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{{Definición
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|concepto=Término que hace referencia a una cantidad de datos tal que supera la capacidad del software convencional para ser capturados, administrados y procesados en un tiempo razonable
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'''Big data'''. Definición utilizada en tecnología para referirse a la [[información]] o grupo de [[datos]] que por su elevado [[volumen]], [[diversidad]] y [[complejidad]] no pueden ser almacenados ni visualizados con [[herramientas]] tradicionales.

==Alternativas al Big Data==
Macrodatos e inteligencia de datos son alternativas en español a la voz inglesa big data, que se emplea en el sector de las [[tecnologías de la información y de la comunicación]] para aludir a un conjunto de datos que, por su volumen y variedad y por la velocidad a la que necesitan ser procesados, supera las capacidades de los [[sistemas informáticos]] habituales.
En cuanto a inteligencia de datos por relación con [[inteligencia empresarial]], se trata de otra opción centrada en el concepto que subyace al mundo del big data, donde las inmensas cantidades de información que se manejan pueden generar «inteligencia» (de lo [[cuantitativo]] a lo [[cualitativo]]) en forma de nuevas estrategias, planteamientos y soluciones empresariales.

==Concepto claves==
'''[[Volumen]]''': Es una de las características más destacadas y asociada al concepto de Big Data. Por eso, para este gran volumen de información se requiere que se tenga una correcta orientación de las estrategias para poder filtrarlos y así ofrecer un ahorro de tiempo.

'''[[Velocidad]]''': Todo el proceso de tratamiento de datos pide agilidad para extraer el valor de negocio a toda la información que se tiene y que de esta manera no se pierda ninguna oportunidad. El [[tiempo]] de procesamiento de la información tiene que ser un factor fundamental para que el tratamiento aporte ventajas y marquen la diferencia.

'''[[Variedad]]''': La variedad de datos aumenta el grado de complejidad, tanto en el [[almacenamiento]] de información como en el análisis. Por ello, hay que dar uniformidad a los [[datos]] que tienen origen [[heterogéneo]] porque una de las fortalezas del Big Data es que se puede conjugar y combinar todo tipo de información para alcanzar un todo [[homogéneo]].

'''[[Veracidad]]''': Existe mucha variedad en toda la información que se obtiene; por ello es conveniente encontrar las herramientas necesarias para comprobar la veracidad de la información recibida. Para ello, se tiene que ejercer una limpieza en los datos para asegurarse el mayor aprovechamiento de los mismos.

'''[[Valor]]''': Toda la información recogida tiene que servir para aportar valor a las empresas, los gobiernos o la sociedad porque si no, no da lugar a almacenar ni administrar. En definitiva, la clave está en cómo obtener la mejor información, el mejor valor y conocimiento para sacar la mayor rentabilidad.

===Información relativas===
* Generados por las personas a través [[mensajes de texto]], [[vídeos]], notas de voz.
* Transacción de Big Data: registros de [[facturación]] y de [[llamadas telefónicas]].
* Redes sociales y [[web]]: [[correo electrónico]], [[redes sociales]], [[blogs]] y [[contenidos]] de las [[páginas web]].
* [[Machine to machine (M2M)]]: Son las [[tecnologías]] que comparten datos con dispositivos: medidores de temperatura, de altura, presión, química, etc. que transforman información en valores.
* [[Biométrica]]: los datos biométricos usados en el mundo de la seguridad e inteligencia.

==Para qué sirve==
* Posibilidad de explotar comercialmente una gran cantidad de datos para crear nuevos servicios comerciales.
* Consiste en extraer la [inteligencia]] necesaria y darles valor.

==Técnicas para visualizar el Big Data==
* [[Nube de etiquetas]] para extraer un contenido [[semántico]].

==Ventajas==
Calificado por los expertos como uno de los motores de la empresa digital, permite crear servicios basados en el manejo de datos, la reducción de costes y de tiempo empleado, el incremento de la productividad, un mejor posicionamiento con respecto a la competencia y valor diferencial.
No sólo se trata de diseñar nuevas y enormes bases de datos, implica sacar el mejor rendimiento a la información que se tiene.

== Fuente==
* [http://www.trc.es/pdf/descargas/big_data.pdf Big data] Consultado el 26 de julio de 2017. Disponible en: "www.trc.es”
* [http://www.fundeu.es/recomendacion/macrodatosalternativa-abig-data-1582/ Alternativas al Big data] Consultado el 26 de julio de 2017. Disponible en: "fundeu.es”
* [http://director-it.com/index.php/es/ssoluciones/data-center-cloud-virtualizacion/almacenamiento/127-%C2%BFpara-que-sirve-el-big-data-en-mi-empresa.html Para qué sirve el Big data] Consultado el 26 de julio de 2017. Disponible en: "director-it.com”
* [http://www.lavanguardia.com/cultura/20130207/54366468266/macrodatos-alternativa-a-big-data.html Macrodatos alternativa a Big data] Consultado el 26 de julio de 2017. Disponible en: "www.lavanguardia.com”
* [http://campusbigdata.com/big-data-blog/item/77-bigdata-macrodatos-5v-datascience Las 5V de Big data] Consultado el 26 de julio de 2017. Disponible en: "campusbigdata.com”

==Enlaces Externos==
* [https://www.ie.edu/ie-foundation/ www.ie.edu]
* [http://mundocontact.com/wp-content/uploads/big-data.jpg mundocontact.com]
* [https://urjcx.urjc.es/courses/course-v1:URJCx+URJCx107+IAx02/about urjcx.urjc.es]

[[Category:Ciencias_Aplicadas_y_Tecnologías]] [[Category:Ciencias_informáticas]]

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 '''Big data'''. Definición utilizada en tecnología para referirse a la [[información]] o grupo de [[datos]] que por su elevado [[volumen]], [[diversidad]] y [[complejidad]] no pueden ser almacenados ni visualizados con [[herramientas]] tradicionales.

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 ==Para qué sirve==
 * Posibilidad de explotar comercialmente una gran cantidad de datos para crear nuevos servicios comerciales.
-* Consiste en extraer la [inteligencia]] necesaria y darles valor.
+* Consiste en extraer la [[inteligencia]] necesaria y darles valor.
 ==Técnicas para visualizar el Big Data==

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