Unidad IV BI

¿Qué es Big Data?

• Conjunto de datos grandes y complejos, superan las capacidades de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos.

• Conjunto de datos muy pequeño, en el que se aplican técnicas de análisis.

• Base de datos convencionales para el procesamiento de datos.

• Procesamiento de transacciones en línea.

¿Son características principales de Big Data?

• Gran cantidad de datos

• Velocidad de generación y procesamiento

• Diversidad de tipos y fuentes de datos

• Confiabilidad y precisión de los datos

¿Son algunas tecnologías utilizadas en Big Data?

• Hadoop

• Spark

• Bases de datos No Sql

• SQL Server

• MySQL

¿Qué es la minería de datos?

• Es un proceso para escribir líneas de código fuente.

• Es una gran cantidad de datos para aplicar análisis.

• Proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos para obtener información útil y conocimientos valiosos.

• Es una estructura de datos que ayuda a almacenar datos.

Son ejemplos de aplicaciones de minería de datos en la vida real

• Predicción de demanda de productos

• Detección de fraudes en transacciones financieras

• Programa escrito con el lenguaje PHP

• Personalización de recomendaciones

Son los pasos principales en el proceso de minería de datos

• Comprensión del problema y objetivos

• Recopilación y preparación de datos

• Crear tablas en base de datos relacionales

• Selección y aplicación de técnicas a los datos

• Interpretación y evaluación de resultados

Su función principal es admitir operaciones de entrada y salida de datos de transacciones individuales, como inserciones, actualizaciones y eliminaciones, de manera eficiente y rápida.

• OLAP

• LPTO

• OLTP

• OLPT

Ejemplos de aplicaciones que requieren procesamiento rápido de transacciones individuales

• Sistema de gestión de pedidos

• Sistemas de gestión de inventarios

• Sistemas de reservas en línea

• Sistemas bancarios en línea

Su función principal es permitir a los usuarios realizar consultas complejas y análisis de datos para obtener información útil y tomar decisiones informadas.

• OLTP

• OLAP

• OPTL

• OLPA

La organización de los datos en cubos multidimensionales para análisis, es un tipo de:

• OLTP

• OLPT

• OPTL

• OLAP