{"id":644,"date":"2020-07-15T12:16:05","date_gmt":"2020-07-15T12:16:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/catedras\/catedrabob\/?page_id=644"},"modified":"2023-04-19T23:36:26","modified_gmt":"2023-04-19T23:36:26","slug":"que-es-big-data","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ull.es\/catedras\/catedrabob\/que-es-big-data\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es Big Data?"},"content":{"rendered":"<p>[vc_row full_width=\u00bbstretch_row_content\u00bb el_class=\u00bbprincipio-marcha\u00bb][vc_column css=\u00bb.vc_custom_1588939369209{padding-top: 40px !important;}\u00bb][vc_custom_heading text=\u00bb\u00bfQu\u00e9 es Big Data?\u00bb font_container=\u00bbtag:h2|font_size:40px|text_align:left|color:%23ffffff\u00bb use_theme_fonts=\u00bbyes\u00bb css_animation=\u00bbfadeInDownBig\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1595406354595{padding-left: 5% !important;}\u00bb][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=\u00bbstretch_row_content_no_spaces\u00bb][vc_column]<link href=\"https:\/\/fonts.googleapis.com\/css?family=Rubik:700%7CPoppins:500%7CRoboto:700italic\" rel=\"stylesheet\" property=\"stylesheet\" type=\"text\/css\" media=\"all\">\n<div id=\"rev_slider_3_1_wrapper\" class=\"rev_slider_wrapper fullwidthbanner-container\" data-source=\"gallery\" style=\"margin:0px auto;background:transparent;padding:0px;margin-top:0px;margin-bottom:0px;\">\n<!-- START REVOLUTION SLIDER 5.4.7.3 fullwidth mode -->\n\t<div id=\"rev_slider_3_1\" class=\"rev_slider fullwidthabanner\" style=\"display:none;\" data-version=\"5.4.7.3\">\n<ul>\t<!-- SLIDE  -->\n\t<li data-index=\"rs-160\" data-transition=\"fade\" data-slotamount=\"default\" data-hideafterloop=\"0\" data-hideslideonmobile=\"off\"  data-easein=\"default\" data-easeout=\"default\" data-masterspeed=\"300\"  data-rotate=\"0\"  data-saveperformance=\"off\"  data-title=\"Slide\" data-param1=\"\" data-param2=\"\" data-param3=\"\" data-param4=\"\" data-param5=\"\" data-param6=\"\" data-param7=\"\" data-param8=\"\" 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src=\"https:\/\/www.ull.es\/catedras\/catedrabob\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/revslider\/inicio-ull\/New-Project-1-1.png\" alt=\"\" data-ww=\"['705px','705px','705px','705px']\" data-hh=\"['32px','32px','32px','32px']\" width=\"1123\" height=\"51\" data-no-retina> <\/div>\n\n\t\t<!-- LAYER NR. 3 -->\n\t\t<div class=\"tp-caption   tp-resizeme\" \n\t\t\t id=\"slide-160-layer-3\" \n\t\t\t data-x=\"['left','left','left','left']\" data-hoffset=\"['16','21','14','14']\" \n\t\t\t data-y=\"['top','top','top','top']\" data-voffset=\"['117','117','93','51']\" \n\t\t\t\t\t\tdata-fontsize=\"['25','21','19','14']\"\n\t\t\tdata-lineheight=\"['28','26','21','16']\"\n\t\t\tdata-width=\"['482','402','319','207']\"\n\t\t\tdata-height=\"['59','53','47','33']\"\n\t\t\tdata-whitespace=\"normal\"\n \n\t\t\tdata-type=\"text\" \n\t\t\tdata-responsive_offset=\"on\" \n\n\t\t\tdata-frames='[{\"delay\":950,\"speed\":300,\"frame\":\"0\",\"from\":\"opacity:0;\",\"to\":\"o:1;\",\"ease\":\"Power2.easeInOut\"},{\"delay\":\"wait\",\"speed\":280,\"frame\":\"999\",\"to\":\"opacity:0;\",\"ease\":\"nothing\"}]'\n\t\t\tdata-textAlign=\"['left','left','left','left']\"\n\t\t\tdata-paddingtop=\"[0,0,0,0]\"\n\t\t\tdata-paddingright=\"[0,0,0,0]\"\n\t\t\tdata-paddingbottom=\"[0,0,0,0]\"\n\t\t\tdata-paddingleft=\"[0,0,0,0]\"\n\n\t\t\tstyle=\"z-index: 7; min-width: 482px; max-width: 482px; max-width: 59px; max-width: 59px; white-space: normal; font-size: 25px; line-height: 28px; font-weight: 700; color: #ffffff; letter-spacing: px;font-family:Rubik;\">Big Data <\/div>\n\n\t\t<!-- LAYER NR. 4 -->\n\t\t<div class=\"tp-caption   tp-resizeme\" \n\t\t\t id=\"slide-160-layer-4\" \n\t\t\t data-x=\"['left','left','left','left']\" data-hoffset=\"['17','22','14','13']\" \n\t\t\t data-y=\"['top','top','top','top']\" data-voffset=\"['163','179','140','94']\" 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conclusiones de muchos datos, provenientes de muchas fuentes y que se generan a una alta velocidad. <\/div>\n\n\t\t<!-- LAYER NR. 5 -->\n\t\t<div class=\"tp-caption   tp-resizeme\" \n\t\t\t id=\"slide-160-layer-9\" \n\t\t\t data-x=\"['left','left','left','left']\" data-hoffset=\"['17','15','14','15']\" \n\t\t\t data-y=\"['top','top','top','top']\" data-voffset=\"['49','74','53','9']\" \n\t\t\t\t\t\tdata-fontsize=\"['18','18','16','13']\"\n\t\t\tdata-lineheight=\"['20','20','18','15']\"\n\t\t\tdata-width=\"none\"\n\t\t\tdata-height=\"none\"\n\t\t\tdata-whitespace=\"nowrap\"\n \n\t\t\tdata-type=\"text\" \n\t\t\tdata-responsive_offset=\"on\" \n\n\t\t\tdata-frames='[{\"delay\":650,\"speed\":300,\"frame\":\"0\",\"from\":\"opacity:0;\",\"to\":\"o:1;\",\"ease\":\"Power3.easeInOut\"},{\"delay\":\"wait\",\"speed\":300,\"frame\":\"999\",\"to\":\"opacity:0;\",\"ease\":\"Power3.easeInOut\"}]'\n\t\t\tdata-textAlign=\"['inherit','inherit','inherit','inherit']\"\n\t\t\tdata-paddingtop=\"[0,0,0,0]\"\n\t\t\tdata-paddingright=\"[0,0,0,0]\"\n\t\t\tdata-paddingbottom=\"[0,0,0,0]\"\n\t\t\tdata-paddingleft=\"[0,0,0,0]\"\n\n\t\t\tstyle=\"z-index: 9; white-space: nowrap; font-size: 18px; line-height: 20px; font-weight: 700; color: #5c068c; letter-spacing: px;font-family:Roboto;font-style:italic;\"> <\/div>\n\t<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"tp-bannertimer\" style=\"height: 5px; background: rgba(0,0,0,0.15);\"><\/div>\t<\/div>\n<script>var htmlDiv = document.getElementById(\"rs-plugin-settings-inline-css\"); var htmlDivCss=\"\";\r\n\t\t\t\tif(htmlDiv) {\r\n\t\t\t\t\thtmlDiv.innerHTML = htmlDiv.innerHTML + 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*\/\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div><!-- END REVOLUTION SLIDER -->[\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bbfadeInUp\u00bb][vc_column][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_empty_space height=\u00bb20px\u00bb][vc_column_text]<b>Big Data<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\"><strong>Big Data<\/strong> se ha convertido en una palabra de moda en el mundo actual. Las tecnolog\u00edas Big Data permiten capturar, almacenar, gestionar y analizar datos masivos (por su volumen), complejos (por su variedad) y que se crean o cambian r\u00e1pido (por su velocidad de transferencia y variabilidad en su estructura). Esto no era posible con las tecnolog\u00edas computacionales cl\u00e1sicas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Este t\u00e9rmino es cada vez m\u00e1s importante en el mundo empresarial. Las empresas utilizan los datos para numerosas actividades como conocer mejor el comportamiento de sus clientes, identificar nuevas oportunidades y optimizar sus operaciones.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Por ejemplo, Atlantis Technology, la empresa tecnol\u00f3gica del Grupo Binter utiliza Big Data para analizar el \u00e9xito de sus campa\u00f1as de marketing. En primer lugar, separan en dos grupos los clientes potenciales y la campa\u00f1a de marketing se dirige a un solo grupo. Durante la campa\u00f1a rastrean clicks en la p\u00e1gina web, en los anuncios de Google&#8230; hasta llegar a una venta en los casos en que se produzca. Aprovechando estos datos analizan el comportamiento de los clientes afectados por la campa\u00f1a de marketing y lo comparan con el otro grupo para saber si la campa\u00f1a tuvo realmente \u00e9xito o si hubieran tenido el mismo \u00e9xito sin hacerla.<\/span><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Plataforma BIG DATA transversal | 15\u00ba Webinar BOB\" width=\"750\" height=\"422\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/548-ptUf7X4?start=2129&#038;feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">El Big Data desempe\u00f1a un papel importante en el sector sanitario. En los \u00faltimos a\u00f1os, los servicios sanitarios han ido evolucionando en el uso del big data para mejorar la atenci\u00f3n al paciente y reducir costes, pues gracias a los grandes conjuntos de datos se puede identificar previamente a los pacientes de alto riesgo. Para ejemplificar esto, podemos tomar el caso del Hospital Universitario de Nuestra Se\u00f1ora de la Candelaria, el cu\u00e1l utiliza grandes cantidades de im\u00e1genes de los ojos de los pacientes para identificar si el grado de retinopat\u00eda diab\u00e9tica:<\/span><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Desarrollo de un dataset de electrocardiogramas sint\u00e9ticos para el entrenamiento de redes neuronales\" width=\"750\" height=\"422\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/C9Wrb4Ff-OQ?start=2443&#038;feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Los macrodatos tambi\u00e9n se utilizan en el sector p\u00fablico. Los gobiernos est\u00e1n utilizando Big Data para mejorar los servicios y crear mejores pol\u00edticas. Por ejemplo, el Gobierno de Canarias publica los datos de las llegadas de los pasajeros a los diferentes aeropuertos y puertos de la isla, algo clave para empresas como TITSA, la cual realiza un estudio de estos datos y puede determinar las horas en las que habr\u00e1 un pico de llegadas para aumentar la frecuencia de las guaguas en ese lugar. Esto les ayuda a concentrar los recursos en las \u00e1reas adecuadas y crear estrategias de seguridad p\u00fablica m\u00e1s eficaces.<\/span><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"INVESTIGACI\u00d3N en EMPRESAS - As\u00ed se OPTIMIZAN los recursos de TITSA  - 10\u00ba Webinar BOB: parte 3\/5\" width=\"750\" height=\"422\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/OWqi9LIbJqE?start=1071&#038;feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Seg\u00fan la definici\u00f3n de Gartner, de aproximadamente 2001 (y que contin\u00faa siendo la definici\u00f3n de referencia): Big data son datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en vol\u00famenes crecientes y a una velocidad superior. Esto se conoce como \u00ablas tres V\u00bb:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400\">Volumen: La cantidad de datos importa. Con Big Data, tendr\u00e1 que procesar grandes vol\u00famenes de datos no estructurados de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido o equipo con sensores. En algunos casos esto puede suponer decenas de terabytes de datos o incluso cientos de petabytes.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400\">Velocidad: La velocidad es el ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acci\u00f3n. La mayor velocidad de los datos normalmente se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco. Algunos productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real o pr\u00e1cticamente en tiempo real y requieren una evaluaci\u00f3n y actuaci\u00f3n en tiempo real.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400\">Variedad: La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos convencionales eran estructurados y pod\u00edan organizarse claramente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o v\u00eddeo, requieren un preprocesamiento adicional para poder obtener significado y habilitar los metadatos.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\"><a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/blogs\/watson-health\/the-5-vs-of-big-data\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IBM describe Big Data incorporando dos V adicionales<\/a>:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Variabilidad<\/span>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">La forma en que se capturan los datos puede variar de un momento a otro, o de un lugar a otro, de manera que puede crearse cierta dependencia del contexto en que se de la recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n. Esta variabilidad significa que los datos solo se pueden interpretar de manera significativa cuando se toma en consideraci\u00f3n el contexto. Las tecnolog\u00edas que componen una arquitectura Big Data deben ser flexibles para poder adaptarse a nuevos cambios en la forma de obtenci\u00f3n de los datos como en su almacenamiento y procesado.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">Valor<\/span>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">El objetivo final del Big Data es extraer valor de toda la informaci\u00f3n almacenada, a trav\u00e9s de distintos procesos, de manera eficiente y con el coste m\u00e1s bajo posible. Es importante cerciorarse de que los conocimientos que se generan se basen en datos precisos. De esta manera, un sistema Big Data debe extraer dicho valor en forma de nueva informaci\u00f3n de la manera m\u00e1s \u00f3ptima posible, adapt\u00e1ndose a todos los formatos existentes y futuros.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400\">Desde la C\u00e1tedra fomentaremos la difusi\u00f3n, formaci\u00f3n e investigaci\u00f3n en <\/span><b>Big Data<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> ayudando a las entidades p\u00fablicas y privadas de Canarias a aprender y aplicar estas tecnolog\u00edas para que consigan ser m\u00e1s eficientes.<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_raw_js]JTNDc2NyaXB0JTNFZnVuY3Rpb24lMjBsb2FkU2NyaXB0JTI4YSUyOSU3QnZhciUyMGIlM0Rkb2N1bWVudC5nZXRFbGVtZW50c0J5VGFnTmFtZSUyOCUyMmhlYWQlMjIlMjklNUIwJTVEJTJDYyUzRGRvY3VtZW50LmNyZWF0ZUVsZW1lbnQlMjglMjJzY3JpcHQlMjIlMjklM0JjLnR5cGUlM0QlMjJ0ZXh0JTJGamF2YXNjcmlwdCUyMiUyQ2Muc3JjJTNEJTIyaHR0cHMlM0ElMkYlMkZ0cmFja2VyLm1ldHJpY29vbC5jb20lMkZyZXNvdXJjZXMlMkZiZS5qcyUyMiUyQ2Mub25yZWFkeXN0YXRlY2hhbmdlJTNEYSUyQ2Mub25sb2FkJTNEYSUyQ2IuYXBwZW5kQ2hpbGQlMjhjJTI5JTdEbG9hZFNjcmlwdCUyOGZ1bmN0aW9uJTI4JTI5JTdCYmVUcmFja2VyLnQlMjglN0JoYXNoJTNBJTIyYjc3YjRhZTc0YTY0YTIzYmMxNTM0OWQ3YzM1NDIyMmIlMjIlN0QlMjklN0QlMjklM0IlM0MlMkZzY3JpcHQlM0U=[\/vc_raw_js][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row full_width=\u00bbstretch_row_content\u00bb el_class=\u00bbprincipio-marcha\u00bb][vc_column css=\u00bb.vc_custom_1588939369209{padding-top: 40px !important;}\u00bb][vc_custom_heading text=\u00bb\u00bfQu\u00e9 es Big Data?\u00bb font_container=\u00bbtag:h2|font_size:40px|text_align:left|color:%23ffffff\u00bb use_theme_fonts=\u00bbyes\u00bb css_animation=\u00bbfadeInDownBig\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1595406354595{padding-left: 5% !important;}\u00bb][\/vc_column][\/vc_row][vc_row full_width=\u00bbstretch_row_content_no_spaces\u00bb][vc_column][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bbfadeInUp\u00bb][vc_column][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_empty_space height=\u00bb20px\u00bb][vc_column_text]Big Data Big Data se ha convertido en una palabra de moda en el mundo actual. 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