Los analytics de big data consisten en el uso de técnicas de analytics avanzados frente a conjuntos de big data muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, procedentes de distintas fuentes y de diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.
¿Qué es exactamente el big data? Puede definirse como conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo supera la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales para capturar, gestionar y procesar los datos con baja latencia. Entre las características del big data se incluyen el alto volumen, la alta velocidad y la gran variedad. Las fuentes de datos son cada vez más complejas que las de los datos tradicionales porque están siendo impulsadas por la inteligencia artificial (IA), los dispositivos móviles, las redes sociales y el Internet de las cosas (IoT). Por ejemplo, los distintos tipos de datos proceden de sensores, dispositivos, video/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y redes sociales, muchos de ellos generados en tiempo real y a muy grande escala.
Con los analytics de big data, puede impulsar en última instancia una mejor y más rápida toma de decisiones, el modelado y la predicción de resultados futuros y una mayor business intelligence. A la hora de crear su solución de big data, tenga en cuenta el software de código abierto como Apache Hadoop, Apache Spark y todo el ecosistema Hadoop como herramientas rentables y flexibles de procesamiento y almacenamiento de datos diseñadas para gestionar el volumen de datos que se genera hoy en día.
Las empresas pueden acceder a un gran volumen de datos y analizar una gran variedad de fuentes de datos para obtener nuevos insights y tomar medidas. Empiece con poco y escale para manejar datos de registros históricos y en tiempo real.
Las herramientas flexibles de procesamiento y almacenamiento de datos pueden ayudar a las organizaciones a ahorrar costos en el almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos. Descubra patrones y conocimientos que le ayuden a identificar cómo hacer negocios de forma más eficiente.
El análisis de los datos procedentes de sensores, dispositivos, video, registros, aplicaciones transaccionales, web y redes sociales permite a una organización centrarse en los datos. Mida las necesidades de los clientes y los riesgos potenciales y cree nuevos productos y servicios.
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