¿Qué son los macrodatos?
¿Qué es el big data?
Big data se refiere a una colección de datos que no pueden ser capturados, gestionados y procesados por herramientas de software convencionales dentro de un período de tiempo determinado. Es un activo de información enorme, de alto crecimiento y diversificado que requiere nuevos modelos de procesamiento para tener capacidades más sólidas de toma de decisiones, conocimiento, descubrimiento y optimización de procesos.
Consideraciones históricas y actuales del Big Data
¿Durante el plazo? ¿Grandes datos? Relativamente nuevo, pero recopilar y almacenar grandes cantidades de información para su análisis final existe desde hace mucho tiempo. El concepto cobró impulso a principios de la década de 2000, cuando el analista de la industria Doug Laney formuló la definición actual de big data como tres V: Volumen 1. La organización recopila datos de una variedad de fuentes, incluidas transacciones comerciales, redes sociales e información de sensores o datos de máquina a máquina. En el pasado, ¿almacenarlo habría sido un problema? Pero las nuevas tecnologías como Hadoop han aliviado la carga.
2. Velocidad, los datos fluyen a una velocidad sin precedentes y deben procesarse en el momento oportuno. Las etiquetas RFID, los sensores y los medidores inteligentes impulsan la necesidad de un procesamiento de datos casi en tiempo real.
3. ¿Variedad y datos en varios formatos? Desde datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales hasta documentos de texto no estructurados, correos electrónicos, vídeos, audio, datos de cotizaciones bursátiles y transacciones financieras.
En SAS, consideramos dos dimensiones adicionales del big data:
1. Además de los aumentos en la velocidad y los tipos de datos, los flujos de datos también pueden ser muy inconsistentes con picos periódicos. . ¿Hay alguna tendencia en las redes sociales? Las cargas máximas de datos diarias, estacionales y provocadas por eventos pueden resultar difíciles de gestionar. Esto es especialmente cierto para los datos no estructurados.
2. Complejidad. Los datos actuales provienen de múltiples fuentes, lo que dificulta vincular, combinar, limpiar y transformar datos entre sistemas. Sin embargo, las relaciones, jerarquías y múltiples enlaces de datos deben estar conectados y asociados; de lo contrario, sus datos pueden salirse de control rápidamente.
¿Por qué es importante el big data?
La importancia del big data no radica en cuántos datos tienes, sino en cuánto haces con ellos. Puede obtener datos de cualquier fuente y analizarlos para encontrar respuestas que puedan reducir costos, reducir tiempo, desarrollar productos nuevos y optimizados y tomar decisiones informadas. Cuando combina big data con análisis de alto rendimiento, puede completar tareas relacionadas con el negocio como:
1 Determinar la causa raíz de fallas, problemas y defectos casi en tiempo real;
2. Generar cupones en el punto de venta en función de los hábitos de compra de los clientes;
3. Recalcular toda la cartera de riesgos en minutos;
4. antes de su tejido.