Universidad de Belgrano | 23-09-2014Eduardo Azzola - Nicolás Leguizamón

Repensando Big Data

Las 3 “V”(Un clásico)

Volumenen

crecimiento

Volumenvs

Variedad

http://pennystocks.la/internet-in-real-time/

Big Data hoy en día

1. Evolución rápida 2. Estar abierto a nuevos

productos 3. Utilizar herramientas que

permitan conectarse a una amplia variedad de formatos

4. Se desarrollan y desarrollarán técnicas para facilitar relaciones entre Hadoop y los DW

Repensando…

¿ Las 3 “V” ?

Las 4 “V”

Bajar Big Data al nivel de los ojos

Traten de determinar lo más rápido que puedan cuantas veces aparece el número 5 en la siguiente lista:

Bajar Big Data al nivel de los ojos

Y ahora…

Bajar Big Data al nivel de los ojos

La exploración visual de los datos permite que la historia de los

datos se revele de una forma que el cerebro puede captar en un

segundo

Eso simplemente no sucede con una hoja de cálculo

Bajar Big Data al nivel de los ojos

¿Cuál es la sub-categoría de producto de menor ganancia?

Bajar Big Data al nivel de los ojos

¿Cuál es la sub-categoría de producto de menor ganancia?

¿Cuál es la sub-categoría de producto de menor ganancia?

Bajar Big Data al nivel de los ojos

Bajar Big Data al nivel de los ojos

Bajar Big Data al nivel de los ojos

Bajar Big Data al nivel de los ojos

Big Datay

Tableau

Visualization

Análisis posibles1. Análisis sentimental

Entender qué es lo que sus clientes sienten cuando se nombra una marca o un producto, en tiempo real.

2. Navegación Web (Clickstream)Capturar y analizar la traza de navegación de los usuarios de un sitio web, con el fin de optimizarlo

3. Sensores/Máquinas industrialesDescubrir patrones en los datos que se toman automáticamente de sensores o máquinas industriales

4. GeolocalizaciónAnalizar datos basados en la localización para poder manejar operaciones y tomar decisiones basándose en donde suceden

5. Logs de servidoresInvestigar logs para diagnosticar fallas en los procesos y prevenir brechas de seguridad

6. Datos no estructurados (txt, video, imagen, etc..)Comprender patrones en archivos a lo largo de millones de sitios web, mails, documentos, etc

Value

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