Potenciando los Datos en la Nube: Data Science, Big Data, ML e AI

Caro 👩‍💻 las 5 V son: * Volumen * Velocidad * Variedad * Veracidad * Valor de los datos

* Business Intelligence (BI): \- Tecnologías y herramientas para procesar datos y ayudar a la toma de decisiones en altos cargos. \- Procesos tradicionales basados en ETL o ELT. \- Visualizaciones como tableros de indicadores y reportes de ventas. * Big Data: \- Análisis de grandes volúmenes de datos provenientes de múltiples fuentes. \- Importancia de la limpieza, transformación de datos y aplicación de reglas de negocios. \- Concepto de las 5V: Volume, Value, Variety, Velocity, Veracity. * Ciencia de Datos: \- Búsqueda de patrones en la información para apoyar decisiones estratégicas. \- Identificación de patrones de ventas y recomendaciones para aumentar ingresos. * Machine Learning: \- Generación de modelos de recomendación basados en el comportamiento del usuario. \- Aplicación en plataformas de ventas y publicidad. * Otros Procesos Avanzados: \- Deep Learning, inteligencia artificial y otros procesos que utilizan datos procesados. * Arquitecturas de Datos: \- On-premise, cloud, y arquitecturas híbridas. \- Herramientas on-premise recomendadas: SQL, Analysis Service, Reporting Service, Integration Service, Power BI. \- Herramientas cloud recomendadas: GCP, AWS, Azure. * Migración de Arquitecturas: \- Proceso de migración de on-premise a cloud. \- Ejemplo con Azure: Data Lake, Databricks, Synapses, y Power BI. * Importancia de las Migraciones Paso a Paso: \- Comprensión del negocio y lógica detrás de los desarrollos para asegurar la calidad en procesos de datos.

No entendí nada :S

Guardar como favorita esta clase, me quedaron claro muchos conceptos que se parecen, pero son totalmente diferente a nivel técnico xd

Las 5 V's del Big Data son las características que definen el volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad y el valor de los datos masivos. Estas características son fundamentales para comprender y gestionar la complejidad de los datos en la era de la información. **1. Volumen (Volume):** Se refiere a la gran cantidad de datos que se generan y recopilan constantemente. Esta cantidad puede ser tan grande que supera la capacidad de los sistemas tradicionales de almacenamiento y procesamiento. **2. Velocidad (Velocity):** Hace referencia a la rapidez con la que se generan y cambian los datos. En el mundo del Big Data, los datos se generan en tiempo real o casi en tiempo real, lo que exige sistemas capaces de procesarlos y analizarlos de manera instantánea. **3. Variedad (Variety):** Describe la diversidad de formatos y tipos de datos que se encuentran en el Big Data. Estos pueden incluir datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados, provenientes de diferentes fuentes como redes sociales, sensores, registros de transacciones, etc. **4. Veracidad (Veracity):** Se refiere a la precisión y confiabilidad de los datos. En el Big Data, la veracidad es crucial para tomar decisiones acertadas basadas en la información. Es necesario implementar mecanismos para garantizar la calidad y limpieza de los datos. **5. Valor (Value):** Representa la utilidad y el beneficio que se puede extraer de los datos. El objetivo final del Big Data es convertir los datos en información valiosa que permita tomar mejores decisiones, optimizar procesos, identificar nuevas oportunidades y generar conocimiento.

Como desde el minuto 6 todo se salió de control 😅 Para quien no tiene contexto de Ingeniería de Datos queda perdido.

### Conclusión El uso combinado de Data Science, Big Data, ML e AI en la nube ofrece una poderosa plataforma para transformar datos en valor tangible. Las organizaciones pueden aprovechar estos avances para mejorar la toma de decisiones, optimizar operaciones y ofrecer experiencias personalizadas, todo mientras se benefician de la flexibilidad, escalabilidad y costo-efectividad que ofrece la nube. La clave está en elegir las herramientas y servicios adecuados que se alineen con las necesidades y objetivos específicos de cada organización.

Desde la clase 28 entiendo mas por los comentarios que por la instructora...

creo que el concepto de data scientist alberga ML , no habría porqué diferenciarlo

1\. Volumen: Cantidad 2\. Velocidad: Lo rápido que se generan 3\. Variedad de los datos: Múltiples formatos 4\. Veracidad de los datos: Grado de confianza, precisión de los datos. 5\. Viabilidad : Factibilidad técnica y económica de gestionarlos 6\. Variabilidad: Tiempo que los datos deben permanecer almacenados antes de perder su relevancia o utilidad. 7\. Visualización de los datos: Forma en que se presentan los datos. 8\. Valor de los datos: Beneficio potencial que se pueden obtener de los datos.

Lo que se puede hacer en el sector de los datos es: * **Business Intelligence:** Se encarga de organizar los datos para presentarlos a una junta directiva y que ellos se encarguen de tomar decisiones adecuadas en base a estos datos. * **Big Data:** Es más complejo que el business Intelligence, pero se basa en lo mismo, sus procesos son más complicados, la cantidad de datos es mucho mayor, así mismo el proceso de limpieza y transformación es más complejo, un proceso de Big Data tiene las **5V** (Volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor de datos). * **Ciencia de Datos:** Esta se encarga de identificar patrones en los datos, y en base a esto tomar acciones, que los altos cargos actúen tomando en cuenta estos patrones. * **Machine Learning:** Se encarga de generar modelos de recomendación, en base a tus gustos, este te recomienda más cosas similares, es lo que utiliza Amazon, Mercado Libre, utiliza tus búsquedas para seguirte recomendando cosas similares. * Con los datos también se puede hacer el **Deep Learning, Inteligencia Artificial.** Nos dice que hay diferentes tipos de arquitecturas (es en donde se está realizando el proceso de gestión de datos) en las que se puede trabajar con los datos. * **On Premise:** Sistemas de Gestión de datos relacionales como **SQL, Análisis Service, Reporting Service, integretion Service y sobre todo Power BI.** * **CLOUD:** Se tiene que aprender plataformas como: **GCP, AWS, AZURE,** * También están las **Híbridas.**

\# Potenciando los Datos en la Nube: Data Science, Big Data, ML e IA \### 1. Data Science en la Nube ```sql \-- Ejemplo de análisis de datos con SQL \-- Análisis de comportamiento de clientes SELECT c.categoria\_cliente, COUNT(\*) as total\_clientes, AVG(v.monto\_total) as promedio\_compra, SUM(v.monto\_total) as ventas\_totales FROM clientes c JOIN ventas v ON c.id = v.cliente\_id GROUP BY c.categoria\_cliente HAVING COUNT(\*) > 100 ORDER BY ventas\_totales DESC; ``` \### 2. Big Data - Procesamiento de Grandes Volúmenes ```sql \-- Particionamiento de tablas para Big Data CREATE TABLE ventas\_historicas ( id BIGINT, fecha DATE, monto DECIMAL(15,2), cliente\_id BIGINT ) PARTITION BY RANGE (YEAR(fecha)) ( PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023), PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN MAXVALUE ); \-- Consulta optimizada para grandes volúmenes SELECT DATE\_TRUNC('month', fecha) as mes, SUM(monto) as total\_ventas FROM ventas\_historicas WHERE fecha >= '2023-01-01' GROUP BY DATE\_TRUNC('month', fecha); ``` \### 3. Machine Learning - Predicciones ```sql \-- Preparación de datos para ML WITH datos\_entrenamiento AS ( SELECT c.edad, c.genero, c.ubicacion, COUNT(v.id) as frecuencia\_compra, AVG(v.monto) as ticket\_promedio, MAX(CASE WHEN v.monto > 1000 THEN 1 ELSE 0 END) as cliente\_premium FROM clientes c JOIN ventas v ON c.id = v.cliente\_id GROUP BY c.id, c.edad, c.genero, c.ubicacion ) SELECT \* FROM datos\_entrenamiento; \-- Ejemplo de predicción simple CREATE FUNCTION predecir\_compra( p\_edad INT, p\_frecuencia\_compra INT, p\_ticket\_promedio DECIMAL ) RETURNS DECIMAL AS $$ BEGIN RETURN (p\_edad \* 0.1 + p\_frecuencia\_compra \* 0.5 + p\_ticket\_promedio \* 0.01); END; $$ LANGUAGE plpgsql; ``` \### 4. Inteligencia Artificial - Automatización ```sql \-- Sistema de recomendaciones básico CREATE VIEW recomendaciones\_productos AS SELECT v1.cliente\_id, p2.id as producto\_recomendado, COUNT(\*) as frecuencia\_conjunta FROM ventas v1 JOIN ventas v2 ON v1.cliente\_id = v2.cliente\_id JOIN productos p1 ON v1.producto\_id = p1.id JOIN productos p2 ON v2.producto\_id = p2.id WHERE v1.producto\_id != v2.producto\_id GROUP BY v1.cliente\_id, p2.id HAVING COUNT(\*) > 5 ORDER BY frecuencia\_conjunta DESC; ``` \### 5. Integración de Servicios en la Nube ```sql \-- Ejemplo de ETL en la nube CREATE PROCEDURE procesar\_datos\_nube() BEGIN \-- Extraer datos INSERT INTO staging\_area SELECT \* FROM cloud\_source\_data WHERE fecha\_proceso = CURRENT\_DATE; \-- Transformar UPDATE staging\_area SET datos\_procesados = CASE WHEN tipo = 'A' THEN proceso\_ml\_a(datos) WHEN tipo = 'B' THEN proceso\_ml\_b(datos) ELSE datos END; \-- Cargar INSERT INTO data\_warehouse SELECT \* FROM staging\_area WHERE calidad\_dato > 0.8; END; ``` \### Casos de Uso Prácticos: 1\. \*\*Análisis Predictivo\*\* ```sql \-- Predicción de abandono de clientes SELECT cliente\_id, ultima\_compra, frecuencia\_visitas, CASE WHEN DATEDIFF(NOW(), ultima\_compra) > 90 AND frecuencia\_visitas < 5 THEN 'Alto Riesgo' WHEN DATEDIFF(NOW(), ultima\_compra) > 60 THEN 'Riesgo Medio' ELSE 'Bajo Riesgo' END as riesgo\_abandono FROM metricas\_clientes; ``` 2\. \*\*Segmentación de Clientes\*\* ```sql \-- Clustering básico de clientes WITH metricas AS ( SELECT cliente\_id, AVG(monto) as promedio\_compra, COUNT(\*) as frecuencia, MAX(fecha) as ultima\_compra FROM ventas GROUP BY cliente\_id ) SELECT CASE WHEN promedio\_compra > 1000 AND frecuencia > 10 THEN 'VIP' WHEN promedio\_compra > 500 OR frecuencia > 5 THEN 'Regular' ELSE 'Ocasional' END as segmento, COUNT(\*) as total\_clientes FROM metricas GROUP BY segmento; ``` \### Consideraciones Importantes: 1\. \*\*Escalabilidad\*\* \- Particionamiento de datos \- Índices optimizados \- Procesamiento distribuido 2\. \*\*Seguridad\*\* \- Encriptación de datos sensibles \- Control de acceso granular \- Auditoría de accesos 3\. \*\*Rendimiento\*\* \- Optimización de consultas \- Caché de resultados \- Procesamiento paralelo 4\. \*\*Calidad de Datos\*\* \- Validación de entrada \- Limpieza de datos \- Normalización Estas tecnologías son fundamentales para: \- Toma de decisiones basada en datos \- Automatización de procesos \- Mejora de experiencia del cliente \- Optimización de recursos