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Big Data – Técnicas, Herramientas Y Aplicaciones

Big Data – Técnicas, Herramientas Y Aplicaciones

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  • Autor: PÉREZ MARQUÉS, María

    Páginas: 356

    Coedición: Alfaomega, RC Libros

    SKU: 9786076224502 Categorías: , ,

    Descripción

    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

    Contenido

    BIG DATA – LUIS JOYANES AGUILAR Alfaomega
    Parte I. La era de Big Data
    CAPÍTULO 1
    ¿QUÉ ES BIG DATA? ………………………… 1
    Definición de Big Data ……………………………. 2
    Tipos de datos ………………………………………. 3
    Datos estructurados ………………………… 4
    Datos semiestructurados …………………. 4
    Datos no estructurados ……………………. 5
    Integración de los datos: oportunidades de
    negocio de los Big Data ………………………….. 5
    Características de Big Data ……………………… 7
    Volumen ………………………………………… 7
    Velocidad ………………………………………. 8
    Variedad ………………………………………… 8
    Veracidad ………………………………………. 10
    Valor ……………………………………………… 10
    El tamaño de los Big Data……………………….. 10
    ¿Cómo se ha llegado a la explosión de Big Data?
    …………………………………………………………… 11
    El Big Data eclosiona en España (IDC) … 12
    Cómo crear ventajas competitivas a partir de
    la información: IDC Big Data 2012 ……… 13
    Retos empresariales de Big Data ……………… 14
    El gran negocio de Big Data ………………. 14
    Big Data: the next thing(la siguiente gran
    tendencia) ……………………………………… 15
    La empresa inteligente …………………………… 15
    Casos de estudio …………………………………… 16
    Una breve reseña histórica de Big Data ……. 18
    El origen moderno de Big Data …………. 18
    Resumen ……………………………………………… 20
    Notas …………………………………………………… 21
    CAPÍTULO 2
    FUENTES DE GRANDES VOLÚMENES DE
    DATOS ………………………………………………. 23
    Origen de las fuentes de datos ……………….. 24
    Tipos de fuentes de Big Data ……………. 25
    Los datos de la Web ………………………………. 27
    El peso de los datos de la Web …………. 29
    Los datos de texto ………………………………… 30
    Aplicaciones del análisis de texto ……… 31
    Otras aplicaciones del análisis de texto
    …………………………………………………….. 32
    Datos de sensores …………………………………. 33
    Datos de posición y tiempo: geolocalización 34
    Datos de RFID y NFC ……………………………… 36
    Datos de redes sociales …………………………. 37
    Análisis de redes sociales …………………. 38
    Datos de las operadoras de telecomunicaciones
    …………………………………………………………… 40
    El valor del tráfico de datos ……………… 41
    Datos de las redes inteligentes de energía (smart
    grids) …………………………………………………… 41
    El contador inteligente (smart meter) .. 42
    Otros datos de las redes inteligentes …. 42
    Resumen ……………………………………………… 43
    Notas ………………………………………………….. 44
    CAPÍTULO 3
    EL UNIVERSO DIGITAL DE DATOS. EL
    ALMACÉN DE BIG DATA ………………….. 45
    “La era del petabyte” (Wired, 2008) ………… 46
    XII | Contenido _________________________________________________
    Alfaomega BIG DATA – LUIS JOYANES AGUILAR
    El universo digital de EMC/IDC (2007-2010)
    …………………………………………………………… 47
    Datos en todas partes (The Economist, 2010)
    …………………………………………………………… 50
    El universo digital de datos: “Extrayendo valor
    del caos” (2011)
    …………………………………………………………… 52
    La sobrecarga de información cobra forma
    física
    …………………………………………………………… 55
    El almacenamiento también supera las
    expectativas ………………………………….. 55
    La revolución de los datos está cambiando el
    paisaje de los negocios (The Economist, 2011)
    …………………………………………………………… 56
    La era del exabyte (Cisco, 2012). Hacia la era del
    zettabyte …………………………………………….. 57
    El universo digital de datos IDC/EMC (diciembre,
    2012). El camino a la era del zettabyte …….. 60
    Resumen ……………………………………………… 61
    Notas …………………………………………………… 62
    CAPÍTULO 4
    SECTORES ESTRATÉGICOS DE BIG DATA
    Y OPEN DATA ……………………………………. 63
    Dominios estratégicos de Big Data …………… 64
    Informe McKinsey Global Institute
    …………………………………………………………… 64
    ¿Por qué se ha llegado a la explosión de los Big
    Data? ……………………………………………………
    …………………………………………………………… 66
    Sectores dominantes en Big Data ……………. 67
    Sector de la salud ………………………………….. 68
    El informe “Big Data Healthcare Hype
    and Hope” …………………………………….. 71
    Conclusiones del Digital Health Summit,
    Las Vegas (Enero 2013) ……………………. 72
    Otras consideraciones prácticas ………………. 72
    Un anticipo a Hadoop ……………………… 74
    Open Data. El movimiento de los datos abiertos
    …………………………………………………………… 74
    Iniciativas Open Data ………………………. 76
    La información pública al servicio del
    ciudadano ……………………………………… 79
    La iniciativa de la Unión Europea (enero
    2013) …………………………………………….. 80
    Open Data Alliance ………………………….. 81
    Open Data Institute (ODI) ………………… 81
    Resumen ……………………………………………… 82
    Recursos ……………………………………………… 83
    Notas ………………………………………………….. 84
    CAPÍTULO 5
    BIG DATA EN LA EMPRESA. LA
    REVOLUCIÓN DE LA GESTIÓN, LA
    ANALÍTICA Y LOS CIENTÍFICOS DE
    DATOS ………………………………………………. 85
    Integración de Big Data en la empresa ……. 86
    Presencia del modelo 3 V de Big Data
    en las empresas ……………………………… 87
    Big Data: la revolución de la gestión ………… 89
    ¿Qué es lo nuevo ahora? …………………. 89
    Los cinco retos de la gestión …………….. 90
    Profesionales de análisis de datos:
    analistas y científicos de datos ……………….. 92
    Ciencia de los datos ………………………………. 94
    El científico de datos ……………………………… 96
    ¿Qué habilidades necesita un científico
    de datos? ………………………………………. 96
    Casos de estudio: el ITAM de México DF ….. 99
    ¿Cómo encontrar los científicos de datos que se
    necesitan? …………………………………………… 99
    La inteligencia de negocios en Big Data ……. 100
    OLAP …………………………………………….. 102
    Minería de datos …………………………….. 102
    Sistemas de apoyo a la decisión (DSS) .. 103
    Herramientas de informes y de
    visualización …………………………………… 103
    Tecnologías de visualización de datos .. 104
    Analítica de Big Data: una necesidad ……….. 105
    Seguridad y privacidad en Big Data ………….. 107
    La iniciativa de Cloud Security Alliance (CSA)
    …………………………………………………….. 108
    Privacidad ……………………………………… 109
    Foursquare. Un caso de estudio en
    privacidad ……………………………………… 109
    La seguridad en la Unión Europea …….. 110
    Resumen ……………………………………………… 110
    Recursos ……………………………………………… 111
    Notas ………………………………………………….. 112
    Parte II. Infraestructura de los Big Data
    CAPÍTULO 6
    CLOUD COMPUTING, INTERNET DE LAS
    COSAS Y SOLOMO ……………………………. 113
    _____________ Big Data. Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones| XIII
    BIG DATA – LUIS JOYANES AGUILAR Alfaomega
    Origen y evolución de cloud computing ……. 114
    Definición de la nube …………………………….. 115
    Características de cloud computing …………. 117
    Modelos de la nube (cloud) …………………….. 120
    Modelos de servicio ………………………… 121
    Modelos de despliegue de la nube ……. 123
    ¿Cómo adaptar la nube en organizaciones y
    empresas? ……………………………………………. 124
    Consideraciones económicas ……………. 124
    Características organizacionales ……….. 125
    Acuerdos de nivel de servicio (SLA, Service
    Level Agreement) ……………………………. 125
    Seguridad ………………………………………. 126
    Los centros de datos como soporte de
    cloud computing …………………………………… 126
    Internet y los centros de datos: una
    industria pesada ……………………………… 127
    Internet de las cosas ……………………………… 128
    IPv4: El cuello de botella. IPv6: el
    desarrollo de la Internet de las cosas …. 132
    Sensores ………………………………………… 133
    Bluetooth 3.0/4.0 ……………………………. 134
    RFID ………………………………………………. 135
    NFC ……………………………………………….. 136
    SIM integrada …………………………………. 137
    Códigos QR y BIDI …………………………… 138
    Ciudades inteligentes (smart cities) …… 139
    ¿Qué son los medios sociales (social
    media)? ……………………………………………….. 139
    El panorama de los medios sociales …… 141
    Geolocalización …………………………………….. 142
    Movilidad …………………………………………….. 144
    Plataformas móviles ………………………… 145
    Plataformas móviles de código abierto . 147
    Resumen ……………………………………………… 149
    Recursos ………………………………………………. 150
    Notas …………………………………………………… 152
    CAPÍTULO 7
    ARQUITECTURA Y GOBIERNO DE BIG
    DATA …………………………………………………. 153
    La arquitectura de Big Data …………………….. 154
    Fuentes de Big Data ………………………………. 155
    Almacenes de datos (Data Warehouse y Data
    Marts) …………………………………………………. 156
    Bases de datos ……………………………………… 157
    Hadoop ……………………………………………….. 158
    Plataformas de Hadoop …………………………. 158
    Integración de Big Data …………………………. 158
    Analítica de Big Data ……………………………… 159
    Reporting, query y visualización………… 159
    Analítica predictiva …………………………. 160
    Analítica Web ………………………………… 160
    Analítica social y listening social ……….. 160
    Analítica M2M ……………………………….. 161
    Plataformas de analítica de Big Data …. 162
    Cloud computing …………………………….. 162
    Gobierno de los Big Data ……………………….. 163
    Gobierno de TI ……………………………….. 163
    El gobierno de la información …………… 165
    Gobierno de Big Data ………………………. 165
    Calidad de los Big Data ………………………….. 166
    Administración de datos maestros ………….. 167
    El ciclo de vida de los Big Data ………………… 168
    Seguridad y privacidad de Big Data ………….. 168
    Metadatos de Big Data ………………………….. 169
    Arquitectura de Big Data de Oracle …………. 169
    Capacidades de la arquitectura de Big
    Data ……………………………………………… 169
    Arquitectura de información de Big Data
    de Oracle ………………………………………. 170
    Plataforma de Big Data de Oracle:
    productos y soluciones ……………………. 171
    Arquitectura de Big Data de IBM …………….. 173
    Resumen ……………………………………………… 174
    Notas ………………………………………………….. 175
    CAPÍTULO 8
    BASES DE DATOS ANALÍTICAS: NOSQL Y
    “EN MEMORIA” ……………………………….. 177
    Tipos de base de datos actuales ……………… 178
    Bases de datos relacionales ……………… 178
    Bases de datos heredadas (legacy) ……. 179
    Bases de datos NoSQL …………………….. 180
    Bases de datos “en memoria” ………….. 180
    Sistemas de base de datos MPP ……………… 181
    ¿Qué es NoSQL? …………………………………… 182
    Bases de datos NoSQL …………………………… 183
    Diferencias esenciales entre NoSQL y
    SQL……………………………………………….. 185
    Tipos de base de datos NoSQL ………………… 185
    Bases de datos clave- valor ………………. 186
    Bases de datos orientadas a grafos……. 188
    Bases de datos orientadas a BigTable
    (tabulares/columnares) …………………… 189
    XIV | Contenido _________________________________________________
    Alfaomega BIG DATA – LUIS JOYANES AGUILAR
    Bases de datos orientadas a documentos
    …………………………………………………….. 191
    Bases de datos “en memoria” caché ….. 193
    Las bases de datos NoSQL en la
    empresa ………………………………………… 193
    Breve historia de NoSQL ………………………… 194
    Tendencias para 2013 en bases de datos NoSQL
    …………………………………………………………… 195
    Computación “en memoria” …………………… 196
    Tecnología “en memoria” ………………… 196
    Tipos de tecnologías “en memoria” …… 197
    Proveedores de tecnología “en
    memoria” ………………………………………. 198
    Analítica “en memoria” ……………………. 198
    Proveedores de computación y bases de
    datos “en memoria” ………………………… 199
    Bases de datos “en memoria” …………………. 200
    Uso de la memoria central como almacén de
    datos …………………………………………….. 200
    Almacenamiento por columnas ………… 202
    Paralelismo en sistemas multinúcleo …. 203
    SAP HANA ……………………………………………. 203
    SAP HANA cloud ……………………………… 204
    SAP HANA para análisis de sentimientos
    …………………………………………………….. 205
    Oracle ………………………………………………….. 205
    Microsoft …………………………………………….. 206
    Resumen ……………………………………………… 206
    Recursos ………………………………………………. 207
    Notas …………………………………………………… 209
    CAPÍTULO 9
    EL ECOSISTEMA HADOOP ………………. 211
    El origen de Hadoop ………………………………. 212
    The Google File System ……………………. 212
    MapReduce ……………………………………. 213
    BigTable ………………………………………… 213
    ¿Qué es Hadoop? ………………………………….. 213
    Historia de Hadoop ……………………………….. 216
    El ecosistema Hadoop ……………………………. 218
    Componentes de Hadoop ………………………. 218
    MapReduce ……………………………………. 220
    El enfoque de gestión de MapReduce … 221
    Hadoop Common Components …………. 222
    Desarrollo de aplicaciones en Hadoop ……… 222
    Hadoop Distributed File Systems (HDFS)
    …………………………………………………….. 223
    Consideraciones teórico-prácticas …….. 224
    Mejoras en la programación de Hadoop ….. 225
    Pig ………………………………………………… 225
    Hive ………………………………………………. 226
    Jaql……………………………………………….. 227
    Zookeper……………………………………….. 227
    HBase ……………………………………………. 228
    Lucene ………………………………………….. 228
    Oozie …………………………………………….. 228
    Avro ……………………………………………… 228
    Cassandra ……………………………………… 229
    Chukwa …………………………………………. 229
    Flume ……………………………………………. 229
    Plataformas de Hadoop …………………………. 229
    Resumen ……………………………………………… 231
    Recursos ……………………………………………… 232
    Notas ………………………………………………….. 234
    Parte III. Analítica de Big Data
    CAPÍTULO 10
    ANALÍTICA DE DATOS (BIG DATA
    ANALYTICS) ……………………………………… 237
    Una visión global de la analítica de Big Data 238
    ¿Qué es analítica de datos? ……………………. 240
    Tipos de datos de Big Data …………………….. 241
    Datos estructurados ……………………….. 242
    Datos semiestructurados …………………. 242
    Datos no estructurados …………………… 242
    Datos en tiempo real ………………………. 242
    Analítica de Big Data ……………………………… 243
    Tecnologías, herramientas y tendencias en
    analítica de Big Data ……………………………… 244
    Proveedores de analítica de Big Data
    (distribuciones comerciales) …………………… 245
    Tecnologías de código abierto de Big Data .. 251
    Casos de estudio …………………………………… 254
    Características de una plataforma de integración
    de analítica de Big Data …………………………. 255
    Resumen ……………………………………………… 256
    Notas ………………………………………………….. 257
    CAPÍTULO 11
    ANALÍTICA WEB ………………………………. 259
    Analítica Web 2.0 ………………………………….. 260
    Breve historia de la analítica Web …………… 261
    Enfoques de analítica Web …………………….. 262
    Métricas ………………………………………………. 262
    ______________ Big Data. Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones| XV
    BIG DATA – LUIS JOYANES AGUILAR Alfaomega
    Visitas ……………………………………………. 263
    Visitante ………………………………………… 263
    Visitante único ……………………………….. 264
    Tiempo en la página y en el sitio ……….. 265
    Tasa de rebote ……………………………….. 265
    Tasa de salida …………………………………. 265
    Tasa de conversión ………………………….. 266
    Compromiso …………………………………… 266
    Otras métricas ………………………………… 267
    Indicadores clave de rendimiento (KPI)…….. 268
    Casos prácticos ……………………………….. 269
    Informes (Google Analytics) ……………… 270
    Informes estándar …………………………… 270
    Informes personalizados ………………….. 271
    Informes sociales ……………………………. 271
    Segmentación ………………………………………. 271
    Herramientas de analítica Web ……………….. 272
    Analítica Web móvil (Mobile analytics) …….. 274
    Información de las herramientas de analítica
    móvil …………………………………………….. 275
    Herramientas de analítica móvil ……….. 275
    Caso de estudio: Google Analytics …….. 276
    Resumen ……………………………………………… 277
    Recursos ………………………………………………. 278
    Notas …………………………………………………… 279
    CAPÍTULO 12
    ANALÍTICA SOCIAL ………………………….. 281
    El exceso de información: un problema
    global ………………………………………………….. 282
    La proliferación de datos sociales ……………. 283
    ¿Qué es analítica social? ………………………… 284
    Métricas sociales …………………………………… 285
    Métricas de sitios Web …………………….. 286
    Métricas de social media …………………. 286
    Indicadores clave de rendimiento (KPI)…….. 288
    Diferencias entre métricas y KPI ……………… 289
    Ejemplo práctico simple de métrica versus KPI
    …………………………………………………………… 289
    Herramientas de analítica social ……………… 290
    Estadística social …………………………….. 291
    Herramientas de investigación. Monitorización
    …………………………………………………………… 292
    Herramientas globales muy reconocidas ….. 293
    Herramientas de analítica Web social ………. 294
    Herramientas de reputación e influencia
    social …………………………………………………… 295
    Herramientas de medida de influencia .
    …………………………………………………….. 295
    Herramientas de reputación corporativa
    …………………………………………………….. 296
    Herramientas de análisis de actividad en redes
    …………………………………………………………… 297
    Facebook ………………………………………. 297
    Twitter ………………………………………….. 298
    Herramientas de gestión de multiplataforma y
    multiperfiles ………………………………………… 299
    Análisis de sentimientos ………………………… 300
    Herramientas de análisis de
    sentimientos ………………………………….. 301
    Casos de estudio de analítica social …………. 303
    BBVA …………………………………………….. 303
    Universidad de Alicante …………………… 303
    Social Relationship Management de
    Oracle …………………………………………… 303
    Otras herramientas …………………………. 304
    Resumen ……………………………………………… 304
    Notas ………………………………………………….. 305
    Parte IV. El futuro de la era Big Data
    CAPÍTULO 13
    LAS NUEVAS TENDENCIAS
    TECNOLÓGICAS Y SOCIALES QUE TRAEN
    LA NUBE Y LOS BIG DATA ………………. 307
    El nexo de la fuerza ……………………………….. 308
    BYOD…………………………………………………… 309
    ¿Qué es el movimiento BYOD? …………. 310
    ¿Cómo puede el departamento informático
    gestionar y proteger los dispositivos móviles
    de los empleados? ………………………….. 310
    Ventajas y riesgos …………………………… 311
    Los hábitos del trabajo ……………………. 311
    El impulso debe venir de las compañías 312
    Consumerización de TI …………………………… 313
    El meteórico ascenso de los dispositivos
    móviles personales …………………………. 315
    ¿Cómo puede beneficiarse su empresa
    de la consumerización? ……………………. 315
    El informe de ENISA sobre la
    consumerización en las empresas ……… 316
    Crowdsourcing ……………………………………… 317
    Casos de estudio …………………………….. 318
    Crowdfunding ………………………………………. 319
    Características del crowdfunding ………. 320
    Casos de estudio de crowdfunding ……. 320
    XVI | Contenido _________________________________________________
    Alfaomega BIG DATA – LUIS JOYANES AGUILAR
    Reseña histórica del crowdfunding ……. 322
    Gamificación /Ludificación ……………………… 322
    ¿Dónde utilizar la ludificación? …………. 323
    Ventajas de la gamificación ……………… 323
    Resumen ……………………………………………… 324
    Recursos ………………………………………………. 324
    Notas …………………………………………………… 325
    CAPÍTULO 14
    BIG DATA EN 2020 ………………………….. 327
    Los retos del futuro ……………………………. 328
    Los dominios de Big Data sin explorar … 328
    Necesidad incumplida de proteger los
    datos …………………………………………….. 329
    El protagonismo de los países emergentes
    …………………………………………………….. 329
    La tercera plataforma…………………………….. 330
    Analítica M2M: ¿El próximo reto para el Big
    Data? …………………………………………………… 331
    M2M: Oportunidad de Big
    Data para operadores móviles ………….. 332
    Internet de las cosas (the Internet of the
    things) …………………………………………… 333
    Analítica predictiva ……………………………….. 333
    Análisis de sentimientos ………………………… 333
    ¿Cómo va a cambiar la vida por Big Data en el
    año 2013? ……………………………………………. 334
    ¿Cómo Big Data y cloud computing van a cambiar
    el entretenimiento en el año 2013? …………. 335
    ¿Cómo va a cambiar la salud por Big Data? . 336
    ¿Cómo pueden afectar los Big Data a la actividad
    física y al deporte? ………………………………… 336
    La cara humana de Big Data ……………………. 337
    Big Data y las tendencias tecnológicas en 2013
    (Gartner) ……………………………………………… 340
    El mercado futuro de Big Data ………………… 341
    Las cinco grandes predicciones “muy
    profesionales” de Big Data para 2013 ………. 341
    Emergencia de una arquitectura de Big
    Data………………………………………………. 342
    Hadoop no será la única oferta
    profesional …………………………………….. 342
    Plataformas de Big Data “llave en mano”
    …………………………………………………….. 342
    El centro de atención será el gobierno
    de datos ………………………………………… 342
    Emergencia de soluciones de analítica
    “extremo a extremo” (end-to-end) ……. 343
    El futuro seguirá sin ser lo que era ………….. 343
    Notas ………………………………………………….. 344
    APÉNDICE A
    EL PANORAMA DE BIG DATA (THE BIG
    DATA LANDSCAPE ) …………………………. 347
    APÉNDICE B
    PLATAFORMAS DE BIG DATA (DOUG
    HENSCHEN) ………………………………………. 351
    APÉNDICE C
    PLATAFORMAS DE HADOOP (DOUG
    HENSCHEN) ………………………………………. 361
    APÉNDICE D
    GLOSARIO …………………………………………. 373
    APÉNDICE E
    BIBLIOGRAFÍA Y RECURSOS WEB … 393

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