BIG DATA

Tipos de Datos
1. Smart Data
  1. Datos referente al negocio, actividades on-line, ventas, entre otros
2. Identity Data
  1. Datos que identifican a las personas
3. Open Data
  1. Data pública de las empresas
Los proyectos deben cumplir con el modelo de las 4 V
1. Volumen: gran volumen de datos, más de un millón de registros
2. Velocidad: Respuestas a consultas en un tiempo menor a 5 seg
3. Variedad: Los datos a manejar tienen estructura variable
4. Veracidad: Respuestas efectivas - iguales siempre en cada respuesta-
Los datos son variados, escalables, se necesita con velocidad, no estructurados
Lo más importante es el sistema de archivos Distribuido hadoop y el algoritmo map Reduce
Un Proyecto Exitoso debe seguir una metodología planificada
Bases de Datos clave - valor NoSQL
1. Cassandra - transaccional
2. Mongodb - Documentos
3. Neo4j - mapa, grafo
Grandes Volumenes de datos de Variedad de Fuentes, se pueden medir en Petabyte, Exabyte, Zettabyte, Yottabyte
Áreas de Aplicación
1. Web y social media
  1. información que es obtenida de los medios sociales ( Facebook, twitter, tumbler, etc) y contenido web
2. Biometría
  1. Datos anatómicos, características físicas de una persona incluyendo huellas digitales, iris, ADN, voz, etc.
3. Machine to Machine
  1. El Internet de las cosas: sensores o medidores que capturan algún evento en particular
4. Big Transaction Data
  1. Registros de facturación, en telecomunicaciones registros detallados de las llamadas (CDR), etc.
Lenguaje NoSQL (No Only SQL) para manipular la data
Tanto el modelo relacional como el no estructurado pueden escribir en el sistema de archivos HadoopFS

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