Big Data es un concepto que nace de la necesidad de manejar grandes cantidades de datos. La tendencia comenzó con compañías como YouTube al tener la necesidad de guardar y consultar mucha información de manera rápida.
Es un gran movimiento que consiste en el uso de diferentes tipos de bases de datos.
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la definición ahora muy popular del big data como las tres Vs:
Volumen. Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes, incluyendo transacciones comerciales, medios sociales e información de sensores o que se transmite de una máquina a otra. En el pasado, almacenarlos habría sido un problema – pero nuevas tecnologías (como Hadoop) han aligerado la tarea.
Velocidad. Los datos se transmiten a una velocidad sin precedentes y se deben distribuir de manera oportuna. Etiquetas FID, sensores y la medición inteligente crean la necesidad de distribuir torrentes de datos casi en tiempo real.
Variedad. Los datos vienen en toda clase de formatos – desde datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales hasta documentos de texto no estructurados, correo electrónico, video, audio, datos de teletipo bursátil y transacciones financieras.
Los datos de la actualidad provienen de múltiples fuentes, lo que hace difícil vincular, empatar, depurar y transformar datos entre diferentes sistemas. Sin embargo, es necesario conectar y correlacionar relaciones, jerarquías y múltiples vínculos de datos o sus datos se pueden salir de control en un segundo.
Esto de la Big Data, se está volviendo mi tema favorito…
Genial! Siempre me preguntaba qué pasaría en los casos en los que mi aplicación crezca, en si mi pequeña base de datos abastecería o no, ahora veo que hay una cosa llamada Big Data que ya soluciona este problema, me gustaría ver una práctica de cómo transicionar una aplicación pequeña que usa una simple base de datos MySQL a algo como Big Data 😂
Con esta cuarentena el uso y crecimiento de Big Data tiene que haber aumentado en grandes cantidades en diferentes servicios, es una situación para tomar como ejemplo y para dar mayor utilidad a tendencias de manejo de bases de datos de gran tamaño.
Los macrodatos (Big Data) se pueden describir por las siguientes características:
Volumen: la cantidad de datos generados y guardados.
Variedad: el tipo y naturaleza de los datos para ayudar a las personas a analizar los datos y usar los resultados de forma eficaz. Los macrodatos usan textos, imágenes, audio y vídeo. También completan pedazos ¿Qué pedazos? pedidos a través de la fusión de datos.
Velocidad: en este contexto, la velocidad a la cual se generan y procesan los datos para cumplir las exigencias y desafíos de su análisis.
Veracidad: la calidad de los datos capturados puede variar mucho y así afectar a los resultados del análisis.
Valor: los datos generados deben ser útiles, accionables y tener valor.32
Big Data es un concepto que nace de la necesidad de manejar grandes cantidades de datos. La tendencia comenzó con compañías como YouTube al tener la necesidad de guardar y consultar mucha información de manera rápida.
Pienso que hay que separar el procesamiento de grandes cantidades de datos con BigData del concepto de Data Analytics que esta mas enfocado al descubrimiento del conocimiento y la toma de decisiones.
El big data hoy dia se volvio una necesidad tambien gracias a los dispositovos IoT que nos permiten obtener informacion de manera constante sobre practicamente cualquiercosa. E visto aplicaciones en empresa de produccion de alimentos donde miden en tiempo real cada paso del proceso productivo. Y con esta informacion hacen proyecciones y estadisticas de toda la produccion, ademas de claro es de vital uso para el control de calidad.
Si tu objetivo es aprender de bases de datos, definitivamente este es el curso para empezar. No importa si tienes ya bases, deberías hacerlo y retroalimentarte.
Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales.
Es importantisimo saber de matematicas para tener solvencia como profesional en el mundo de las bases de datos. Soy Abogado y muy nuevo en este mundo y a pesar de que comprendo (desde que lo entendí en las clases pasadas de este curso) el funcionamiento de una base de datos y el armado de la misma, pienso que la ruta mas indicada para un conocimiento cabal y profundo sería la siguiente:
ALGEBRA
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
ALGORITMOS
CAlLCULO
5.- BASE DE DATOS
6.- ECUACIONES DIFERENCIALES
Es muy interesante el nacimiento de estos movimientos y como grandes de la industria deben transformarse para acoplarse a las necesidades tecnologías y limitaciones de hardware y software.
Gracias por la explicación instructor Israel, entonces cuando hablamos de Big Data nos referimos al almacenamiento de grandes cantidades de datos un instante muy pequeño de tiempo como lo es un segundo. Qué en el caso de Youtube serían alrededor de 5 horas de contenido por segundo, una cantidad impresionante y que ahora con las bases de datos no relacionales es posible lograr.
Nace de la necesidad de manejar grandes cantidades de datos. Youtube empezó con el uso de Big Data por la cantidad de videos que suben los usuarios, miles de videos por segundo.
Siendo Big data una serie de soluciones que se utilizan para almacenar y obtener grandes cantidades de datos en el menor tiempo.
Casandra es un ejemplo de Big Data que naces de la necesidad de facebook, pero tiene desventajas:
Las llaves ya vienen definidas
No se puede realizar algunos joints
Pero es más usado para almacenar y obtener datos de forma inmediata.
En este blog de Platzi se profundiza sobre los criterios que definen la Big Data, las 5V, herramientas usadas para el manejo de esa cantidad de datos y sus utilidades en la vida real.
Uno de los ejemplos en el blog es la inserción de publicidad personalizada como se ve a continuación:
Vemos que este Tipo de empresas que capturan una gran cantidad de Datos en poco tiempo y tiene gran transaccionalidad y que ademas constatemente aumentan la Cantidad de Datos que manejan, tienen necesidades diferentes a solo almacenar la Data.
No es que sea una desventaja, en el mundo NoSQL la parte más compleja es cambiar la forma de pensar a la hora de diseñar el modelo pues éste se debe basar en las consultas que haremos en la aplicación, y no en la relación de datos entre sí, los JOIN no son parte de esto.
El término “Big Data” se refiere a tres características clave: la volumen (la cantidad de datos), la variedad (la variedad de tipos de datos) y la velocidad (la tasa a la que los datos se generan y se deben procesar).
Tomé un curso de Big Data y definitivamente, a mi entender, no solo se refiere a guardar y extraer información. sino que existe toda una infraestructura y estrategia para ello.
Muy cierto, suena descabellada la idea de subir miles de horas de video por segundo, pero es totalmente cierta dada la cantidad de usuarios que tiene Youtube.
Big Data maneja grandes cantidades de datos, las grandes compañías cambiaron de bases de datos relacionales a otros tipos de bases de datos, que les permitiera realizar consultas de manera rápida y trabajar grandes volúmenes de datos.
y llegamos al Big Data bravo, no importa repasar todo el curso pero vamos en buen camino dominando el mundo con esta carrera suerte de tener conexión para seguir aprendiendo dia a dia
Big Data
Nacen de la necesidad de almacenar y consultar grandes cantidades de datos.
Hay diferentes soluciones de acuerdo a las necesidades que se tengan. Un ejemplo es Cassandra creada para almacenar los datos de Facebook que sí es capaz de guardar la enorme cantidad de datos generados cada segundo pero es poco eficiente para consultar.
Originalmente es un concepto sobre grandes y muchos muchos datos,
una serie de soluciones para almacenar muchos datos en poco tiempo y también sacar datos.
RESUMEN: Big Data es un concepto que nace de la necesidad de manejar grandes cantidades de datos. La tendencia comenzó con compañías como YouTube al tener la necesidad de guardar y consultar mucha información de manera rápida. Es un gran movimiento que consiste en el uso de diferentes tipos de bases de datos.
Un ejemplo es cassandra pero tiene ciertos tipos de desventaja, su ventaja manejar datos masivos a gran velocidad
Big data: Cuando hablamos del big data nos referimos a un conjunto de datos o combinaciones de conjuntos cuyo tamaño(volumen / cantidad), complejidad y velocidad de crecimiento, dificultan su captura, gestion, procesamiento o analisis mediante a herramientas convencionales de bases de datos. Esta tendencia empezo con compañias como Youtube al tener una necesidad de guardar y consultar mucha informacion de manera rapida ademas de que la informacion almacenada va creciendo gradualmente cada vez mas, es un gran movimiento que consiste en el uso de diferentes tipos de bases de datos para realizar las acciones.
Esta base de datos nace de la necesidad de Facebook de guardar mucha más información y sacar mucha más información por segundo. Sin embargo, también tiene algunas desventajas; las llaves están predefinidas, no hay manera de hacer ciertos joins, no podemos sacar todos los datos de una sola vez con una sola clave y otra serie de desventajas que no la hacen tan flexible, pero para el caso particular de meter y sacar datos de una manera rápida es una gran solución.
BIG DATA
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Es un concepto que surge como respuesta a grandes cantidades de datos que con las tecnologías de RDB no se podían manipular de manera practica debido al volumen y complejidad.
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Es un gran movimiento de diferentes tipos de bases de datos que se convierten en una serie de soluciones que surgen como respuesta al manejo de grandes volúmenes de datos en poco tiempo.
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Cassandra es una base de datos desarrollada por facebook (Meta) que sirve de la necesidad de guardar y extraer mayores volúmenes de información por segundo. Presenta unas desventajas como las llaves “keys” están predefinidas y no permite realizar ciertos tipos de JOINS, no se puede extraer todos los datos de una sola vez con una única clave entre otras que no la hacen tan flexible, pero en el caso particular de guardar y extraer datos de manera rápida es una gran solución.
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Muchas veces el termino de Big Data es confundido con Business Intelligence debido a que ambos conceptos se relacionan con grandes volúmenes de datos resumidos analítica, estadística y lógica del negocio.
Big data tiene dos grandes significados, big data es un concepto que nace justamente de lo que describe su nombre grandes cantidades de datos; youtube fue un gran ejemplo de lo que big data fue en un inicio y de cómo se empezó a desarrollar esta nueva rama de la ciencia de datos, en youtube suben miles de hora en un segundo y obviamente todo esto no es magia detrás está justamente la ciencia de datos.
Big data es un gran movimiento de diferentes tipos de bases de datos que te van ayudar a meter y sacar datos de manera sumamente rápida. La base de datos Casandra nace de la necesidad de facebook de sacar y meter información de forma rápida, sin embargo tiene muchas desventajas pero para el caso particular de sacar y meter de una manera super rápida es una gran solución.
«Y ahí es cuando el término Big Data fue acuñado: “Big Data es el término que surge como una respuesta a este movimiento y es una serie de soluciones que se ofrecen para atacar o contraatacar esta necesidad de almacenar una cantidad de datos muy grande, y no sólo muy grande sino en muy poco tiempo”»
Big data --> Movimiento o manejo de datos de diferentes bases de datos para manejarlos de forma rápida.
Soluciones para atacar la necesidad de almacenar grandes cantidades de datos en poco tiempo.
Volumen: la cantidad de datos generados y guardados.
Variedad: el tipo y naturaleza de los datos para ayudar a las personas a analizar los datos y usar los resultados de forma eficaz. Los macrodatos usan textos, imágenes, audio y vídeo. También completan pedazos ¿Qué pedazos? pedidos a través de la fusión de datos.
Velocidad: en este contexto, la velocidad a la cual se generan y procesan los datos para cumplir las exigencias y desafíos de su análisis.
Veracidad: la calidad de los datos capturados puede variar mucho y así afectar a los resultados del análisis.
Valor: los datos generados deben ser útiles, accionables y tener valor.
Youtube -> ejemplo de big data, suben miles de horas de video en un segundo.
Es un gran movimiento de diferentes tipos de bases de datos que permiten ingresar y sacar grandes volumenes de datos.
Esto se refiere a la cantidad de datos generados y almacenados. En el contexto de Big Data, se trata de cantidades masivas de datos, a menudo en terabytes, petabytes o incluso exabytes.
Variedad:
Esto se refiere a la diversidad de tipos de datos. Los datos pueden ser estructurados (como tablas de bases de datos), semiestructurados (como JSON o XML) o no estructurados (como texto, imágenes o vídeos).
Velocidad:
Hace referencia a la rapidez con la que se generan y se deben procesar los datos. En algunos casos, se requiere análisis en tiempo real, lo que significa que los datos deben procesarse mientras se generan.
Ya he visto varios cursos y un monton de informaciion sobre Big Data pero creo que hasta ahora, despues de entender como se hace una BDD, es que entiendo la magnitud que tiene que tener algo para ser Big Data. Es abrumador
![Francisco Garcia [C6]](https://static.platzi.com/media/avatars/avatars/garciafran_c845c2fe-2ea4-42db-a305-a7f4ef13b0fd.jpeg)
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