BIG DATA - Técnicas, herramientas y aplicaciones

En la era de grandes conjuntos de datos, procedentes de diversos orígenes, en formatos variados y con una necesidad de procesamiento y análisis rápido y efectivo, las técnicas de Big Data persiguen complementar el manejo ordenado de estos volúmenes, con las técnicas de análisis de la información más avanzadas y efectivas para extraer de modo óptimo el conocimiento contenido en los datos.

Las herramientas de Big Data se basan en el paquete de código abierto llamado Hadoop para el análisis masivo de datos, que forma parte de prácticamente todo el software de Big Data. Por ejemplo, SAS incorpora Hadoop en sus aplicaciones (SAS Base, SAS Data Integration, SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, etc.). IBM trabaja con Hadoop en su plataforma IBM InfoSphere BigInsights. Microsoft incluye Hadoop en su plataforma Windows Azure, SQL Server 2014, HDInsight y Polybase. Oracle incluye Hadoop en Oracle Big Data Appliance, Oracle Big Data Connectors y Oracle Loader for Hadoop.

Se describen y analizan estas herramientas de Big Data que implementan SAS, IBM, Microsoft y Oracle, para extraer el conocimiento contenido en los datos.

Ventajas:
· Los principales comandos

Conozca:
· Las herramientas de BIG DATA, que utilizan tecnologías multinúcleo para ofrecer mayor capacidad de procesamiento a través de altas prestaciones, en base de datos y de análisis en memoria que ofrecen un mayor conocimiento más rápidamente de grandes volúmenes de datos y flujo de datos, independientemente de los formatos y las fuentes de los orígenes de datos.

Aprenda:
·Que con las herramientas de BIG DATA se puede procesar información online proveniente de múltiples orígenes (redes sociales o grandes bases de datos no estructuradas),
· A tratar los datos de múltiples fuentes y formatos, ya sean texto, datos, imágenes o mezcla de todo ello. Actualmente es posible.

Desarrolle sus habilidades para:
· Implementar herramientas de BIG DATA en la forma que mejor se adapte a las necesidades de los usuarios.
· Superar con éxito el desafío del análisis de la información, dada la capacidad de almacenar cualquier cosa, lo que están generando datos como nunca antes en la historia