Description
This book is about big data solutions with Microsoft and Oracle tools. The volume of data is growing exponentially and the detail of information captured by businesses, the increase of social networks and the phenomenon of the internet of things are driving the explosive growth of data. Handling big data, exploiting it and analyzing it in order to make better decisions is the main task of big data and requires evolving the approach in terms of storage, data analysis applications and administrators of data bases. The rapid explosion of unstructured data, catalyzed by the omnipresence of the internet and the massive growth of mobile devices, has created a new market for capturing and analyzing data that is not traditional. Now, sources of information are mobile sensors, social networks, electronic payment systems, smart systems for surveillance, videos, intelligent networks, medical images, etc. We are talking about the phenomenon of big data, and the first affected are data providers, because they need to support new technologies that help their customers to deal with large amounts of information. The question is that big data is not well supported by traditional data bases because most of the data today is unstructured and too voluminous, which leads to prohibitive costs in hardware and software. Today's data analysis requires statistical techniques to learn from data,
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 la plataforma Windows Azure con sus aplicaciones para Big Data (HDInsight, Polybase y otras).
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