Sara Martnez Herrera Lara Pedrosa Segovia Yang Zhu

Sara Martínez Herrera Lara Pedrosa Segovia Yang Zhu Mercedes López Alemán Raquel Moreno Palmero Shiyin Wang

¿Qué es el Big Data? ❖ Datos con mayor variedad presentados en volúmenes crecientes. ❖ Conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos.

Fuentes de procedencia de los datos: ❖ Producidos por personas

Fuentes de procedencia de los datos: ❖ Entre máquinas

Fuentes de procedencia de los datos: ❖ Biométricas

Fuentes de procedencia de los datos: ❖ Marketing web

Fuentes de procedencia de los datos: ❖ Transacciones de datos

Clasificación de datos según su estructura:

LAS 7 V DE BIG DATA ❖ ❖ ❖ ❖ VOLUMEN. VELOCIDAD. VARIEDAD DE LOS DATOS. VERACIDAD DE LOS DATOS. VIABILIDAD. VISUALIZACIÓN DE LOS DATOS. VALOR DE LOS DATOS.

Ventajas. ❖ ❖ ❖ Velocidad en la toma de decisiones. Planes estratégicos inteligentes de marketing. Mejora en la eficiencia y en costes. Vinculación de clientes. Variables del entorno. Feedback y retroalimentación.

Desventajas: ❖ ❖ Exceso de datos puede ralentizar el análisis Ciberseguridad Política de protección de datos Tecnofobia

Ejemplos de Big Data en algunos sectores: ❖ Sector Sanitario (mejora la calidad de vida a la vez que reduce el coste de atención). ❖ Cardiogram

Ejemplos de Big Data en algunos sectores: ❖ Sector Retail (los datos se están aplicando en todas las etapas, desde optimizar el inventario, anticipar las tendencias, hasta gestionar colas) ❖ Starbucks

Ejemplos de Big Data en algunos sectores: ❖ Sector de Educación (más eficiente y personalizada) ❖ Knewton

Casos de uso de Big Data. ❖ ❖ ❖ ❖ Desarrollo de productos. Mantenimiento predictivo. Experiencia del cliente. Fraude y conformidad. Machine learning. Eficiencia operativa. Impulso a la innovación.

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