3. Contexto empresarial

Análisis visual: es una forma de análisis de datos (Data Analysis), que implica la representación gráfica de datos para facilitar o mejorar la percepción visual.

Con base en la premisa de que los seres humanos pueden entender y extraer conclusiones más rápidamente a partir de gráficas, que a partir de textos, este tipo de análisis actúa como una herramienta de detección en el campo de Big Data.

Los tipos de análisis visual son:

• Análisis visual Percepción visual Mapas de calor

• Análisis temporal Analítica de datos Transformar Mapas de calor

• Mapas de calor Análisis de redes Análisis de datos espaciales Percepción visual

• Mapas de calor Análisis de series temporales Análisis de redes Análisis de datos espaciales

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Análisis visual

Implica la representación gráfica de datos para facilitar o mejorar la percepción visual, ya que los seres humanos pueden entender y extraer conclusiones más rápidamente a partir de gráficas, que a partir de textos. El análisis visual también está directamente relacionado con el análisis exploratorio de datos, puesto que fomenta el planteamiento de preguntas desde diferentes perspectivas.

Tipos de análisis visual:

Mapas de calor

Análisis de series temporales

Análisis de redes

Análisis de datos espaciales

Big Data surge como una combinación de las necesidades empresariales y las innovaciones tecnológicas, los principales factores son:

Analítica y ciencia de datos

Digitalización

Ciudades Inteligentes 

Tecnología asequible y hardware básico

Social media

Robótica 

Comunidades y dispositivos hiperconectados

ICloud 

Cloud Computing

De la anterior enumeración, ¿Cuáles no son factores factores empresariales y tecnológicos de Big Data?

• 1,2,4 y 6

• 1,2,3,4,5,6,7 y 8

• 1,2,5 y 9

• 3,6 y 8

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Factores empresariales y tecnológicos de Big Data

Big Data surge como una combinación de las necesidades empresariales y las innovaciones tecnológicas. Los principales factores son:

Analítica y ciencia de datos

Digitalización

Tecnología asequible y hardware básico

Social media

Comunidades y dispositivos hiperconectados

Cloud Computing

Puedes encontrar mayor información en el Módulo 3.Contexto empresarial de tu material Big Data Fundamentals 2022

Responda Falso o verdadero para la siguiente afirmación:

“Los mapas de calor consisten en llevar a cabo un proceso tedioso de verificación de datos, por lo que la mayoría de las personas usan programas estadísticos para ayudarlos a analizar rápidamente dichos datos.”

• VERDADERO

• FALSO

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Mapas de calor

Representación visual de valores de datos codificada por colores, se asigna un color a cada valor de acuerdo con el rango en el que se encuentre.  También facilitan la identificación de áreas de interés y el hallazgo de valores extremos (superiores/ inferiores) dentro de un  dataset. Un mapa de calor puede tener forma de una tabla (matriz de valores) o de un mapa.

¿Por qué es importante la seguridad en Big Data?

• Encuentra información privada que puede ser revelada, esto genera violaciones intencionales o accidentales de la privacidad. Por lo tanto es necesario entender la naturaleza de los datos, que están siendo acumulados y las regulaciones pertinentes sobre la protección de ellos, así como las técnicas especiales para etiquetado y anonimato de datos.

• Aumenta la necesidad de contar con técnicas y tecnologías que permitan la extracción de información y conocimientos significativos.

• Garantiza que las redes de datos proporcionen acceso a repositorios lo suficientemente seguros por medio de mecanismos personalizados de autenticación y autorización; además, implica establecer niveles de acceso a los datos para diferentes categorías de usuarios.

• Posibilita el mercadeo personalizado, las recomendaciones automatizadas y el desarrollo de características optimizadas de productos.

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Seguridad

La seguridad en Big Data implica garantizar que las redes de datos proporcionen acceso a repositorios lo suficientemente seguros por medio de mecanismos personalizados de autenticación y autorización; además, implica establecer niveles de acceso a los datos para diferentes categorías de usuarios.

¿Cuáles son las herramientas de visualización de datos, en el contexto empresarial del Big Data?

• Filtrado. - Agregación. - Drill-Down. - Análisis "qué-tal-si”. - Roll-Up.

• Filtrado. - Agregación. - Drill-Down. - Análisis "qué-tal-si”. - Roll-On.

• Filtrado. - Agregación. - Drill-Up. - Análisis "qué-tal-si”. - Roll-Up.

• Filtrado. - Agregación. - Drill-Down. - Análisis "qué-tal-si”. - Roll-In.

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Herramientas de visualización de datos

Consultan los datos de las bases de datos relacionales, sistemas de OLAP, bodegas de datos digitales y hojas de cálculo para presentar los resultados de la analítica descriptiva y de la analítica diagnóstica.

Las soluciones de Big Data, requieren herramientas de visualización de datos que se puedan conectar sin problemas a las fuentes de datos estructurados, semiestructurados y sin estructurar, y además sean capaces de manejar millones de registros de datos.

Las características comunes de las herramientas de visualización usadas en Big Data son:

Filtrado

Agregación

Drill-Down

Análisis "qué-tal-si”

Roll-Up

Es la capacidad de proveer servicios a través de Internet, el cual brinda la infraestructura y equipos necesarios para el almacenamiento de datos:

• Optimización de procesos

• IaaS

• PaaS

• Cloud

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Cloud Computing

Es la capacidad de proveer servicios a través de Internet, el cual brinda la infraestructura y equipos necesarios para el almacenamiento de datos.

 Es el almacenamiento de  datos en un servidor o computador, alojado en la Red (Network) de otra entidad y accesible desde cualquier lugar a través del internet.

Las soluciones típicas de Big Data están basadas en software de código abierto que requiere hardware básico, el uso de este tipo de hardware, permite que la adopción de soluciones de Big Data sea asequible para aquellas empresas que carecen de grandes inversiones de capital.

¿A cuál factor empresarial corresponde a la anterior definición?

• Tecnología asequible y hardware básico

• Data science

• Cloud computing

• Analítica y ciencia de datos

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Según el tercer módulo Contexto empresarial, la Tecnología asequible y hardware básico, se define como: 

Las soluciones típicas de Big Data están basadas en software de código abierto que requiere hardware básico, el uso de este tipo de hardware, permite que la adopción de soluciones de Big Data sea asequible para aquellas empresas que carecen de grandes inversiones de capital.