La analítica de big data es el uso de técnicas avanzadas de analítica para conjuntos muy grandes y distintos de big data que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.
¿Qué es exactamente el big data? Se puede definir como conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de las tradicionales bases de datos relacionales para capturar, gestionar y procesar los datos con baja latencia. Las características de big data incluyen alto volumen, alta velocidad y gran variedad. Las fuentes de datos se están volviendo más complejas que las de los datos tradicionales porque están impulsadas por inteligencia artificial (IA), dispositivos móviles, redes sociales e Internet de las cosas (IoT). Por ejemplo, los diferentes tipos de datos se originan en sensores, dispositivos, video/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y redes sociales, muchos de ellos generados en tiempo real y a gran escala.
Con la analítica de big data, en última instancia, puede impulsar una mejor y más rápida toma de decisiones, modelado y predicción de resultados futuros y una inteligencia empresarial mejorada. A medida que crea su solución de big data, considere software de código abierto como Apache Hadoop, Apache Spark y todo el ecosistema de Hadoop como herramientas rentables y flexibles de almacenamiento y procesamiento de datos diseñadas para manejar el volumen de datos que se genera en la actualidad.
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. Comience de a 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 e insights que le ayuden a identificar y hacer negocios de manera más eficiente.
El análisis de datos de sensores, dispositivos, videos, registros, aplicaciones transaccionales, web y redes sociales permite que una organización se base en datos. Mida las necesidades de los clientes y los riesgos potenciales y cree nuevos productos y servicios.
Acelere la analítica en una plataforma de big data que une la distribución de Hadoop de Cloudera con un ecosistema de productos de IBM y Cloudera.
Obtenga baja latencia, alto rendimiento y una única conexión de base de datos para fuentes dispares con un motor híbrido SQL-on-Hadoop para consultas de datos avanzadas.
Utilice la réplica de datos en tiempo real para minimizar el tiempo de inactividad y mantener la consistencia de los datos en las distribuciones de Hadoop, en las instalaciones y en los sitios de almacenamiento de datos en la nube.
Cree y entrene modelos de inteligencia artificial y machine learning, y prepare y analice big data, todo en un entorno de nube híbrida flexible.
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