PROGRAMACIÓN WEB BIG DATA Brito Lomeli Rodolfo Espinoza Palacios Stephany Amacalli Flores Estrada Jared Flores González Ulises Daniel Franco Ruiz David Martínez Martínez Omar DEFINICIÓN El big data (datos masivos) es el término que describe un gran volumen de datos, el cual crece de manera exponencial con el paso del tiempo. En pocas palabras, es un conjunto de datos tan grande y complejo que ninguna de las herramientas tradicionales de datos es capaz de almacenarlos o procesarlos de manera eficiente. No obstante, este volumen de datos se puede utilizar para abordar problemas empresariales que no hubieras podido enfrentar antes. CARACTERISTICAS DE LA BIG DATA VOLUMEN VELOCIDAD VARIEDAD DE LOS DATOS VERACIDAD DE LOS DATOS VIABILIDAD VISUALIZACIÓN DE LOS DATOS VALOR DE LOS DATOS ARQUITECTURA DE BIG DATA La arquitectura de Big procesamiento de datos. Data se crea para facilitar PRIMERA CAPA La primera capa de arquitectura de Big Data se análisis y los métodos de visualización de datos. dedica el al SEGUNDA CAPA Una vez está establecida la primera capa, se debe definir las políticas de gestión que rigen la segunda capa. TERCERA CAPA La tercera y última capa se diseña especialmente para atender el procesamiento y el almacenamiento de los datos. ALMACENAMIENTO BIG DATA ¿Qué necesidades de almacenamiento presenta el big data? La tecnología de almacenamiento de datos para big data debe estar preparada no solo para albergar una gran cantidad de información, sino también para dar respuesta a necesidades como estas: Ha de dimensionarse de acuerdo con las exigencias del presente, pero ser modulable respecto a lo que pueda suceder en el futuro, ante volúmenes de datos mayores y más heterogéneos. Entendiendo como tal la compatibilidad con datos estructurados y no estructurados. Debe ofrecer una respuesta rápida, con una muy baja latencia, ante cualquier solicitud. A prueba de ciberamenazas, reales o potenciales. Facilidad de acceso. En las grandes compañías, el big data ofrece beneficios transversales a departamentos muy diversos. ALMACENAMIENTO BIG DATA ¿Qué es el almacenamiento por niveles? El almacenamiento de datos por niveles se basa en segmentar la información de acuerdo con su importancia, de manera que los registros de mayor valor se colocan en emplazamientos más seguros, estables y con gran capacidad de procesamiento; y los de menor valor se confinan en capas de más difícil acceso y con menos prestaciones. Esto permite a las empresas ahorrar costes, ganar rentabilidad y optimizar los recursos informáticos disponibles en la gestión del big data. ALMACENAMIENTO BIG DATA TIPOS Data lakes o lagos de datos. La mejor opción para romper las estructuras de silos que impiden que la información la tendencia llegue a todos los nodos de la organización. Edge computing. Ante de reunir y explotar de manera centralizada los datos recogidos por millares de desperdigados sensores, el Internet de las Cosas abre la puerta al edge computing Cloud híbrida. Se basa en aprovechar las ventajas de combinar el uso de una nube pública, como Amazon Web Services o Microsoft Azure, y el de una nube privada, con una configuración a medida para los miembros de la organización. Apuesta por la contratación complementaria de servicios de almacenamiento de datos en la nube de varios proveedore ESTANDARES EN LA BIG DATA SaaS En una solución SaaS el proveedor es quien controla completamente la aplicación y su gestión. Por lo tanto, la gestión SaaS únicamente está relacionada con la administración de la propia aplicación. PaaS En el caso de una solución PaaS, la nube sirve al usuario servidores, almacenamiento, sistemas operativos y aplicaciones de gestión como por ejemplo un sistema de gestión de base de datos. Por lo tanto, podemos considerar que en PaaS el centro de datos es la nube y su gestión debería ser diferente a una solución SaaS. Por ejemplo, en Microsoft Azure un portal de administración gestiona todo el entorno PaaS. IaaS En los modelos IaaS no es necesario que el usuario cambie sus prácticas de gestión a nivel de aplicación y plataforma, pero si que necesita gestionar cómo asigna su proveedor cloud los recursos, almacenamiento y otras herramientas. Es habitual que una empresa tenga múltiples proveedores IaaS, más que en otros modelos cloud PRIVACIDAD EN EL BIG DATA: COMO AFECTA A LOS USUARIOS •En la actualidad es bastante complicado mantener al margen del mundo digital tu vida privada, por no decir que es un reto casi imposible. Las empresas de internet, especialmente las superpotencias digitales, facilitan el uso de sus aplicaciones a los usuarios que navegan en ellas, a cambio de la recopilación y análisis de sus perfiles y los datos adicionales que han dejado registrado en sus plataformas. HUELLA DIGITAL Se trataría de la información proporciona acerca del dispositivo que se está usando y relacionarlo con un usuario en concreto. Por ello, mantener la protección de los datos y la privacidad en el Big Data resulta ser un reto difícil de conseguir actualmente. PRIVACIDAD EN EL BIG DATA: DERECHO AL OLVIDO •Se puede definir como el derecho que tienen todos los usuarios que navegan en internet a que sus datos personales desaparezcan de los motores de búsqueda y tratamiento de datos, borrando así cualquier dato que pueda identificar la identidad del usuario, cuando la publicación no cumpla la normativa establecida. •EJEMPLOS DE BIG DATA Big Data en Marketing Digital Big Data en Business Insights Big Data en el sector bancario Big Data en la industria de los medios y el entretenimiento Big Data en el sector gubernamental ¡GRACIAS!
