LAS 7V DEL BIG DATA

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LAS 7V DEL BIG DATA

Se encarga de encontrar patrones, tendencias y relaciones para ayudar a las empresas y organizaciones a tomar decisiones más informadas y estratégicas.

se clasifica

VARIEDAD DE BIG DATA

Permite que Big Data sea realmente grande y provenga de una variedad de tipos de datos.

Tipos de datos

NO ESTRUCTURADODS

Se trata de información que no se encuentra organizada de manera predeterminada o que no sigue un modelo o estructura específica

VIDEO

AUDIO

SEMIESTRUCTURADOS

Son aquellos que carecen de orden tabular pero poseen una estructura jerárquica básica gracias a determinadas marcas.

PAGINAS WEB

CORREOS ELECTRONICOS

ESTRUCTURADOS

Son modelos de datos predefinidos, generalmente solo texto fáciles de buscar y analizar.

RESULTADOS DE FORMULARIOS WEB

ARCHIVOS DE EXCEL

VELOCIDAD DE BIG DATA

se refiere a la rapidez con la que se generan los datos, aquellos datos de alta velocidad se generan a un ritmo tal que necesitan técnicas de procesamiento distribuido.

PUBLICACIONES DE FACEBOOK.

MENSAJES DE TWITTER

VISUALIZACION DE BIG DATA

La visualización de datos es muy esencial,usar gráficos para visualizar grandes cantidades de datos complejos es más efectivo para transmitir significado que hojas de cálculo e informes.

GRÁFICOS DE DISPERSIÓN

CARTOGRAMA

VALOR DE BIG DATA

De acuerdo al valor, grandes conjuntos de datos contienen información valiosa, pero extraer ese valor de manera eficiente es un desafío constante.

Ejemplo

LOS HIPERMERCADOS PUEDEN PREDECIR MEJOR QUÉ PRODUCTOS SE VENDERÁN MEJOR.

VERACIDAD DE BIG DATA

Hace referencia a la calidad de los datos.

• Datos de alta veracidad: son valiosos de analizar y contribuyen significativamente a los resultados.
• Datos de baja veracidad:contienen un alto porcentaje de datos sin sentido.

ENSAYO MÉDICO.

DATOS DE UN EXPERIMENTO

VULNERABILIDAD DE BIG DATA

se refiere a la necesidad de proteger los datos de posibles brechas de seguridad y ataques cibernéticos.

Ejemplo

CIBERATAQUES

VOLUMEN DE BIG DATA

Hace referencia a la cantidad masiva de información que debe ser analizada, a menudo superando los terabytes y petabytes. Debido a este gran tamaño, se necesitan tecnologías de procesamiento especializadas. Es decir, los conjuntos de datos de Big Data son demasiado grandes para ser manejados por computadoras portátiles o de escritorio.

Ejemplos

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