1. “Big Data”
Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, que inundan los negocios cada día . Aunque lo importante no es la cantidad de datos, lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos . Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos esto quiere decir decisiones estratégicas para el negocio. Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían, es decir que proporciona proporc iona un punto de referencia, Con una cantidad muy grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible y rápida. El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices.
D Aunque la seguridad sigue siendo uno de sus mayores riesgos, existen otra E serie de debilidades si esta tecnología no es gestionada y aplicada por B expertos. Una gran debilidad es la falta de documentación y personal con el I conocimiento dentro de las empresas para la implementación de la L tecnología. I El exceso de datos. La utilidad del Big Data surge de su capacidad para D extraer información de los datos. Si estos datos se almacenan y analizan A indiscriminadamente solo se convierten en ruido que ralentizará y D obstaculizará las tareas . Los profesionales con Máster Big Data obtienen la
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capacidad de discernir y seleccionar los datos y patrones que serán de utilidad. Ciberseguridad. La seguridad es el mayor reto para la tecnología Big Data. La vulnerabilidad de esta enorme cantidad de datos almacenados es el objetivo de los nuevos ciberataques . Reconocer la responsabilidad de trabajar con datos y dotar los sistemas de normas y herramientas, son aspectos clave de la formación en un Máster en Big data. Las políticas de protección de datos. En relación con lo anterior, y como ocurre con muchos de los grandes avances tecnológicos , son necesarios consensos y protocolos que establezcan hasta qué punto esta tecnología podría considerarse intrusiva y cómo protegerla. Tecnofobia. Más como consecuencia de los mitos sobre el Big Data que por sus debilidades, existen reacciones desfavorables por parte de los usuarios, que consideran que vulnera su privacidad . Lo que estos usuarios probablemente no sepan, es que la tecnología de datos lleva años entre sus acciones cotidianas permitiendo avances destinados a facilitar su día a día.
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Conocimiento del mercado . La obtención y seguimiento de datos del Big
Data permite conocer a los consumidores y adelantarse a sus necesidades, así como detectar tendencias en consumo o fallos en la atención al cliente. La inclusión de profesionales con un Máster en Big data le puede permitir a las empresas localizar posibles oportunidades mediante el tratamiento de estos datos estructurados y comparables. Tecnología del presente y del futuro . La ciencia de datos comienza a ser
un elemento diferenciador y de éxito entre las empresas. También empiezan a experimentarse sus ventajas de aplicación en otros campos como la medicina. La tecnología del Big Data está en constante evolución y todo apunta a que jugará un papel todavía más importante en la toma de decisiones futuras. Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, y el análisis basado
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en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios. Más rápido, mejor toma de decisiones . Con más velocidad y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido. Nuevos productos y servicios . Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes. Feedback a tiempo real . La tecnología Big Data permite no solo almacenar y procesar datos. También supone recibir datos a tiempo real y contar con la información necesaria rápidamente. El Big Data es por encima de todo una
tecnología ágil y veloz que permite, obtener información a tiempo real del lanzamiento de un producto o el resultado de una estrategia. A M E N A Z A S
Se aumenta la superficie de exposición, aumenta la probabilidad de ser objeto de un ataque. El Internet nos expone a múltiples riesgos y amenazas, muchos sistemas de conducción remota que a veces son muy vulnerables a los ataques. Falta de tecnificación para el procesamiento de la información.
2) “Minería de Datos”
La minería de datos es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos con el objetivo de encontrar patrones que nos puedan aportar información valiosa en la toma de futuras decisiones. El proceso de minería de datos tiene normalmente cuatro etapas principales: - Determinación de los objetivos - Procesamiento de los datos - Determinación del modelo - Análisis de los resultados
En el primero de los pasos se trata el tipo de información que e l cliente desea extraer de la base de datos. La segunda etapa es la que requiere más trabajo ya que se tiene de seleccionar, limpiar, enriquecer, reducir y transformar la base de datos que nos ha facilitado el cliente. D E B I L
El desconocimiento de los datos para tomar las decisiones adecuadas al crear los modelos de minería de datos. Falta de equipo adecuado para el almacenamiento de las datos e información de la empresa.
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La información se ha convertido en pieza clave para obtener una ventaja competitiva en el mundo de los negocios, y sin la minería de datos muchas empresas no podrían ser capaces de hacer un análisis efectivo del mercado. Permite reducir costo un buen análisis de la información Permite mejorar los servicios ya que con la minería de datos se realizan mejores análisis de la información.
La minería de datos descubre información que no se esperaba obtener. Como muchos modelos diferentes son usados, algunos resultados inesperados tienden a aparecer. Las combinaciones de distintas técnicas otorgan efectos inesperados que se transforma en un valor añadido a la empresa. Enormes bases de datos pueden ser analizadas mediante la tecnología de minería de datos. Los resultados son fáciles de entender: personas sin un conocimiento
previo en ingeniería informática pueden interpretar los resultados con sus propias ideas Contribuye a la toma de decisiones tácticas y estratégicas para detectar la información clave. Te permite encontrar, atraer y retener a los clientes . Reduce el riesgo de
perder clientes, ofrecer promociones específicas o productos especiales para retenerlos. Mejora la relación con el cliente : la empresa puede mejorar la atención al cliente a partir de la información obtenida, permite ofrecer a tus clientes los productos o servicios que necesitan. Los modelos son confiables: Los modelos son probados y comprobados
usando técnicas estadísticas antes de ser usado, para que las predicciones que se obtienen sean confiables y válidas.
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Considero que es su mayor fortaleza pero también se puede convertir en una amenaza ya que al existir varios algoritmos para la exploración de los datos, el hecho de elegir uno de ellos se puede convertir en un desafío dependiendo de lo que se necesite. La falta de seguridad en los datos obtenidos de los clientes, puede poner en riesgo ésta información.
3) Matriz comparativa de similitudes y diferencias entre los dos conceptos.
Big data y la minería de datos son dos cosas diferentes. Ambos están relacionados con el uso de grandes conjuntos de datos para manejar la recolección o la presentación de los datos que sirve a empresas u otros des tinatarios. Sin embargo, los dos términos se utilizan para dos elementos diferentes de este tipo de operación. Big Data hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos. Es la tecnología capaz de capturar, gestionar y procesar en u n tiempo considerable y de forma eficiente esos datos Se usa en varios tipos de datos, estructurados, semi-estructurados y no estructurados (en NoSQL) y su aplicación es analizar la relación entre datos. Minería de datos se refiere a la actividad de pasar por los conjuntos de grandes datos para buscar información pertinente u oportuna. La idea es que las empresas recopilan conjuntos masivos de datos que pueden ser homogéneos y de forma automática. Los tomadores de decisiones necesitan tener acceso a partes más pequeñas y específicas de esos grandes conjuntos de datos. Éstas usan la minería de datos para descubrir las piezas de información que les permita mantener el liderazgo y ayude a trazar el curso de su negocio. La minería de datos puede implicar el uso de diferentes tipos de paquetes de software tales como herramientas de análisis. Puede ser automatizado, o puede ser en gran medida hecho a mano,
donde trabajadores individuales envían consultas específicas de información a un archivo o base de datos. En general, la minería de datos se refiere a las operaciones que implican búsquedas relativamente sofisticadas que devuelven resultados específicos y concretos. Por ejemplo, una herramienta de minería de datos puede mirar a través de decenas de años de información contable para encontrar una columna específica de gastos o cuentas por cobrar por un año de funcionamiento específico. Características que tiene en común es que ambas usan los datos como materia prima para la toma de decisiones en las empresas, datos masivos, macrodatos o grandes volúmenes de datos. Así se puede definir el significado de Big Data, la minería de datos consiste en la transformación de datos en conocimiento para la toma de decisiones.
