Estudiar II.docx

**Tabla de Contenido** [[Cubos] 3](#cubos) [[Ventajas del Uso de Cubos] 3](#ventajas-del-uso-de-cubos) [[Tipos de Cubos] 4](#tipos-de-cubos) [[Dimensiones] 5](#dimensiones) [[Atributos] 5](#atributos) [[Almacenamiento] 6](#almacenamiento) [[Tableros de Control] 7](#tableros-de-control) [[Minería de Datos] 8](#miner%C3%ADa-de-datos) [[Factores Críticos de Éxito y Buenas Prácticas BI] 10](#factores-cr%C3%ADticos-de-%C3%A9xito-y-buenas-pr%C3%A1cticas-bi) [[Herramientas de Bases de Datos Multidimensionales: OLAP, ROLAP, MOLAP] 11](#herramientas-de-bases-de-datos-multidimensionales-olap-rolap-molap) [[Big Data] 15](#big-data) [[La Sociedad Interconectada: la Era del Cliente] 17](#la-sociedad-interconectada-la-era-del-cliente) [[Tecnologías Big Data] 18](#tecnolog%C3%ADas-big-data) [[Principales Tecnologías de Big Data: Almacenamiento de Datos] 18](#principales-tecnolog%C3%ADas-de-big-data-almacenamiento-de-datos) [[Herramientas Open-Source Hadoop] 19](#herramientas-open-source-hadoop) [[Principales Tecnologías de Big Data: Procesamiento de Datos] 20](#principales-tecnolog%C3%ADas-de-big-data-procesamiento-de-datos) [[Principales Tecnologías de Big Data: Análisis de Datos] 20](#principales-tecnolog%C3%ADas-de-big-data-an%C3%A1lisis-de-datos) [[Principales Tecnologías de Big Data: Visualización de Datos] 20](#principales-tecnolog%C3%ADas-de-big-data-visualizaci%C3%B3n-de-datos) [[Tecnologías Emergentes en Macrodatos] 20](#tecnolog%C3%ADas-emergentes-en-macrodatos) [[Big Data Generando Valor para las Empresas] 21](#big-data-generando-valor-para-las-empresas) [[Características de Big Data. Las Cuatro V's] 21](#caracter%C3%ADsticas-de-big-data.-las-cuatro-vs) [[Comprender Big Data con Ejemplos] 22](#comprender-big-data-con-ejemplos) [[La Plataforma Big Data. Aspectos Clave de una Plataforma de Big Data] 22](#la-plataforma-big-data.-aspectos-clave-de-una-plataforma-de-big-data) [[Gobernanza para Big Data] 23](#gobernanza-para-big-data) [[Detalles Técnicos de los Componentes de Big Data] 25](#detalles-t%C3%A9cnicos-de-los-componentes-de-big-data) Cubos ===== En la inteligencia de negocios, los cubos son estructuras multidimensionales que organizan y almacenan datos de manera eficiente para su análisis. Un cubo representa una vista lógica de los datos de una organización desde múltiples dimensiones, lo que permite un análisis rápido y flexible de los mismos. Aspectos claves sobre los cubos en la inteligencia de negocio: 1. 2. 3. 4. 5. 6. Los cubos son una forma eficiente y poderosa de estructurar y analizar datos en la inteligencia de negocios. Proporcionan una vista multidimensional de los datos que ayuda a los usuarios a obtener información valiosa, identificar patrones, tendencias y realizar análisis en profundidad para respaldar la toma de decisiones empresariales. Ventajas del Uso de Cubos ------------------------- - - - - - - Tipos de Cubos -------------- 1. 2. 3. 4. 5. Es importante destacar que la elección del tipo de cubo depende de varios factores, como los requisitos de rendimiento, la complejidad de los análisis, la cantidad de datos y la infraestructura disponible. Dimensiones =========== Las dimensiones son categorías o atributos que se utilizan para organizar y agrupar los datos. Las dimensiones representan diferentes perspectivas o características según las cuales se pueden analizar los datos. Ejemplos comunes de dimensiones: - - - - - Atributos ========= Los atributos son las características o variables que se utilizan para describir y categorizar los datos en una dimensión determinada. Los atributos representan los diferentes valores u opciones que pueden tomar las dimensiones en un cubo. Ejemplos de atributos: - - - - - Los atributos ayudan a definir y categorizar los datos dentro de una dimensión específica, lo que permite realizar análisis más detallados y segmentados. Almacenamiento ============== El almacenamiento se refiere a la forma en que se guardan y organizan los datos utilizados para el análisis y la generación de informes. El almacenamiento en la inteligencia de negocios es clave para asegurar la disponibilidad, la integridad y el rendimiento de los datos. Opciones comunes de almacenamiento utilizadas en la inteligencia de negocios: 1. 2. 3. 4. La elección del método de almacenamiento adecuado dependerá de varios factores, como el volumen de datos, la complejidad de los análisis requeridos, el rendimiento deseado y los recursos disponibles. Es importante considerar el tamaño y la estructura de los datos, la capacidad de consulta, la seguridad y la integración con otras herramientas de inteligencia de negocios al seleccionar la opción de almacenamiento más apropiada. Tableros de Control =================== Los tableros de control, también conocidos como dashboards, son herramientas visuales que proporcionan una vista resumida y consolidada de datos e indicadores clave de desempeño (KPI) en tiempo real. Estos tableros permiten monitorear y analizar la información relevante de manera rápida y eficiente, lo que facilita la toma de decisiones informadas y basadas en datos. Algunas características y beneficios de los tableros de control son: 1. 2. 3. 4. 5. 6. Estrategias para los tableros de control: - - - Implementación de los tableros de control: 1. 2. 3. 4. 5. 6. Minería de Datos ================ La minería de datos, también conocida como descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD), es el proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos. La minería de datos utiliza técnicas y algoritmos avanzados para extraer información valiosa y conocimiento oculto en los datos, con el objetivo de tomar decisiones informadas y obtener una ventaja competitiva. Algunos aspectos clave de la minería de datos incluyen: - - - - - La minería de datos se aplica en diversos campos, como el marketing, la salud, la banca, la manufactura, la seguridad, entre otros. En la minería de datos, los modelos son representaciones matemáticas o estadísticas que se utilizan para describir y predecir patrones en los datos. Estos modelos permiten obtener conocimiento y realizar inferencias a partir de los datos recopilados. Modelos más comunes: - - - - - - - Estructura de la minería de datos: La minería de datos sigue una estructura general compuesta por varias etapas, que se conocen como el proceso de minería de datos. Etapas principales de esta estructura: - - - - - - - - Factores Críticos de Éxito y Buenas Prácticas BI ================================================ Los factores críticos de éxito (FCE) en la inteligencia de negocios (BI) son elementos clave que contribuyen al logro de los objetivos y al éxito de las iniciativas de BI en una organización. Estos FCE pueden variar según el contexto y las necesidades específicas de cada empresa, pero a continuación se presentan algunos factores críticos de éxito comunes en BI: - - - - - - - Las buenas prácticas en la inteligencia de negocios (BI) son enfoques y metodologías recomendadas para garantizar el éxito de las iniciativas de BI y maximizar el valor que se obtiene de ellas. Buenas prácticas comunes en el ámbito de BI: - - - - - - - - Herramientas de Bases de Datos Multidimensionales: OLAP, ROLAP, MOLAP ===================================================================== OLAP (Online Analytical Processing) es una tecnología utilizada en la inteligencia de negocios para el análisis y la manipulación interactiva de datos multidimensionales. Proporciona una forma eficiente de visualizar, explorar y analizar grandes volúmenes de datos desde diferentes perspectivas. Algunos conceptos clave relacionados con OLAP son: - - - - - - Las herramientas de bases de datos multidimensionales, también conocidas como herramientas OLAP (Online Analytical Processing), son utilizadas para el análisis y la visualización de datos multidimensionales en el contexto de la inteligencia de negocios. Estas herramientas permiten a los usuarios explorar y analizar grandes volúmenes de datos desde diferentes perspectivas y dimensiones, lo que facilita la comprensión de los patrones y tendencias ocultas en los datos. Herramientas de bases de datos multidimensionales más populares: - - - - - ROLAP (Relational Online Analytical Processing) es una variante del enfoque OLAP que se basa en el uso de una base de datos relacional para el almacenamiento y el análisis de datos multidimensionales. ROLAP aprovecha la estructura relacional de una base de datos tradicional para almacenar y organizar los datos. En ROLAP, los datos multidimensionales se almacenan en tablas relacionales en la base de datos. Estas tablas están diseñadas para representar las dimensiones, las jerarquías y las relaciones entre los datos. ROLAP utiliza consultas SQL para acceder a los datos relevantes y realizar análisis en tiempo real. Algunas características clave de ROLAP incluyen: - - - - Sin embargo, es importante tener en cuenta que ROLAP también puede presentar algunas limitaciones. El rendimiento de las consultas puede verse afectado cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos o se realizan análisis complejos, ya que las consultas SQL pueden ser más lentas en comparación con las operaciones multidimensionales en cubos OLAP. Además, el modelado y la estructura de los datos en ROLAP pueden ser más complejos y requerir un mayor esfuerzo de diseño y configuración. Existen varias herramientas que son compatibles con el enfoque ROLAP (Relational Online Analytical Processing) para el análisis de datos multidimensionales utilizando bases de datos relacionales. Herramientas populares para la implementación de ROLAP: - - - - - - MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing) es un enfoque en la inteligencia de negocios (BI) que se basa en el uso de estructuras multidimensionales llamadas cubos OLAP para el almacenamiento y el análisis de datos. MOLAP utiliza una estructura especializada para almacenar los datos en una forma multidimensional. - - - - - Hay varias herramientas populares que admiten el enfoque MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing) para el análisis de datos multidimensionales. Herramientas más utilizadas: - - - - - Big Data ======== Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Estos datos son tan grandes o complejos que las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos no son suficientes para manejarlos. El término también abarca datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior. El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades, lo que conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big Data son aquellas que pueden tomar decisiones informadas basadas en datos precisos y oportunos. Además, el Big Data tiene características adicionales que lo hacen único, como la velocidad, la variedad y la veracidad. Big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no pueden ser procesados o gestionados de manera efectiva utilizando métodos tradicionales de procesamiento de datos. Estos conjuntos de datos son caracterizados por su **volumen, velocidad, variedad y veracidad**, conocidos como las \"4 V\" del big data. - - - - - - - - - El análisis de big data implica el uso de técnicas y herramientas avanzadas para extraer información valiosa, patrones, tendencias y conocimientos significativos de estos grandes conjuntos de datos. El objetivo es aprovechar estos datos para tomar decisiones informadas, mejorar los procesos empresariales, identificar oportunidades, predecir comportamientos y optimizar resultados en diversos campos, como la industria, la salud, el marketing, la seguridad, entre otros. La Sociedad Interconectada: la Era del Cliente ---------------------------------------------- Las tecnologías big data surgen para dar respuesta a las nuevas necesidades de la sociedad actual. Vivimos en un mundo interconectado, en el que el 90 % de la información existente, persistida en medios de cualquier tipo, se ha creado en los últimos años. El crecimiento de la información producida en el mundo, por fuentes de todo tipo tanto físicas como electrónicas, es exponencial desde hace unos años. Casi el 80 % de los datos que se crean son generados por personas, y por ello suelen ser datos no estructurados (texto libre, comentarios de personas, tweets, imágenes, sonidos, vídeos). Los 20 % restantes son datos estructurados generados por máquinas (datos de logs, sensores, IOT --Internet de las Cosas-- en general) con el fin de ser procesados generalmente por otras máquinas. Existen principalmente tres tipos de situaciones que generan datos en la actualidad: - - - Tecnologías Big Data ==================== La tecnología de Big Data se clasifica principalmente en cuatro categorías: - - - - Además, los datos que se pueden analizar mediante Big Data se pueden clasificar en diferentes categorías, como web y redes sociales, sensores y dispositivos, transacciones y registros, y multimedia. Principales Tecnologías de Big Data: Almacenamiento de Datos ============================================================ 1. 2. 3. 4. Herramientas Open-Source Hadoop =============================== - - - - - - - - - - - Principales Tecnologías de Big Data: Procesamiento de Datos =========================================================== - - - Principales Tecnologías de Big Data: Análisis de Datos ====================================================== - - - - - - Principales Tecnologías de Big Data: Visualización de Datos =========================================================== - - Tecnologías Emergentes en Macrodatos ==================================== - - - - Big Data Generando Valor para las Empresas ========================================== El Big Data se ha convertido en una fuente valiosa de conocimiento para las empresas en la era digital. A través del análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, las organizaciones pueden obtener información valiosa que les permite tomar decisiones más informadas y estratégicas. Aquí se presentan algunas formas en las que el Big Data genera valor para las empresas: - - - - - - - Características de Big Data. Las Cuatro V's =========================================== Las características del Big Data se resumen en las cuatro V\'s: volumen, variedad, velocidad y veracidad. El Big Data implica grandes cantidades de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. La velocidad a la que se generan los datos es cada vez mayor, y la variedad de los mismos es muy amplia. La veracidad de los datos es importante para garantizar su calidad y fiabilidad. El Big Data permite a las empresas obtener información valiosa a partir de grandes cantidades de datos, lo que les proporciona ventajas competitivas, les ayuda a maximizar la creación de valor y optimizar el gasto y la liquidez, y les permite identificar nuevas oportunidades de negocio. Comprender Big Data con Ejemplos ================================ Existen numerosos ejemplos del uso de Big Data en diferentes sectores y aplicaciones. A continuación, se presentan algunos ejemplos representativos: - - - - - - - - La Plataforma Big Data. Aspectos Clave de una Plataforma de Big Data ==================================================================== La plataforma Big Data es un conjunto de herramientas y tecnologías que permiten el procesamiento, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Algunas de las plataformas Big Data más comunes son Hadoop y Spark, que se utilizan en conjunto para aprovechar la potencia de Hadoop y la velocidad de Spark. Estas plataformas permiten el análisis eficiente de grandes cantidades de datos y proporcionan información valiosa para mejorar los negocios. Las plataformas Big Data están diseñadas para gestionar la información en tiempo real y para analizar los datos de varios usuarios a la vez. Al seleccionar una plataforma Big Data, es importante tener en cuenta la rapidez, la eficiencia y la calidad de los resultados que se pueden obtener. Además, es importante considerar la capacidad de la plataforma para manejar grandes volúmenes de datos y la facilidad de uso. Algunas plataformas Big Data también ofrecen servicios analíticos avanzados y un gran lago de datos anónimos para su uso en investigación y desarrollo. Algunas características comunes de una plataforma Big Data incluyen: - - - - - - - - - - Algunos ejemplos populares de plataformas Big Data incluyen Apache Hadoop, Apache Spark, Amazon Web Services (AWS) Elastic MapReduce, Microsoft Azure HDInsight, Google Cloud Dataproc, entre otros. Estas plataformas han sido ampliamente adoptadas por empresas y organizaciones en diversos sectores para abordar los desafíos de manejar y analizar grandes volúmenes de datos y obtener conocimientos valiosos a partir de ellos. Gobernanza para Big Data ======================== La gobernanza para Big Data es un conjunto de políticas, procesos y controles que se establecen para garantizar un uso responsable, ético, seguro y efectivo de los datos en un entorno de Big Data, esta es esencial para manejar los riesgos asociados con la recopilación, almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, y para asegurar que se cumplan los requisitos legales y regulatorios relacionados con la privacidad y seguridad de los datos. Aspectos clave de la gobernanza para Big Data incluyen: - - - - - - - - - - - - - La gobernanza para Big Data es esencial para aprovechar el potencial de los datos masivos de manera responsable y ética, garantizando al mismo tiempo la seguridad y la confianza en el uso de los datos. Una buena gobernanza permite a las organizaciones aprovechar el valor de los datos de manera efectiva y tomar decisiones informadas en beneficio de su negocio y de la sociedad en general. Detalles Técnicos de los Componentes de Big Data ================================================ Los detalles técnicos de los componentes de Big Data pueden variar según las tecnologías y herramientas específicas utilizadas en una plataforma determinada. - - - - - - - - Los componentes de Big Data deben ser capaces de almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, ser escalables, seguros y compatibles con tecnologías de Big Data. También deben proporcionar capacidades de visualización y permitir la extracción de valor de los datos. Ejemplos de componentes técnicos comunes en un entorno de Big Data: - - Hadoop Distributed File System (HDFS): Es un sistema de archivos distribuido diseñado para almacenar grandes volúmenes de datos en múltiples nodos de un clúster de servidores. - - Apache MapReduce: Es un modelo de programación utilizado para procesar grandes conjuntos de datos distribuidos en un clúster Hadoop. Divide las tareas en tareas más pequeñas y las distribuye en varios nodos para un procesamiento en paralelo eficiente. - Apache Spark: Es un framework de procesamiento de datos en memoria que permite el procesamiento en paralelo y la ejecución rápida de tareas complejas. Spark proporciona una API más amigable y un rendimiento mejorado en comparación con MapReduce. - - Apache HBase: Es una base de datos NoSQL orientada a columnas que se ejecuta en HDFS y proporciona acceso en tiempo real a datos masivos. - MongoDB, Cassandra, Couchbase, etc.: Son bases de datos NoSQL que ofrecen escalabilidad horizontal y manejo eficiente de datos no estructurados. - - Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP): Estas plataformas ofrecen servicios de infraestructura y almacenamiento escalables para Big Data, como Amazon S3, Azure Data Lake Storage y Google Cloud Storage. - - Apache Kafka: Es una plataforma de procesamiento de streaming que permite la ingesta y procesamiento de datos en tiempo real a gran escala. - Apache Flink, Apache Storm: Son frameworks utilizados para procesar datos en tiempo real con baja latencia. - - Apache Hive: Es una herramienta que permite realizar consultas y análisis SQL en datos almacenados en Hadoop. - Apache Pig: Es un lenguaje de alto nivel utilizado para procesar y analizar datos en Hadoop. - Tableau, Power BI, QlikView: Son herramientas de visualización de datos utilizadas para crear gráficos, tablas y paneles interactivos a partir de datos de Big Data.

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