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¿Qué es Big data en palabras simples? Aplicación y perspectivas de big data

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Después de 10 años, el mundo entrará en una nueva era: la era de los grandes datos. En lugar de un widget meteorológico en la pantalla del teléfono inteligente, él mismo le dirá qué es lo mejor para usar. En el desayuno, el teléfono le mostrará el camino a lo largo del cual llegará rápidamente al trabajo y cuándo tendrá que irse.

Bajo la influencia de Big Data, todo lo que una persona no toca cambiará. Averiguaremos qué es y también consideraremos la aplicación real y las perspectivas de la tecnología.

¿Qué es Big data?

Big data es una tecnología de procesamiento de información que supera cientos de terabytes y crece exponencialmente con el tiempo.

Dichos datos son tan grandes y complejos que ninguna de las herramientas tradicionales de administración de datos puede almacenarlos o procesarlos de manera eficiente. Una persona no puede analizar este volumen. Para esto, se han desarrollado algoritmos especiales que, después de analizar grandes datos, le dan a la persona resultados comprensibles.

Big Data incluye petabytes (1024 terabytes) o exabytes (1024 petabytes) de información que conforman miles de millones o trillones de registros de millones de personas y todos de diferentes fuentes (Internet, ventas, centro de contacto, redes sociales, dispositivos móviles). Como regla general, la información está mal estructurada y, a menudo, es incompleta e inaccesible.

¿Cómo funciona la tecnología Big-Data?

Los usuarios de la red social Facebook cargan fotos, videos y realizan acciones todos los días por cientos de terabytes. No importa cuántas personas participen en el desarrollo, no podrán hacer frente al flujo constante de información. Para desarrollar aún más el servicio y hacer que los sitios se sientan más cómodos: introduzca recomendaciones de contenido inteligente, muestre anuncios relevantes para el usuario, cientos de miles de terabytes pasan a través del algoritmo y reciben información estructurada y comprensible.

Al comparar una gran cantidad de información, encuentra la relación. Es probable que estas relaciones predigan el futuro. Encontrar y analizar a una persona ayuda a la inteligencia artificial.

La red neuronal escanea miles de fotos, videos, comentarios, los cientos de terabytes de big data y da el resultado: cuántos clientes satisfechos abandonan la tienda, si habrá un embotellamiento en las próximas horas, qué discusiones son populares en la red social y mucho más.

Métodos de trabajo con big data:

  • Aprendizaje automático
  • Análisis del estado de ánimo
  • Análisis de redes sociales.
  • Asociación de reglas de aprendizaje
  • Análisis de árbol de clasificación
  • Algoritmos Genéticos
  • Análisis de regresión

Aprendizaje automático

Miras las noticias, como las publicaciones de Instagram, y el algoritmo examina tu contenido y recomienda otros similares. La inteligencia artificial aprende sin programación explícita y se enfoca en pronósticos basados en propiedades bien conocidas extraídas de conjuntos de "datos de entrenamiento".

El aprendizaje automático ayuda a :

  • Distinguir entre correo no deseado y correo no deseado
  • Explore las preferencias del usuario y brinde recomendaciones
  • Identifique el mejor contenido para atraer clientes potenciales.
  • Determinar la probabilidad de ganar un caso y establecer honorarios legales

Análisis del estado de ánimo

El análisis del estado de ánimo ayuda a :

  • Mejore el servicio de la cadena hotelera analizando los comentarios de los huéspedes
  • Personalice los incentivos y servicios para satisfacer las necesidades del cliente.
  • Determine a partir de las opiniones en la red social qué piensan los clientes.

Análisis de redes sociales

El análisis de redes sociales se utilizó por primera vez en la industria de las telecomunicaciones. El método es utilizado por los sociólogos para analizar las relaciones entre personas en muchos campos y actividades comerciales.

Este análisis se utiliza para :

  • Vea cómo las personas de diferentes grupos de población forman relaciones con personas externas
  • Descubra la importancia y la influencia de una persona específica en un grupo
  • Encuentra el número mínimo de conexiones directas para conectar a dos personas
  • Comprender la estructura social de la base de clientes.

Reglas de asociación de aprendizaje

¿Las personas que no compran alcohol toman jugos con más frecuencia que los amantes de las bebidas fuertes?

Estudiar las reglas de asociación es un método para descubrir relaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos. Por primera vez, fue utilizado por grandes cadenas de supermercados para descubrir relaciones interesantes entre productos utilizando la información de los sistemas de puntos de venta de supermercados (POS).

Usando reglas de asociación :

  • Coloque los productos más cerca unos de otros para aumentar las ventas.
  • Extraiga la información del visitante del sitio web de los registros del servidor web
  • Analizar datos biológicos.
  • Rastree los registros del sistema para detectar intrusos
  • Determine si los compradores de té toman refrescos con más frecuencia

Análisis de árbol de clasificación

La clasificación estadística define las categorías a las que pertenece la nueva observación.

La clasificación estadística se utiliza para :

  • Asignación automática de documentos a categorías.
  • Clasificación de organismos en grupos.
  • Desarrollar perfiles de estudiantes que toman cursos en línea.

Algoritmos Genéticos

Los algoritmos genéticos están inspirados en cómo funciona la evolución, es decir, a través de mecanismos como la herencia, la mutación y la selección natural.

Los algoritmos genéticos se utilizan para :

  • Programación de médicos para departamentos de emergencia en hospitales.
  • Cálculo de materiales óptimos para el desarrollo de automóviles de bajo consumo.
  • Crear contenido "artificialmente creativo" como juegos de palabras y chistes

Análisis de regresión

¿Cómo afecta la edad de una persona al tipo de automóvil que compra?

En un nivel básico, el análisis de regresión implica la manipulación de alguna variable independiente (como la música de fondo) para ver cómo afecta a la variable dependiente (tiempo que pasa en la tienda).

El análisis de regresión se usa para determinar:

  • Niveles de satisfacción del cliente
  • Cómo afecta el pronóstico del tiempo del día anterior a la cantidad de llamadas de asistencia
  • Cómo el área y el tamaño de las casas afectan el precio de la vivienda

Minería de datos: cómo se recopila y procesa Big Date

Cargar grandes datos en una base de datos relacional tradicional para su análisis requiere mucho tiempo y dinero. Por esta razón, han aparecido enfoques especiales para la recopilación y análisis de información. Para obtener y luego recuperar la información, combínela y colóquela en un "lago de datos". A partir de ahí, los programas de inteligencia artificial que utilizan algoritmos complejos buscan patrones repetitivos.

El almacenamiento y el procesamiento se realiza con las siguientes herramientas:

  • Apache HADOOP es un sistema de procesamiento de datos orientado a paquetes. El sistema almacena y rastrea información en varias máquinas y escala a varios miles de servidores.
  • HPPC es una plataforma de código abierto desarrollada por LexisNexis Risk Solutions. HPPC se conoce como el Superordenador de análisis de datos (DAS), que admite el procesamiento de datos tanto en modo por lotes como en tiempo real. El sistema utiliza supercomputadoras y clústeres de computadoras convencionales.
  • Tormenta : procesa información en tiempo real. Utiliza la licencia pública de código abierto Eclipse.

La aplicación real de Big Data

El crecimiento más rápido en el gasto en tecnología de big data se produce en los servicios de banca, salud, seguros, valores e inversiones, así como en telecomunicaciones. Tres de estas industrias están en el sector financiero, que tiene muchas opciones útiles para el análisis de Big Data: detección de fraude, gestión de riesgos y optimización del servicio al cliente.

Los bancos y las compañías de tarjetas de crédito usan big data para identificar patrones que indican actividad criminal. Debido a esto, algunos analistas creen que los grandes datos pueden beneficiar a la criptomoneda . Los algoritmos podrán detectar fraudes y actividades ilegales en la industria de la criptografía.

Gracias a las criptomonedas como Bitcoin y Ethereum, la cadena de bloques puede admitir cualquier tipo de información digitalizada. Se puede usar en el campo Big Data, especialmente para mejorar la seguridad o la calidad de la información.

Por ejemplo, un hospital puede usarlo para garantizar la seguridad, relevancia de los datos del paciente y preservar completamente su calidad. Al colocar bases de datos de salud en la cadena de bloques, el hospital proporciona a todos sus empleados acceso a una única fuente de información que no cambia.

Del mismo modo que las personas asocian la criptomoneda con la volatilidad, a menudo asocian grandes datos con la capacidad de filtrar grandes cantidades de información. Big Data ayuda a rastrear tendencias. Muchos factores influyen en el precio y los algoritmos de big data lo tendrán en cuenta y luego proporcionarán una solución.

Perspectivas para usar Big Date

Blockchain y Big Data son dos tecnologías en evolución y complementarias. Desde 2016, blockchain a menudo se discute en los medios. Esta es una tecnología de base de datos distribuida criptográficamente segura para almacenar y transmitir información. La protección de la información privada y confidencial es un problema urgente y futuro de big data que la cadena de bloques puede resolver.

Casi todas las industrias han comenzado a invertir en análisis de Big Data, pero algunas están invirtiendo más que otras. Según IDC, gastan más en banca, fabricación discreta, fabricación de procesos y servicios profesionales. Según la investigación de Wikibon, los ingresos por ventas de programas y servicios en el mercado mundial en 2018 ascendieron a $ 42 mil millones, y en 2027 superará la marca de $ 100 mil millones.

Neimeth estima que la cadena de bloques representará hasta el 20% del mercado total de big data para 2030, generando hasta $ 100 mil millones en ingresos anuales. Esto excede las ganancias de PayPal, Visa y Mastercard combinadas.

El análisis de Big Data será importante para el seguimiento de las transacciones y permitirá a las empresas que usan blockchain identificar esquemas ocultos y descubrir con quién interactúan en blockchain.

Gran mercado de datos en Rusia

Todo el mundo, incluida Rusia, utiliza la tecnología Big Data en banca, comunicaciones y venta minorista. Los expertos creen que en el futuro la tecnología será utilizada por la industria del transporte, las industrias de petróleo y gas y alimentos, así como la energía.

Los analistas de IDC han reconocido a Rusia como el mayor mercado regional de BDA. Según las estimaciones de este año, los ingresos se acercarán a $ 1.4 mil millones y representarán el 40% de la inversión total en el sector de big data y aplicaciones de inteligencia empresarial.

Fecha de publicación 22/08/2019
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