Big Data: definición, funcionamiento y aplicaciones

diapositivas sobre todo lo que tiene BIG DATA

1. Big Data
Sergio Alexander Gomez Puentes

2. ¿Qué es Big Data?
El Big Data hace referencia al conjunto masivo de datos que se generan
a gran velocidad y en múltiples formatos a través de diferentes fuentes
digitales, como redes sociales, dispositivos móviles, sensores,
transacciones, cámaras o plataformas web.

3. Importancia del Big Data
El Big Data es fundamental en la era digital porque
transforma datos en decisiones inteligentes.
Su importancia radica en que permite a
empresas, gobiernos y organizaciones:
Comprender mejor a los usuarios y sus
comportamientos.
Optimizar procesos y recursos mediante análisis
predictivo.
Detectar fraudes o riesgos en tiempo real.
Tomar decisiones estratégicas basadas en
evidencia y no en suposiciones.
Desarrollar innovaciones en productos y servicios
personalizados.

4. Un experto en Big Data (o científico de datos) es el
profesional encargado de recoger, limpiar, analizar e
interpretar grandes volúmenes de información. Entre
sus funciones principales están:
Diseñar sistemas de almacenamiento y
procesamiento de datos.
Aplicar modelos estadísticos y de inteligencia
artificial.
Crear visualizaciones y reportes para la toma de
decisiones.
Garantizar la seguridad, privacidad y calidad de los
datos.
Este perfil conocimientos en matemáticas,
programación, análisis estadístico y negocios, y domina
herramientas como Python, R, Hadoop, Spark y SQL.
Experto en Big Data

5. Origen de los Datos
Los datos que alimentan el Big Data provienen de
una gran variedad de fuentes estructuradas y no
estructuradas, tales como:
Redes sociales: publicaciones, comentarios,
likes, hashtags.
Transacciones digitales: compras en línea, pagos
electrónicos.
Sensores y dispositivos IoT (Internet de las
Cosas): datos de temperatura, movimiento o
ubicación.
Navegación web: historiales, búsquedas, clics y
cookies.
Registros empresariales y bases de datos: ventas,
clientes, producción.

6. Herramientas utilizadas en Big Data
El análisis de Big Data requiere tecnologías
especializadas capaces de procesar enormes
volúmenes de información de manera rápida y
eficiente.
Hadoop: plataforma de almacenamiento y
procesamiento distribuido.
Apache Spark: motor de análisis en tiempo
real.
NoSQL (MongoDB, Cassandra): bases de
datos para datos no estructurados.
Python y R: lenguajes de programación
para análisis y modelado estadístico.

7. Casos de Uso del Big Data
Salud: detección temprana de enfermedades y
análisis genómico.
Banca: prevención de fraudes y análisis de riesgos
financieros.
Comercio electrónico: personalización de ofertas
y recomendaciones.
Transporte: gestión de tráfico y rutas inteligentes.
Medio ambiente: monitoreo climático y
predicción de desastres naturales.
Deportes: análisis del rendimiento y estrategias de
juego.

8. ¿Cómo funciona el Big Data?
Captura: recolección de datos desde diversas
fuentes digitales.
Almacenamiento: organización de la
información en sistemas distribuidos.
Procesamiento: limpieza, clasificación y
preparación de los datos.
Análisis: aplicación de algoritmos, modelos
predictivos o inteligencia artificial.
Visualización y decisión: presentación de
resultados mediante gráficos o reportes para
facilitar la toma de decisiones.