Análisis de big data
Aproveche el análisis eficaz de big data para analizar el volumen, la velocidad y la variedad crecientes de los datos y obtener los mayores conocimientos
Carguero en el puerto
Visión general

El análisis de big data consiste en el uso de técnicas analíticas avanzadas 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, vídeo/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y redes sociales, muchos de ellos generados en tiempo real y a muy gran escala.

Con el análisis 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 inteligencia empresarial. 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 proceso y almacenamiento de datos diseñadas para gestionar el volumen de datos que se genera hoy en día.

Beneficios del análisis de big data Toma de decisiones más rápida y mejorada

Las empresas pueden acceder a un gran volumen de datos y analizar una gran variedad de fuentes de datos para obtener nuevos conocimientos y tomar medidas.  Empiece con poco y escale para manejar datos de registros históricos y en tiempo real.

Reducción de costes y eficacia operativa

Las herramientas flexibles de proceso y almacenamiento de datos pueden ayudar a las organizaciones a ahorrar costes 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. 

Mejora de la comercialización basada en datos

El análisis de los datos procedentes de sensores, dispositivos, vídeo, registros, aplicaciones transaccionales, web y redes sociales permite a una organización centrarse en los datos.  Calibre las necesidades de los clientes y los riesgos potenciales y cree nuevos productos y servicios.

Soluciones de big data de IBM y Cloudera

Acelere el análisis en una plataforma de big data que une la distribución Hadoop de Cloudera con un ecosistema de productos de IBM y Cloudera.

IBM Db2 Big SQL

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 avanzadas de datos.

Cloudera

IBM y Cloudera se han asociado para crear servicios de datos e IA líderes en el sector y de nivel empresarial utilizando ecosistemas de código abierto, todos ellos diseñados para conseguir datos y análisis más rápidos a escala.

IBM watsonx.data

El único almacén de datos abierto del sector optimizado para todas las cargas de trabajo de datos, análisis e IA gobernadas en la nube híbrida.

IBM + Cloudera

Descubra cómo están impulsando el análisis avanzado con un data lake de nivel empresarial, seguro, gobernado y basado en código abierto.

Cursos de analytics de big data

Elija su ruta de aprendizaje, independientemente de su nivel de conocimientos, entre los cursos gratuitos de ciencia de datos, IA, big data y mucho más.

Próximos pasos

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