Desafíos y Oportunidades de Big Data
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Desafíos y Oportunidades de Big Data

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@GenerousEinstein

Questions and Answers

¿Qué es Big Data?

Es un conjunto de metodologías y tecnologías orientadas al procesamiento de enormes volúmenes de datos.

¿Cuál es uno de los objetivos fundamentales del Big Data?

  • Limitar el uso de recursos computacionales
  • Reducir los tiempos de procesamiento (correct)
  • Aumentar el número de usuarios activos
  • Aumentar los costos de hardware
  • ¿Cuántas transacciones se registran cada segundo en el mundo con tarjetas de crédito?

  • 100.000
  • 1.000
  • 1.000.000
  • 10.000 (correct)
  • El volumen de datos ha pasado de ocupar terabytes a petabytes.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Nombra tres de las 5V's de Big Data.

    <p>Valor, Volumen, Variedad.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuántas fotos se suben diariamente en Facebook?

    <p>83 millones</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué es Big Data?

    <p>Un conjunto de metodologías y tecnologías orientadas al procesamiento de enormes volúmenes de datos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es uno de los objetivos fundamentales del Big Data?

    <p>Aumentar el valor del proceso</p> Signup and view all the answers

    El volumen de datos en Big Data se mide en gigabytes.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuántas transacciones se registran cada segundo en el mundo por tarjetas de crédito?

    <p>10,000</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué define las 5V del Big Data?

    <p>Valor, Volumen, Variedad, Variabilidad y Velocidad.</p> Signup and view all the answers

    La Bolsa de Nueva York genera un terabyte de datos al día, frente a Twitter, que genera ___ terabytes al día.

    <p>8</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué empresa tiene alrededor de 1 millón de transacciones por hora?

    <p>Walmart</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Introducción al Big Data

    • Big Data se refiere a metodologías y tecnologías para procesar grandes volúmenes de datos que superan las capacidades de herramientas tradicionales.
    • No hay un umbral volumen específico para definir Big Data, pero implica datos que son difíciles de manejar por sistemas convencionales.

    Objetivos del Big Data

    • Aumentar el valor del proceso mediante la reducción de tiempos y costos de procesamiento.
    • Integrar todas las fuentes de datos disponibles y optimizar el uso de recursos computacionales.
    • Facilitar el crecimiento en potencia computacional y mejorar la exactitud de cálculos.

    Ejemplos de Big Data en la práctica

    • Facebook: 1,000 millones de usuarios, 83 millones de fotos subidas diariamente, y una red de 50,000 servidores.
    • eBay: 6 millones de nuevos bienes ofertados cada día.
    • Walmart: 1 millón de transacciones por hora.
    • Tarjetas de crédito: Se registran 10,000 transacciones cada segundo a nivel mundial.

    Cuarta Revolución Industrial

    • Surge junto a la era de la inteligencia donde confluyen Cloud, Big Data, IoT y avances en computación y comunicaciones.
    • Se sitúa en la "Intelligent Information Age" que empezó en los años 1940 y ha evolucionado desde la "Electric Age".

    Filosofía de Big Data: Las 5V

    • Volumen: Datos almacenados han escalado de gigabytes a petabytes. Ejemplos incluyen la Bolsa de Nueva York (1 terabyte diario) y Twitter (8 terabytes diarios).
    • Variedad: Se refiere a diferentes tipos de datos, estructurados y no estructurados.
    • Velocidad: La rapidez con que se generan y procesan los datos.
    • Variabilidad: La fluctuación en el significado y estructura de los datos.
    • Valor: Importancia de extraer información útil de grandes volúmenes de datos.

    Volumen de datos en el almacenamiento empresarial

    • Se espera que en 2020 se generen 420,000 millones de pagos electrónicos.
    • Ejemplo de un cluster computacional con almacenamiento de 100 TB.

    Innovación a través de Big Data

    • Big Data permite el desarrollo de nuevas tecnologías y mejora de marcos de trabajo existentes, transformando así diferentes industrias y procesos.

    Introducción al Big Data

    • Big Data se refiere a metodologías y tecnologías para procesar grandes volúmenes de datos que superan las capacidades de herramientas tradicionales.
    • No hay un umbral volumen específico para definir Big Data, pero implica datos que son difíciles de manejar por sistemas convencionales.

    Objetivos del Big Data

    • Aumentar el valor del proceso mediante la reducción de tiempos y costos de procesamiento.
    • Integrar todas las fuentes de datos disponibles y optimizar el uso de recursos computacionales.
    • Facilitar el crecimiento en potencia computacional y mejorar la exactitud de cálculos.

    Ejemplos de Big Data en la práctica

    • Facebook: 1,000 millones de usuarios, 83 millones de fotos subidas diariamente, y una red de 50,000 servidores.
    • eBay: 6 millones de nuevos bienes ofertados cada día.
    • Walmart: 1 millón de transacciones por hora.
    • Tarjetas de crédito: Se registran 10,000 transacciones cada segundo a nivel mundial.

    Cuarta Revolución Industrial

    • Surge junto a la era de la inteligencia donde confluyen Cloud, Big Data, IoT y avances en computación y comunicaciones.
    • Se sitúa en la "Intelligent Information Age" que empezó en los años 1940 y ha evolucionado desde la "Electric Age".

    Filosofía de Big Data: Las 5V

    • Volumen: Datos almacenados han escalado de gigabytes a petabytes. Ejemplos incluyen la Bolsa de Nueva York (1 terabyte diario) y Twitter (8 terabytes diarios).
    • Variedad: Se refiere a diferentes tipos de datos, estructurados y no estructurados.
    • Velocidad: La rapidez con que se generan y procesan los datos.
    • Variabilidad: La fluctuación en el significado y estructura de los datos.
    • Valor: Importancia de extraer información útil de grandes volúmenes de datos.

    Volumen de datos en el almacenamiento empresarial

    • Se espera que en 2020 se generen 420,000 millones de pagos electrónicos.
    • Ejemplo de un cluster computacional con almacenamiento de 100 TB.

    Innovación a través de Big Data

    • Big Data permite el desarrollo de nuevas tecnologías y mejora de marcos de trabajo existentes, transformando así diferentes industrias y procesos.

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    Quiz Team

    Description

    Este cuestionario explora los desafíos y oportunidades del Big Data en nuestra era actual. Abarca temas como la introducción al Big Data, la arquitectura, proyectos y la intersección entre Data Science y Big Data. Es una herramienta esencial para comprender cómo los datos grandes están transformando las industrias.

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