{"id":164034,"date":"2022-07-27T12:37:11","date_gmt":"2022-07-27T11:37:11","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=164034"},"modified":"2023-10-30T17:44:58","modified_gmt":"2023-10-30T16:44:58","slug":"saber-todo-sobre-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/saber-todo-sobre-big-data","title":{"rendered":"Big Data : definici\u00f3n, tecnolog\u00eda, usos, formaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"164034\" class=\"elementor elementor-164034\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-fc7f163 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"fc7f163\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-2f19194\" data-id=\"2f19194\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7034478 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7034478\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><strong>El Big Data se refiere a los megadatos recogidos por las empresas de todos los sectores, analizados para obtener informaci\u00f3n valiosa. Descubre todo lo que tienes que saber al respecto.<\/strong><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-a5a7a3a elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"a5a7a3a\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-46d0de5\" data-id=\"46d0de5\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8e862f6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8e862f6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Antes de definir el Big Data, o los megadatos, es importante<b> entender bien qu\u00e9 son los datos<\/b>. Los datos se definen como cantidades, caracteres o s\u00edmbolos con los que opera un ordenador. Los datos pueden almacenarse o transmitirse como se\u00f1ales el\u00e9ctricas y grabarse en un soporte mec\u00e1nico, \u00f3ptico o magn\u00e9tico.<\/p><p><b>El t\u00e9rmino Big Data<\/b> se refiere a las grandes series de datos recogidas por las empresas que pueden ser extra\u00eddas y analizadas para obtener informaci\u00f3n procesable o utilizada para proyectos de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">Machine Learning<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-199c6fc elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"199c6fc\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-3f2c809\" data-id=\"3f2c809\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82e4957 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"82e4957\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote><b>El Big Data suele definirse por las \u00ab3 V\u00bb que lo caracterizan: el volumen y la variedad de los datos, y la velocidad con la que se generan, recogen y procesan. Esto es lo que diferencia<\/b> <b>los \u00abmegadatos\u00bb de los datos tradicionales.<\/b><\/blockquote>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-127eca8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"127eca8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas tres caracter\u00edsticas fueron identificadas <\/span><b>por primera vez en 2001<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> por Doug Laney, analista de Meta Group Inc. y posteriormente fueron popularizadas por Gartner tras la adquisici\u00f3n de Meta Group en 2005. Hoy en d\u00eda, a veces se atribuyen otras caracter\u00edsticas del Big Data, como la veracidad, el valor y la variabilidad.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En las empresas de todos los sectores, se han vuelto indispensables los sistemas para procesar y almacenar el Big Data. Esto se debe a que <\/span><b>las herramientas tradicionales <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">de gesti\u00f3n de datos no son capaces de almacenar o procesar series de datos tan masivas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3742066 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3742066\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-f0893d9\" data-id=\"f0893d9\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8db1143 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8db1143\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfPara qu\u00e9 sirve el Big Data?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-ed98549 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"ed98549\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-38fe6ba\" data-id=\"38fe6ba\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-abd0526 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"abd0526\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En todos los sectores, las empresas utilizan el Big Data almacenado en sus sistemas para diferentes fines. Esto puede ser para mejorar las operaciones, proponer un mejor servicio al cliente,<\/span><strong> crear campa\u00f1as de marketing personalizadas<\/strong><span style=\"font-weight: 400;\"> basadas en las preferencias de los consumidores, o simplemente para aumentar los ingresos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Con el Big Data, las empresas pueden disfrutar de una<\/span><b> ventaja competitiva<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> sobre sus competidores que no procesan datos. Pueden tomar decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y precisas bas\u00e1ndose directamente en la informaci\u00f3n.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, una empresa puede analizar el Big Data para descubrir informaci\u00f3n valiosa sobre las necesidades y <\/span><b>expectativas de sus clientes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Esta informaci\u00f3n puede utilizarse despu\u00e9s para crear nuevos productos o campa\u00f1as de marketing espec\u00edficas para aumentar la fidelidad de los clientes o las tasas de conversi\u00f3n. Una empresa que se basa totalmente en los datos para impulsar su evoluci\u00f3n se dice que es una empresa \u201cdata-driven\u201d (impulsada por los datos).<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, el Big Data se utiliza en el campo de<\/span> <b>la investigaci\u00f3n m\u00e9dica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En particular, permite identificar factores de riesgo de enfermedades o realizar diagn\u00f3sticos m\u00e1s fiables y precisos. Los datos m\u00e9dicos tambi\u00e9n pueden utilizarse para anticipar y hacer un seguimiento de posibles epidemias.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los megadatos se utilizan en casi todos los sectores sin excepci\u00f3n. El <\/span><b>sector energ\u00e9tico<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> lo utiliza para descubrir zonas potenciales de perforaci\u00f3n y controlar sus operaciones o la red el\u00e9ctrica. Los servicios financieros lo utilizan para gestionar el riesgo y analizar los datos del mercado en tiempo real.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los fabricantes y <\/span><b>las empresas de transporte<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, por su parte, gestionan sus cadenas log\u00edsticas y optimizan sus rutas de entrega gracias a los datos. Del mismo modo, los gobiernos explotan el Big Data para prevenir la delincuencia o en iniciativas de Smart City.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-187c3fc elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"187c3fc\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-2cac4cf\" data-id=\"2cac4cf\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99af90a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"99af90a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfCu\u00e1les son sus fuentes?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6b69e66 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6b69e66\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-79335f0\" data-id=\"79335f0\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-838319e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"838319e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los megadatos pueden proceder de <\/span><b>una gran variedad de fuentes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Algunos ejemplos comunes son los sistemas de transacciones, las bases de datos de clientes y los registros m\u00e9dicos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Del mismo modo, <\/span><b>la actividad de los internautas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> genera un sinf\u00edn de datos. Los registros de clics, las aplicaciones m\u00f3viles, o incluso las redes sociales capturan mucha informaci\u00f3n. El <\/span><b>Internet de las cosas<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">tambi\u00e9n es una fuente de datos gracias a sus sensores, ya sean m\u00e1quinas industriales u objetos conectados \u201cpara el gran p\u00fablico\u201d, como las pulseras inteligentes deportivas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para entenderlo mejor, estos son algunos ejemplos concretos de fuentes de Big Data. Solo la <\/span><b>Bolsa de Nueva York<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> genera alrededor de un terabyte de datos al d\u00eda.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esto es much\u00edsimo, pero no es nada comparado con <\/span><b>las redes sociales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Por ejemplo, Facebook introduce cada d\u00eda m\u00e1s de 500 terabytes de datos nuevos en sus bases de datos. Estos datos se generan principalmente mediante la subida de fotos y v\u00eddeos, los intercambios de mensajes y los comentarios que se dejan en las publicaciones.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En tan solo 30 minutos de vuelo,<\/span> <b>un simple motor de avi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> puede generar m\u00e1s de 10 terabytes de datos. Como puedes ver, el Big Data est\u00e1 fluyendo desde m\u00faltiples fuentes y los datos son cada vez m\u00e1s grandes a medida que la tecnolog\u00eda avanza&#8230;<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-0e4cf12 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"0e4cf12\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-3b75aa8\" data-id=\"3b75aa8\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e56b3c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6e56b3c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Los diferentes tipos de Big Data<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-01967e5 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"01967e5\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-afd15c8\" data-id=\"afd15c8\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1aeb2ab elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1aeb2ab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los datos del Big Data proceden de diversas fuentes y, por tanto, pueden adoptar muchas formas. Hay <\/span><b>varias categor\u00edas principales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuando los datos pueden almacenarse y procesarse en un formato fijo y bien definido, se denominan <\/span><b>datos \u00abestructurados\u00bb<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Gracias a los numerosos avances en inform\u00e1tica, hoy se dispone de t\u00e9cnicas para trabajar eficazmente con estos datos y extraer todo su valor.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, incluso los datos estructurados pueden ser problem\u00e1ticos <\/span><strong>debido a su enorme volumen<\/strong><b>.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Dado que el volumen de un conjunto de datos alcanza ahora varios zettabytes, su almacenamiento y procesamiento presentan verdaderos desaf\u00edos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En cambio, los datos con formato o estructura desconocidos se consideran <\/span><b>datos \u00abno estructurados\u00bb.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Ese tipo de datos presenta muchos desaf\u00edos en t\u00e9rminos de procesamiento y aprovechamiento, m\u00e1s all\u00e1 de su enorme volumen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un ejemplo t\u00edpico es una <\/span><b>fuente de datos heterog\u00e9nea<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que contiene una combinaci\u00f3n de archivos de texto, imagen y v\u00eddeo. En la era digital y multimedia, ese tipo de datos es cada vez m\u00e1s frecuente. Por ello, las empresas tienen grandes cantidades de datos a su alcance, pero les cuesta aprovecharlos por la dificultad de procesar esta informaci\u00f3n no estructurada&#8230;<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por \u00faltimo, <\/span><b>los datos \u00absemiestructurados\u00bb <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">est\u00e1n entre medias de esas dos categor\u00edas. Por ejemplo, puede tratarse de datos estructurados en t\u00e9rminos de formato, pero no claramente definidos dentro de una base de datos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Antes de poder procesar y analizar los datos no estructurados o semiestructurados, es necesario prepararlos y transformarlos utilizando diferentes tipos de herramientas<\/span> de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/text-mining-o-mineria-de-textos-definicion-tecnicas-casos-de-uso\">Data Mining<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> o de preparaci\u00f3n de datos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-743a9c8 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"743a9c8\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-66821ce\" data-id=\"66821ce\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e609243 elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e609243\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Formarse en Big Data  <\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-ee7da7b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"ee7da7b\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-fd0e6ce\" data-id=\"fd0e6ce\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bb644d0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bb644d0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Las t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis del Big Data<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-05fc9cd elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"05fc9cd\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-3c6d982\" data-id=\"3c6d982\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28c3886 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"28c3886\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se utilizan <\/span><b>diferentes t\u00e9cnicas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para analizar el Big Data. Estos son algunos ejemplos.<\/span><\/p><p><b>El an\u00e1lisis comparativo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, por ejemplo, permite a una empresa comparar el rendimiento de sus productos y servicios con los de sus competidores. <\/span><b>El an\u00e1lisis de marketing<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> consiste en analizar los datos para promover nuevos productos y servicios de forma m\u00e1s informada e innovadora.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><b>an\u00e1lisis de sentimientos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> tiene como objetivo evaluar la satisfacci\u00f3n de los clientes con una marca, por ejemplo, revisando las rese\u00f1as o los comentarios dejados en Internet. Del mismo modo, <\/span><b>el an\u00e1lisis de las redes sociales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> puede arrojar luz sobre la reputaci\u00f3n de una empresa bas\u00e1ndose en lo que la gente dice de ella en Internet. As\u00ed es posible identificar nuevos p\u00fablicos objetivos para las campa\u00f1as de marketing.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-a651efd elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"a651efd\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-76fe59e\" data-id=\"76fe59e\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63bb8ef elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"63bb8ef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo se almacena y procesa?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3304ea9 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3304ea9\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-8681e60\" data-id=\"8681e60\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-872e411 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"872e411\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El volumen, la velocidad y la variedad de los megadatos exigen <\/span><b>necesidades espec\u00edficas<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">de infraestructura inform\u00e1tica. Un \u00fanico servidor, o incluso un cl\u00faster de servidores, se ver\u00e1 r\u00e1pidamente sobrecargado por el Big Data.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para lograr una potencia de procesamiento suficiente, puede ser necesario <\/span><b>combinar miles de servidores<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para distribuir el trabajo de procesamiento. Esos servidores deben colaborar en una arquitectura de cl\u00faster, a menudo basada en tecnolog\u00edas dedicadas como Hadoop o<\/span><a href=\"https:\/\/spark.apache.org\/\"> Apache Spark<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><b>Los costes pueden ser muy elevados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, por lo que muchos directivos de empresas son reacios a invertir en una infraestructura adecuada para almacenar y procesar las cargas de trabajo del Big Data.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Como alternativa, muchas organizaciones est\u00e1n recurriendo<\/span> <b>a la nube p\u00fablica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. A d\u00eda de hoy es la soluci\u00f3n preferida. Por ello, el crecimiento de la computaci\u00f3n en nube va de la mano del crecimiento del Big Data.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Un proveedor de nube p\u00fablica puede <\/span><b>ampliar su capacidad de almacenamiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> indefinidamente<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\">en funci\u00f3n de las necesidades de sus clientes en t\u00e9rminos de procesamiento del Big Data. La empresa paga por los recursos que utiliza. No hay restricciones de capacidad ni costes innecesarios.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Entre las <\/span><b>soluciones de almacenamiento en la nube<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> m\u00e1s utilizadas para el Big Data se encuentran Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon Simple Storage Service (S3) y varias bases de datos relacionales, y NoSQL.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s del almacenamiento, muchos proveedores de nubes p\u00fablicas ofrecen <\/span><b>servicios de procesamiento y an\u00e1lisis del Big Data<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Entre ellos se encuentran Amazon EMR, Microsoft Azure HADInsight, o incluso Google Cloud Dataproc.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, tambi\u00e9n hay soluciones para el Big Data dise\u00f1adas para la implantaci\u00f3n in situ. Estas soluciones suelen utilizar <\/span><b>tecnolog\u00edas Apache de c\u00f3digo abierto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en combinaci\u00f3n con Hadoop y Spark. Algunos ejemplos son el gestor de recursos YARN, el framework de programaci\u00f3n MapReduce, la plataforma de streaming de datos Kafka, la base de datos HBase y los motores de consulta SQL como Drill, Hive, Impala o Presto.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-c7dc3ad elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"c7dc3ad\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a1693a0\" data-id=\"a1693a0\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eef2c3c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"eef2c3c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo puedo formarme en Big Data?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-9c46036 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"9c46036\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-150e0b6\" data-id=\"150e0b6\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-012fbe0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"012fbe0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El tratamiento y la explotaci\u00f3n del Big Data requieren el dominio de las diferentes herramientas y t\u00e9cnicas que se comentan en este art\u00edculo. Esas <\/span><b>competencias est\u00e1n muy demandadas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> por empresas de todos los sectores, ya que muchas organizaciones quieren sacar provecho a los datos de los que disponen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para conocer las diferentes profesiones de Big Data, puedes elegir<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\"> los cursos de DataScientest<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Ofrecemos varios cursos que permiten convertirse r\u00e1pidamente en un <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-scientist\">Data Scientist<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/formacion-data-analyst\">Analista de datos<\/a>, Data Engineer o Machine Learning Engineer.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">No esperes m\u00e1s y descubre ahora nuestros cursos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora ya lo sabes todo sobre el Big Data. Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el tema, descubre nuestro dosier completo<\/span> <b>sobre bases de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o sobre<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\"> los distintos perfiles profesionales del Big Data<\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-e9fb75d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"e9fb75d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4c964d9\" data-id=\"4c964d9\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2f65854 elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"2f65854\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubre nuestros cursos en Big Data  <\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f3ccf1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3f3ccf1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0c14df elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"d0c14df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfPara qu\u00e9 sirve el Big Data?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"En todos los sectores, las empresas utilizan el Big Data almacenado en sus sistemas para diferentes fines. 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