Curso básico desde 0
What you’ll learn
- Tecnologías big data aplicables a imágenes
- Propuesta de uso de tecnologías de big data aplicadas a imagen
- ¿Qué es la analítica digital y por qué es clave en el marketing?
- Big Data Analytics
Course content
1 total hour
Requirements
- ganas de aprender
Description
El big data (datos masivos) es el término que describe un gran volumen de datos, el cual crece de manera exponencial con el paso del tiempo. En pocas palabras, es un conjunto de datos tan grande y complejo que ninguna de las herramientas tradicionales de datos es capaz de almacenarlos o procesarlos de manera eficiente.
No obstante, este volumen de datos se puede utilizar para abordar problemas empresariales que no hubieras podido enfrentar antes.
Tipos de big data
1. Estructurados
Cualquier dato que se pueda almacenar, acceder y procesar en formato fijo recibe el nombre de dato «estructurado». Durante este periodo de tiempo, el talento en la informática ha logrado mejores resultados en el desarrollo de técnicas de trabajo con ese tipo de datos (donde ya se conoce el formato) y se ha derivado valor.
No obstante, hoy en día, estamos previendo cuestiones cuando el tamaño de dichos datos crece en gran medida, las dimensiones típicas están en el rango de múltiples zettabytes.
2. No estructurados
Son cualquier dato de forma desconocida o cuya estructura se clasifica como un dato no estructurado. Además, de ser enorme en tamaño, los datos no estructurados plantean múltiples desafíos con respecto a su procesamiento para derivar valor de ellos.
Un ejemplo típico de datos no estructurados son las fuentes de datos heterogéneos que contienen una combinación de archivos de texto simples, imágenes, videos, entre otros.
En la actualidad, las organizaciones cuentan con una gran cantidad de datos disponibles. Pero, desafortunadamente, no saben cómo derivar valor de ellos porque estos datos se encuentran en su forma cruda o formato no estructurado.
3. Semiestructurados
Los datos semiestructurados pueden contener ambos tipos de datos. Suelen tener un formato que se puede definir, pero el usuario no lo puede comprender fácilmente y requiere el uso de reglas complejas que ayuden a determinar cómo leer cada pieza de la información. Un ejemplo de un dato semiestructurado es un dato representado en un archivo XML.
A continuación, te presentamos los distintos beneficios del big data:
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Los negocios pueden utilizar la inteligencia exterior mientras toman decisiones.
El acceso a datos sociales desde los motores de búsqueda y sitios como Facebook y Twitter están permitiendo a las organizaciones afinar sus estrategias de negocio.
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Mejor servicio al cliente
Los nuevos sistemas diseñados con las tecnologías de datos masivos están reemplazando los sistemas tradicionales de retroalimentación de clientes. En estos nuevos sistemas, se está empleando el big data y tecnologías de procesamiento de lenguaje natural para leer y evaluar las respuestas de los consumidores.
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Identificación temprana del riesgo a los productos o servicios, de ser el caso
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Mejor eficiencia operacional
Las tecnologías del big data pueden emplearse para crear una zona de preparación o zona de aterrizaje para los nuevos datos antes de identificar qué datos se deben mover al almacén de datos. Además, la integración de tecnologías del big data con el almacén de datos permite que una organización descargue los datos a los que se accede con poca frecuencia.
Hasta este punto, te hemos explicado qué son los datos masivos, los distintos tipos que existen, sus características y beneficios. Esperamos que esta información te haya resultado útil.
Who this course is for:
- al público en general
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