Análisis de grandes datos

El análisis de Big Data es el proceso de recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos (big data) para extraer información oculta. Asociado con el análisis de negocio sofisticado, grandes datos tienen el potencial para dar a las empresas información sobre las condiciones del mercado, sobre el comportamiento de los clientes, haciendo la toma de decisiones más eficaz y más rápido que la competencia, alejándose de las soluciones tradicionales de inteligencia de negocios, porque operan en grandes volúmenes de datos y por lo tanto requieren Hoy en día, se proporcionan diferentes tecnologías y técnicas de análisis para descubrir patrones ocultos y conexiones entre los datos. Este proceso de análisis nos permite operar en un’ análisis predictivo, lo que permite saber de antemano lo que sucederá: esto se hace posible porque si tenemos un modelo y tenemos datos históricos suficientes, podemos determinar lo que sucederá en un futuro próximo (una tendencia) con las bases o fundamentos de las estadísticas. Sobre la base de estas predicciones, es posible intervenir en el futuro mediante un análisis prescriptivo, es decir, buscar las condiciones para que ocurra un determinado evento. Así que los big data representan la nueva herramienta que hace que la sociedad sea "medible" : empujan hacia una nueva ciencia de datos, capaz de medir y, en perspectiva, predecir crisis económicas, epidemias, difusión de opiniones, distribución de recursos económicos, necesidades de movilidad.

Se ha hablado de Big Data durante muchos años, pero solo recientemente muchas organizaciones han entendido su importancia. La captura de las innumerables cantidades de datos, que se comparten todos los días en su negocio, permite a una empresa analizar y extraer información significativa y, a veces, vital para sus decisiones. Inicialmente, incluso antes de que se utilizara el término "Big Data" , las actividades comerciales se basaban en un simple análisis numérico para descubrir información y tendencias ocultas. Hoy, sin embargo, la información se recupera de grandes volúmenes de datos, donde el análisis, ahora rápido, le permite anticipar las opciones futuras con mayor precisión. En este último, el uso de Big Data Analytics implica una planificación y metodologías cada vez más complejas y avanzadas (análisis predictivo y en tiempo real, uso de data lakes o modelos integrados de almacenamiento de datos, equipos dedicados a la gestión de ciencias de datos) capaces de impactar en todos los procesos de una organización: comunicaciones personalizadas, optimización de procesos de producción,

Es un proceso de inteligencia empresarial adaptado al Big Data. Por lo tanto, se necesitan herramientas automáticas que puedan ayudar a los gerentes y gerentes de la empresa a tomar las decisiones correctas para maximizar los beneficios y evitar el desperdicio debido a las malas decisiones, especialmente en los últimos años cuando la crisis económica deja aún menos espacio para los errores. La presencia de datos no estructurados requiere un enfoque de análisis diferente de los sistemas tradicionales de gestión de bases de datos. En este contexto es necesario tener arquitecturas de software preparadas para la gestión de grandes volúmenes de datos, capaces de procesar en paralelo en sistemas de clúster. Tecnologías emergentes como las bases de datos Hadoop, MapReduce y NoSQL. Los principales objetivos del análisis de Big Data son: a través de estos objetivos es posible anticipar el futuro con el conocimiento de los datos recopilados en el pasado e identificar nuevas oportunidades de ganancias. La creciente madurez del concepto de Big Data pone de relieve las diferencias con Business Intelligence, en términos de datos y su uso: .

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