BIG DATA Y MINERÍA DE DATOS
Big data se refiere a una gran cantidad de datos
esta técnica o tendencia de manejo de información se refiere a un volumen grande de datos, que involucran 5 atributos denotados como 5 Vs, las cuales son:
Volumen o tamaño de datos, que regularmente son iguales o mayores a 1 Tb
Variedad de tipos de datos como redes sociales, registros del servidor web, etc
Velocidad o qué tan rápido crecen los datos
Veracidad o incertidumbre de los datos como las redes sociales significa si los datos pueden ser confiables o no
Valor: se refiere a los datos que estamos almacenando y si el procesamiento vale la pena y cómo nos estamos beneficiando de esta gran cantidad de datos.
Todo, desde nuestros teléfonos inteligentes hasta nuestras plantas de manufactura o incluso los refrigeradores y colchones con sensores, están produciendo datos a cada momento, el reto es cómo recomponer esta en información útil, dándole sentido, esta técnica o tendencia de manejo de información se refiere a un volumen grande de datos
minería de datos se refiere a un drive profundo en los datos para extraer el conocimiento clave o información de una determinada cantidad de datos
proceso de extraer información, analizar los grandes volúmenes de datos, sintetizando, identificando y agrupando patrones de comportamiento entre los datos normalmente muy grandes y heterogéneos
se trata de la actividad de analizar grandes conjuntos de datos para entender, confirmar o predecir un comportamiento
5 NIVELES
Extraer, transformar y cargar datos en el almacén
Almacenar y administrar
Proporcionar acceso a datos (Comunicación)
Analizar (Proceso)
Interfaz de usuario (presentar datos al usuario.
Wall Disney hacía uso de Big Data para el análisis de rutas de us clientes y mejorar su experiencia en tiempo real
Data Mining es un conjunto de técnicas de extracción de datos para detectar patrones de comportamiento a través de algoritmos matemáticos
Permite conocer patrones de conducta, periodos de contratación o compra de un servicio determinado, fuga a otras compañías, o incluso riesgos de estafas a partir de patrones sospechosos o inusuales
Generalmente los datos que se analizan pertenecen a clientes y consumidores.