Big Data / ANÁLISIS DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS EN ORGANIZACIONES

By:

Luis Joyales Aguilar

Language: Español Publication details: Alfaomega México 2013Edition: 1a EdiciónDescription: 428p Ilustración 17 X 23 cmISBN:

9786077076896

Subject(s):

Informática

LOC classification:

QA76.9 D32 J69

Contents:

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

Summary: Big Data (grandes volúmenes de datos o macrodatos) supone la confluencia de una multitud de tendencias tecnológicas que venían madurando desde la primera década del siglo cuando han explosionado e irrumpido con gran fuerza en organizaciones y empresas, en particular, y en la sociedad, en general. Muchas veces estos datos no están estructurados, esta tecnología viene a iluminarlos. El libro se divide en 3 partes principales, se introduce el tema, se descubre la infraestructura y la analítica del Big Data.

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Libro	CI Gustavo A. Madero Sala General	Colección General	QA76.9 D32 J69 2013	EJ. 1	No para préstamo externo	01347Q
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Libro	CI Gustavo A. Madero Sala General	Colección General	QA76.9 D32 J69 2013	EJ. 6	Available	01352Q

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

Big Data (grandes volúmenes de datos o macrodatos) supone la confluencia de una multitud de tendencias tecnológicas que venían madurando desde la primera década del siglo cuando han explosionado e irrumpido con gran fuerza en organizaciones y empresas, en particular, y en la sociedad, en general. Muchas veces estos datos no están estructurados, esta tecnología viene a iluminarlos. El libro se divide en 3 partes principales, se introduce el tema, se descubre la infraestructura y la analítica del Big Data.

Ingenieria en Gestion Empresarial

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