La importancia del big data no reside en el volumen de datos que ha acumulado una empresa. Su verdadero valor reside en cómo se utilizan estos datos. Las organizaciones con visión de futuro entienden que necesitan capitalizar el potencial del big data a través de su uso práctico y reflexivo.
Empresas y personas de todos los sectores se han dado cuenta de los beneficios potenciales del big data y el análisis. Si estás interesado en el campo de big data, ya sea un estudiante que lo contempla como carrera profesional o un profesional de negocios o tecnología que busca repasar sus conocimientos, descubre nuestra innovadora oferta académica y aprende de profesionales de reconocido prestigio con el Master in Big Data & Business Intelligence.
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Para ayudarte a empezar, desde Next Educación hemos recopilado términos clave de big data, en un breve diccionario, para que puedas ir familiarizándote con ellos.
Diccionario Big Data:
- Algoritmo: procedimiento o fórmula para resolver un problema basado en la realización de una secuencia de acciones específicas. En el contexto de big data, un algoritmo se refiere a una fórmula matemática integrada en un software para realizar un análisis de un conjunto de datos.
- Inteligencia artificial: La simulación de procesos de inteligencia humana mediante máquinas, especialmente sistemas informáticos. Estas máquinas pueden percibir el entorno y tomar las acciones correspondientes requeridas e incluso aprender de esas acciones.
- Computación en la nube: término general para cualquier cosa que implique la prestación de servicios alojados a través de Internet. La computación en la nube es importante porque sus funciones implican acceder e interactuar con software y/o datos alojados y ejecutándose en servidores remotos.
- Lago de datos: un repositorio de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos sin procesar en su formato nativo hasta que se necesita. A cada elemento de datos dentro de un lago de datos se le asigna un identificador único y un conjunto de etiquetas de metadatos extendidos. Cuando surge una pregunta comercial, los usuarios pueden acceder al lago de datos para recuperar cualquier dato de respaldo relevante.
- Data Science: el campo de la aplicación de técnicas analíticas avanzadas y principios científicos para extraer información valiosa de los datos. La ciencia de datos normalmente implica el uso de estadísticas, visualización y minería de datos, programación informática, aprendizaje automático e ingeniería de bases de datos para resolver problemas complejos.
- Sistema de gestión de bases de datos (SGBD): software del sistema que sirve como interfaz entre las bases de datos y los usuarios finales o programas de aplicación, asegurando que los datos estén organizados de manera consistente y permanezcan fácilmente accesibles.
- Data sets: conjunto de elementos de datos discretos y relacionados a los que se puede acceder de forma individual o colectiva, o gestionarse como una entidad única e integral. Los conjuntos de datos generalmente se organizan en alguna estructura formal, a menudo en formato tabular.
- Hadoop: un marco de procesamiento distribuido de código abierto que gestiona el procesamiento y almacenamiento de datos para aplicaciones de big data. Proporciona un medio confiable para gestionar conjuntos de big data y respaldar aplicaciones de análisis relacionadas.
- Sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS): el sistema de almacenamiento de datos principal utilizado por Hadoop HDFS emplea una arquitectura NameNode y DataNode para implementar un sistema de archivos distribuido que proporciona acceso de alto rendimiento a los datos en clústeres de Hadoop altamente escalables.
- Aprendizaje automático: un tipo de inteligencia artificial que mejora la capacidad de las aplicaciones de software para predecir resultados precisos sin estar programadas explícitamente para hacerlo.
- MapReduce: herramientas específicas que soportan la computación distribuida en grandes conjuntos de datos. Estos forman componentes centrales del marco de software Apache Hadoop.
