Un analista de big data es responsable de la gestión y el análisis de big data dentro de una organización. Trabajan con arquitectos e ingenieros de datos para diseñar e implementar soluciones de big data. Las soluciones de big data están diseñadas para ayudar a las organizaciones a extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Los analistas de Big Data utilizan una variedad de herramientas y técnicas para analizar big data, incluyendo la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis estadístico.
El papel de un analista de Big Data es ayudar a las organizaciones a dar sentido a sus big data. Trabajan con arquitectos e ingenieros de datos para diseñar e implementar soluciones de big data. Las soluciones de big data están diseñadas para ayudar a las organizaciones a extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. Los analistas de big data utilizan una variedad de herramientas y técnicas para analizar los big data, incluyendo la minería de datos, el aprendizaje automático y el análisis estadístico.
El término "big data" se utiliza para describir conjuntos de datos que son demasiado grandes o complejos para ser procesados con métodos tradicionales. Los big data suelen caracterizarse por las 3 V: volumen, velocidad y variedad. Las soluciones de big data están diseñadas para manejar conjuntos de datos que son demasiado grandes o complejos para los métodos tradicionales.
La minería de datos es un proceso de extracción de información valiosa de los datos. La minería de datos implica el uso de algoritmos para identificar patrones y tendencias en los datos.
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender de los datos sin ser programados explícitamente. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para extraer automáticamente patrones de los datos.
El análisis estadístico es un proceso que utiliza técnicas estadísticas para sacar conclusiones de los datos. El análisis estadístico puede utilizarse para inferir relaciones entre variables, para hacer predicciones o para probar hipótesis.
¿Cuáles son los 3 tipos de bases de datos?
1. Bases de datos operativas: Estas bases de datos se utilizan para apoyar las operaciones diarias de una organización. Suelen ser de naturaleza transaccional y contienen datos que cambian constantemente. Ejemplos de bases de datos operativas son las bases de datos de clientes, de pedidos y de productos.
2. 2. Bases de datos analíticas: Estas bases de datos se utilizan para apoyar la toma de decisiones y la planificación estratégica dentro de una organización. Suelen ser de naturaleza histórica y contienen datos que no están sujetos a cambios. Ejemplos de bases de datos analíticas son las bases de datos financieras y las bases de datos de investigación de mercado.
3. Almacenes de datos: Estas bases de datos se utilizan para consolidar los datos de múltiples bases de datos operativas y analíticas, y ponerlos a disposición de los informes y análisis. Los almacenes de datos suelen contener datos con varios años de antigüedad, y no están sujetos a cambios.
¿Qué es la terminología de big data?
Para entender la terminología de los big data, primero es necesario comprender qué son los big data. Big data es un término que designa conjuntos de datos tan grandes o complejos que las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos son inadecuadas. Los retos del big data incluyen la captura de datos, la conservación de datos, el almacenamiento de datos, la búsqueda de datos, el intercambio de datos, la transferencia de datos, el análisis de datos y la visualización de datos.
Hay algunos términos clave que se asocian a los big data:
Lago de datos: Un lago de datos es un repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala.
Almacén de datos: Un almacén de datos es una base de datos utilizada para la presentación de informes y el análisis de datos. Normalmente se utiliza para almacenar datos históricos que luego se utilizan para generar ideas o para la toma de decisiones.
Mercado de datos: Un mercado de datos es un subconjunto de un almacén de datos que se utiliza para apoyar una línea de negocio específica o un proceso de toma de decisiones.
Minería de datos: La minería de datos es el proceso de extracción de patrones de grandes conjuntos de datos.
Inteligencia de negocio: La inteligencia de negocios (BI) es un conjunto de técnicas y herramientas para la transformación de datos en bruto en información significativa y útil para fines de análisis de negocios.
Analítica: La analítica es el proceso de convertir los datos en información. Implica la aplicación de métodos estadísticos y técnicas de modelado a conjuntos de datos con el fin de extraer información que pueda utilizarse para mejorar la toma de decisiones empresariales.
Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender de los datos y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo sin ser programados explícitamente.
Estos son sólo algunos de los términos más utilizados asociados a los big data. Para obtener una lista más completa de la terminología de big data, consulte los siguientes recursos:
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_big_data_companies
https://www.techopedia.com/definition/33076/big-data
https://www.forbes.com/sites/bern
¿Cuáles son las 5 V de big data?
Las 5 V de big data son volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
1. El volumen se refiere a la cantidad de datos que se generan y recogen. Con el aumento de los dispositivos digitales y el internet de las cosas, el volumen de datos está creciendo exponencialmente.
2. La velocidad se refiere a la rapidez con la que se generan y recogen los datos. Con los flujos de datos en tiempo real, la velocidad de los datos está aumentando.
3. La variedad se refiere a los diferentes tipos de datos que se generan y recogen. Con el aumento de las redes sociales y los datos no estructurados, la variedad de datos está aumentando.
4. La veracidad se refiere a la exactitud y fiabilidad de los datos. Con el aumento de las noticias falsas y la desinformación, la veracidad de los datos se está convirtiendo en una preocupación.
5. 5. El valor se refiere a la información que puede obtenerse de los datos. Con el aumento de la toma de decisiones basada en datos, el valor de los datos está aumentando.