Ingenios@s de Sistemas

Episodio 189 - Big Data 2

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El objetivo del episodio: explorar los diferentes tipos de datos que se pueden recopilar y procesar en Big Data.

Algunas de las posibles aplicaciones de Big Data, como la toma de decisiones empresariales, la investigación y el análisis de tendencias.

  1. Redes sociales: los datos generados por los usuarios de redes sociales, como publicaciones, comentarios y reacciones, pueden ser recopilados y procesados en Big Data. Estos datos pueden proporcionar información valiosa sobre las opiniones, intereses y comportamientos de los usuarios.
  2. Dispositivos de internet de las cosas (IoT): los datos generados por dispositivos conectados a internet, como termostatos inteligentes, relojes deportivos o cámaras de seguridad, pueden ser recopilados y procesados en Big Data. Estos datos pueden proporcionar información valiosa sobre el uso de los dispositivos y la forma en que estos se integran en la vida diaria de las personas.
  3. Transacciones comerciales: los datos generados por las transacciones comerciales, como compras en línea, pagos con tarjeta de crédito o transacciones bancarias, pueden ser recopilados y procesados en Big Data. Estos datos pueden proporcionar información valiosa sobre los hábitos de compra de los consumidores y las tendencias del mercado.
  4. Datos gubernamentales: los datos generados por los gobiernos, como estadísticas de población, empleo o consumo, pueden ser recopilados y procesados en Big Data

    5. Explica que el término "Big Data" se refiere a la cantidad de datos generados, no a su tamaño en términos de memoria o almacenamiento.

    Datos estructurados:

    • Bases de datos relacionales: son bases de datos que almacenan información en tablas y utilizan claves para relacionar los datos entre sí. Ejemplos de bases de datos relacionales incluyen MySQL, Oracle y Microsoft SQL Server.
    • Hojas de cálculo: son archivos que contienen información organizada en celdas y filas, y que pueden incluir fórmulas y gráficos. Ejemplos de hojas de cálculo incluyen Excel, Google Sheets y Apple Numbers.
    • Archivos CSV: son archivos de texto que almacenan información organizada en filas y columnas, separadas por comas. Los archivos CSV pueden ser abiertos y editados con cualquier editor de texto o procesador de hojas de cálculo.

      • Datos no estructurados:

      • Documentos de texto: son archivos que contienen información escrita, como artículos, ensayos o informes. Ejemplos de documentos de texto incluyen archivos Word, PDF o texto plano.
      • Imágenes: son archivos que contienen información visual, como fotografías o ilustraciones. Ejemplos de imágenes incluyen archivos JPEG, PNG o GIF.
      • Audio: son archivos que contienen información sonora, como música o grabaciones de voz. Ejemplos de archivos de audio incluyen archivos MP3, WAV o AIFF.
      • Video: son archivos que contienen información visual y sonora, como películas o vídeos. Ejemplos de archivos de video incluyen archivos MP4, MOV o AVI..

        • Datos semi-estructurados:

        • Contenido de redes sociales: el contenido publicado en redes sociales, como publicaciones, comentarios y hashtags, puede ser considerado semi-estructurado.
        • Correos electrónicos: los correos electrónicos también pueden ser considerados semi-estructurados, ya que tienen cierta estructura, como el remitente, el destinatario, el asunto y el cuerpo del mensaje, pero no están tan organizados como una tabla de datos.
        • Archivos XML: el XML es un lenguaje de marcas extensible que permite definir estructuras para los datos

          • Plan de Asesoria Personal

          Telegram Tecnolitas

          Déjame un mensaje de voz

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