Schnberger La revolucin de los datos masivos. La disciplina dedicada a los datos masivos se enmarca en el sector de las tecnologas de la informacin y la comunicacin. Esta disciplina se ocupa de todas las actividades relacionadas con los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos. Las dificultades ms habituales vinculadas a la gestin de estas cantidades de datos se centran en la recoleccin y el almacenamiento,3 bsqueda, comparticin, anlisis,4 y visualizacin. La tendencia a manipular enormes cantidades de datos se debe a la necesidad en muchos casos de incluir dicha informacin para la creacin de informes estadsticos y modelos predictivos utilizados en diversas materias, como los anlisis de negocio, publicitarios, los datos de enfermedades infecciosas, el espionaje y seguimiento a la poblacin o la lucha contra el crimen organizado. El lmite superior de procesamiento ha ido creciendo a lo largo de los aos. Se estima que el mundo almacen unos 5 zettabytes en 2. Si se pone esta informacin en libros, convirtiendo las imgenes y todo eso a su equivalente en letras, se podra hacer 4. Los cientficos con cierta regularidad encuentran lmites en el anlisis debido a la gran cantidad de datos en ciertas reas, tales como la meteorologa, la genmica,7 la conectmica, las complejas simulaciones de procesos fsicos8 y las investigaciones relacionadas con los procesos biolgicos y ambientales,9 Las limitaciones tambin afectan a los motores de bsqueda en internet, a los sistemas finanzas y a la informtica de negocios. Los data sets crecen en volumen debido en parte a la recoleccin masiva de informacin procedente de los sensores inalmbricos y los dispositivos mviles por ejemplo las VANET, el constante crecimiento de los histricos de aplicaciones por ejemplo de los registros, cmaras sistemas de teledeteccin, micrfonos, lectores de identificacin por radiofrecuencia. La capacidad tecnolgica per cpita a nivel mundial para almacenar datos se dobla aproximadamente cada cuarenta meses desde los aos 1. Se estima que en 2. Big data o macrodatos es un trmino que hace referencia a una cantidad de datos tal que supera la capacidad del software convencional para ser capturados, administrados y procesados en un tiempo razonable. El volumen de los datos masivos crece constantemente. En 2. 01. 2 se estimaba su tamao de entre una docena de terabytes hasta varios petabytes de datos en un nico conjunto de datos. En la metodologa MIKE2. Se ha definido tambin como datos lo suficientemente masivos como para poner de relieve cuestiones y preocupaciones en torno a la efectividad del anonimato desde una perspectiva ms prctica que terica. En 2. 00. 1, en un informe de investigacin que se fundamentaba en congresos y presentaciones relacionadas,1. META Group ahora Gartner defina el crecimiento constante de datos como una oportunidad y un reto para investigar en el volumen, la velocidad y la variedad. Gartner contina usando datos masivos como referencia. Adems, grandes proveedores del mercado de datos masivos estn desarrollando soluciones para atender las demandas ms crticas sobre cmo procesar tal cantidad de datos, como Map. R y Cloudera. Existen muchsimas herramientas para tratar con big data. Algunos ejemplos incluyen Hadoop, No. SQL, Cassandra, inteligencia empresarial, aprendizaje automtico y Map. SQL Server Integration Services Melissas SQL Server data quality components provide master data cleansing, standardization, and matching for database clean up and. Reduce. Estas herramientas tratan con algunos de los tres tipos de big data 1. Datos estructurados datos que tienen bien definidos su longitud y su formato, como las fechas, los nmeros o las cadenas de caracteres. Boy Scout Patch Vest Pattern there. Se almacenan en tablas. Un ejemplo son las bases de datos relacionales y los almacenes de datos. Datos no estructurados datos en el formato tal y como fueron recolectados, carecen de un formato especfico. No se pueden almacenar dentro de una tabla ya que no se puede desgranar su informacin a tipos bsicos de datos. Algunos ejemplos son los PDF, documentos multimedia, correos electrnicos o documentos de texto. Datos semiestructurados datos que no se limitan a campos determinados, pero que contiene marcadores para separar los diferentes elementos. Es una informacin poco regular como para ser gestionada de una forma estndar. Estos datos poseen sus propios metadatos semiestructurados1. Como ejemplos tenemos los archivos tipo hojas de clculo, HTML, XML o JSON. De dnde provienen todos estos datos Los fabricamos directa e indirectamente segundo tras segundo. Un i. Phone hoy en da tiene ms capacidad de cmputo que la NASA cuando el hombre lleg a la luna2. Catalogamos la procedencia de los datos segn las siguientes categoras 2. Generados por las personas el hecho de enviar correos electrnicos o mensajes por Whats. App, publicar un estado en Facebook, tuitear contenidos o responder a una encuesta por la calle son cosas que hacemos a diario y que crean nuevos datos y metadatos que pueden ser analizados. Se estima que cada minuto al da se envan ms de 2. Facebook, se realizan dos millones de bsquedas en Google o se editan 4. You. Tube. 2. 2 Por otro lado, las trazas de utilizacin en un sistema ERP, incluir registros en una base de datos o introducir informacin en una hoja de clculo son otras formas de generar estos datos. Transacciones de datos la facturacin, las llamadas o las transacciones entre cuentas generan informacin que tratada puede ser datos relevantes. Un ejemplo ms claro lo encontraremos en las transacciones bancarias lo que el usuario conoce como un ingreso de X euros, la computacin lo interpretar como una accin llevada a cabo en una fecha y momento determinado, en un lugar concreto, entre unos usuarios registrados, y ms metadatos. Marketing electrnico y web se generan una gran cantidad de datos cuando se navega por internet. Con la web 2. 0 se ha roto el paradigmawebmaster contenido lector y los mismos usuarios se convierten en creadores de contenido gracias a su interaccin con el sitio. Existen muchas herramientas de seguimiento utilizadas en su mayora con fines de mercadotecnia y anlisis de negocio. Los movimientos de ratn quedan grabados en mapas de calor y queda registro de cunto pasamos en cada pgina y cundo las visitamos. Mquina a mquina machine to machine, M2. M son las tecnologas que comparten datos con dispositivos medidores, sensores de temperatura, de luz, de altura, de presin, de sonido que transforman las magnitudes fsicas o qumicas y las convierten en datos. Download Hitachi Vantara Pentaho for free. EasytoUse business intelligence BI for all. Pentaho tightly couples data integration with business. HadoopRelated Tools. Hadoop. Apaches Hadoop project has become nearly synonymous with Big Data. It has grown to become an entire ecosystem of open source tools. BrCi1PnTrUw/U38gWUw6YYI/AAAAAAAABw8/sPb2wzGAoB8/w1200-h630-p-k-nu/Sales+Dashboard+3+-+Image+1.png' alt='Pentaho Big Data Community Edition' title='Pentaho Big Data Community Edition' />Before Altus, when you wanted to run your data processing jobs on cloud environments, you also had to deal with the infrastructure overhead, the management and. These open source applications replace expensive apps for home and business users, which in some cases can free you from the burden of monthly subscription fees.