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da francis rivera manca 1 anno

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CARACTERÍSTICAS DEL BIG DATA

El Big Data se caracteriza por siete V fundamentales que permiten entender y gestionar mejor los macrodatos. Entre ellas, el valor es crucial para destacar los datos realmente importantes y utilizarlos en la toma de decisiones estratégicas que pueden beneficiar a las empresas en múltiples aspectos como aumentar ventas, atraer inversionistas y acercarse más a los clientes.

CARACTERÍSTICAS DEL BIG DATA

CARACTERÍSTICAS DEL BIG DATA

Las características de los Big Data se conocen comúnmente como las siete V

Están compuestas por

VISUALIZACIÓN


Se utilizan tablas y gráficos como una manera más efectiva para visualizar grandes cantidades de datos complejos

Más eficaz

Qué las hojas de cálculo e informes repletos de números

Uso de tablas y gráficos para
visualizar grandes cantidades de datos complejos es mucho más efectivo en
transmitir significado que las hojas de cálculo y los informes repletos de números
y fórmulas.

Qué las hojas de cálculo e informes repletos de números

VALOR DE LOS MACRODATOS

Se debe descubrir el valor y poner atención a los datos que son realmente importantes

Sirve para

FUTURAS ACCIONES ESTRATÉGICAS

TOMA DE DECISIONES

LAA EMPRESAS

VERACIDAD

Es la calidad de los datos que se analizan

Se divide

DATOS DE BAJA VERACIDAD

Contienen un alto porcentaje de datos sin sentido

DATOS DE ALTA VERACIDAD

Tienen muchos registros que son valiosos para analizar y que contribuyan de manera significativa a los resultados generales

Ejemplo

LOS DATOS DE UN EXPERIMENTO

Representa la rapidez con la que los datos se procesan y se muestran accesibles

VARIEDAD

Los Big Data proceden de una gran variedad de datos

Tipos

NO ESTRUCTURADOS

Entre los que se incluyen:

SEMIESTRUCTURADO

ESTRUCTURADOS

Faciles de gestionar como son las bases de datos

VELOCIDAD

Rapidez con la que se generan los datos.

Para esto

SE REQUIEREN TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DISTINTAS

Para los datos que se generan a alta velocidad

VOLUMEN

Hace referencia al tamaño de los conjuntos de datos que necesitan ser analizados y procesados

Requiere

TEGNOLOGÍA DIFERENTES A LAS TRADICIONALES

Para el almacenamiento y procesamiento

Por ejemplo

Todas las transacciones con tarjeta de crédito en un día en Europa