Claves para entender lo que es realmente el Big Data

1. Claves para entender
el actual Big Data

2. www.alcanalytics.com
www.alcanalytics.blogspot.com.es
@alcanalytics
Ana Cristina Esteban Baranda
@anacesteban
www.linkedin.com/pub/ana-cristina-esteban-baranda

3. Breve historia reciente,
cómo nace el “Big Data”

4. Fuente:Análisis de Datos Agropecuarios. / Iván Ramírez-Morales/ Bertha Mazon-Olivo

6. Google Data Center

7. Hagamos un experimento
Buscar en Google con vuestros móviles lo siguiente:
“ Busco amante en Teruel”

8. Bases de Datos Relacionales
Hadoop

10. Fuente: ¿Qué es Big Data? Manuel Suárez, COO en DataCentric

11. Qué es? Cómo funciona?

14. Tengo un problema….
Aquí no me cabe…

15. Marenostrum en Barcelona
Y no me puedo permitir esto…

16. Una solución puede ser la siguiente:

19. Conceptos claros
(Data Science, datos estructurados/sin
estructurar, Data Mining, Machine Learning,…)

21. Prefijos decimales, símbolos y equivalencia en byte

22. Datos estructurados / Sin estructurar

23. Map Reduce

24. Data Lake
Un data lake es un repositorio de almacenamiento que contienen
una gran cantidad de datos en bruto y que se mantienen allí hasta
que sea necesario. A diferencia de un data warehouse jerárquico que
almacena datos en ficheros o carpetas, un data lake utiliza una
arquitectura plana para almacenar los datos.

25. El datamining (minería de datos), es el conjunto de técnicas y
tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de
manera automática o semiautomática, con el objetivo de
encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen
el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
Datamining

26. Machine Learning
El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de
máquinas (del inglés, "Machine Learning") es el subcampo de las ciencias
de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo
es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan. De
forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar
comportamientos a partir de una información suministrada en forma de
ejemplos.

30. Profesiones vinculadas
al Big Data

31. Equipo Big Data:
El éxito de un proyecto depende de:
Equipo (talento)
Tecnología
Gestión el proyecto
Modelo de negocio (objetivos, alcance)
Alineamiento

32. Analista de Negocio
Graduado en ADE
MBA
Conocimientos TIC
Experiencia en consultoría
Comprende el ciclo de vida de los datos y su contexto,
identifica oportunidades, mejora el beneficio, aumenta la
competitividad y reduce los costes

33. Jefe de Proyecto
Graduado en IT/Ingeniería
Conocimientos TIC
Metodologías Ágiles
Experiencia en Project Management
Facilita la innovación y el crecimiento del equipo.
Gestiona las expectativas de los interesados y asegura
la calidad.

34. Arquitecto Big Data
Graduado en IT/Ingeniería
Experiencia en Cloud/BD
Administrador de SO/Redes
NoSQL, Scripting
Diseña y optimiza la infrastructura elástica de forma escalable
y tolerante a fallos. Asegura la alta disponibilidad y la
potencia

35. Desarrrollador Big Data
Graduado en Informática
Experiencia en Software
Múltiples lenguajes
Hadoop, NoSQL
Aplicaciones en tiempo-real
Desarrolla e integra software que se ejecuta
de forma eficiente y procesa petabytes en
clusters big data.

36. Científico de Datos
Graduado en Informática/Matemáticas/Estadística
Experiencia en Minería de Datos
Diseñador de algoritmos
Resolución analítica
Experto en Apredizaje Automático
Conocimientos en Inteligencia Artificial
Extrae el valor de los datos al aplicar algoritmos
eficientes. Descubre las oportunidades ocultas en los
datos.

37. Ciberseguridad
Graduado en Informática
Seguridad Back/Front
Experiencia en Seguridad
Hacker ético
Capaz de mantener la seguridad de la información en
un entorno big data y nube, detectando y
previniendo ataques extremo a extremo.

38. Otros:
- Directivos/Ejecutivos/Socios
- Abogados “digitales”
- Expertos en Inteligencia de Negocio
- Agencias de Datos
- Usuarios y clientes
- Integración, operaciones, despliegue y entrega del
servicio coordinados.

39. Por qué es importante

43. Utilidades y futuro del Big Data

45. Otro experimento:
Busca en Google con tu movil
“consultoría estadística”

47. https://www.youtube.com/watch?v=S2JATwChnhg
Demografía

50. Industria 4.0

51. Internet of Everything

52. https://www.youtube.com/watch?v=o5emYqHJe-k
Creando valor

53. Ruegos y preguntas

54. Los datos son el petróleo del siglo XXI

55. "El Big data es como el sexo en la adolescencia: todo el mundo
habla de ello, nadie sabe realmente cómo hacerlo, todos
piensan que los demás lo están haciendo, así que todos dicen
que también lo hacen...“
Dan Ariely - Professor of Psychology and Behavioral Economics
at Duke University

56. Ana Cristina Esteban Baranda
www.alcanalytics.com
www.alcanalytics.blogspot.com.es
@alcanalytics
!!!Muchas Gracias¡¡¡