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El volumen cada vez mayor y el detalle de la informaci�n capturada por las empresas, el aumento de las redes sociales y el fen�meno de internet de las cosas est�n impulsando el crecimiento exponencial de los datos a un ritmo trepidante. Lidiar con el manejo de estos datos para aprovecharlos y analizarlos de cara a una mejor toma de decisiones es la tarea principal del Big Data y requiere evolucionar el enfoque en t�rminos de almacenamiento, aplicaciones de anal�tica y administradores de las bases de datos. La r�pida explosi�n de los datos no estructurados, catalizados por la omnipresencia de Internet y el masivo crecimiento de los dispositivos m�viles, ha creado un nuevo mercado para capturar y analizar datos que no son tradicionales. Ahora, las fuentes de informaci�n son sensores m�viles, redes sociales, medios de pago electr�nicos, sistemas de videovigilancia, v�deos, redes inteligentes, im�genes m�dicas, etc. Estamos hablando del fen�meno de Big Data, y los primeros afectados de esta tendencia son los proveedores de bases de datos, pues deben apoyarse en nuevas tecnolog�as que ayuden a sus clientes a lidiar con tama�a cantidad de informaci�n. La cuesti�n es que Big Data no est� correctamente soportado por las bases de datos tradicionales debido a que ahora la mayor�a de los datos son desestructurados y demasiado voluminosos, lo que conlleva unos costes prohibitivos en hardware y software.
Los an�lisis de datos de hoy en d�a requieren el uso de t�cnicas estad�sticas para aprender de los datos, de patrones de relieve y anomal�as, de predicciones y de profesionales que sepan utilizarlas. El empleo de tecnolog�as Big Data no solo permite aumentar la capacidad de procesamiento, tambi�n se trata de encontrar esas ideas que marcan la diferencia, siempre y cuando se disponga de los perfiles y experiencia para llevarlo a cabo. Por esta raz�n, el Data Mining, el Bussines Intelligence (T�cnicas de Analytics) y el Big Data caminan juntos para la explotaci�n �ptima de la informaci�n. Profesionales, con habilidades en matem�ticas, estad�sticas e ingenier�a inform�tica, que son capaces de extraer el m�ximo valor de los datos de la organizaci�n, deben de trabajar juntos con las infraestructuras �ptimas de Big Data. La gesti�n y an�lisis de los grandes datos, estructurados y no estructurados, aplicados en campos como la investigaci�n cient�fica, sanidad, seguridad, redes sociales o medios de comunicaci�n, entre otros, constituye para las empresas una herramienta �nica de ganar competitividad y de mejora de la vida ciudadana.
En cuanto a las herramientas de Big Data se observa un desarrollo creciente. Oracle utiliza Exadata para estos prop�sitos, Microsoft utiliza Windows Azure y en c�digo abierto destaca Hadoop, un framework sumamente popular en este campo que permite a las aplicaciones trabajar con enormes repositorios de datos y miles de nodos inspirado en herramientas de Google como MapReduce o Google File System.
En este libro se analizan las herramientas que incorporan Microsoft y Oracle para Big Data Analytics. Oracle incluye Hadoop en Oracle Big Data Appliance, Oracle Big Data Connectors y Oracle Loader for Hadoop y Microsoft incorpora Hadoop en SQL Server y en la plataforma Windows Azure con sus aplicaciones para Big Data (HDInsight, Polybase y otras).
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- Published on: 2015-08-27
- Released on: 2015-08-27
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By Juli�n Castiblanco P
un buen libro para entender las generalidades entre bi, ba y big data. Para mi gusto, esperaba m�s informaci�n y ejercicios sobre hdinsight.
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