Términos de Big Data cuyo significado debes conocer

Términos de Big Data cuyo significado debes conocer

Cuando no sabes mucho sobre el mundillo del Big Data & Analytics, puede amedrentar un poco leer cualquier cosa sobre el tema, aunque solo sea por las palabras que se utilizan. Aquí tienes una guía rápida de las más utilizadas y su significado.

Big Data:

Término que hace referencia a la gran cantidad de datos variados y no siempre estructurados que se generan con cada vez más rapidez y que pueden generar valor a nuestra empresa. Para recopilar, limpiar, procesar, analizar y visualizar todos esos datos necesitamos conocer y manejar un largo conjunto de herramientas.  Aprende a hacerlo con nuestro master Big Data & Analytics.

¿Quieres saber más sobre la definición de Big Data? Te recomiendo que te pases por el artículo “Las cinco v’s del Big Data”.

Inteligencia de Negocio (Business Intelligence o BI):

Uso de aplicaciones e infraestructuras de Big Data para acceder y analizar la información de forma que podamos tomar mejores y más óptimas decisiones que aumenten nuestro rendimiento.

Internet de las cosas (IoT):

Se refiere a los objetos cotidianos que están conectados permanente entre si y a repositorios de datos que almacenan la información que recogen de su entorno.

Descubre más sobre la relación entre Big Data, IoT e Inteligencia Artificial en este artículo.

Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence):

Es el área de la computación que tiene por objeto la creación de máquinas inteligentes que se comporten y reaccionen de forma similar a los humanos.

Algoritmo

Especificación matemática categórica que resuelve un problema complejo en base a un conjunto de datos inicial. Consiste en múltiples pasos que aplican en orden una serie de operaciones.

Machine Learning:

Es un campo dentro de la Inteligencia Artificial que tiene por objetivo que las máquinas aprendan a resolver una determinada tarea partir de la experiencia, es decir, los datos. De este modo se facilita que una máquina llegue a la solución de un problema sin que un humano tenga que programar explicitamente qué pasos tiene que seguir para ello.

¿Quieres saber más sobre la definición de Machine Learning? Te recomiendo que te pases por el artículo “Machine Learning. Una introducción

Deep Learning:

Es a su vez una disciplina del Machine Learning que se caracteriza no solo por ser capaz de aprender a solucionar una determinada tarea a partir de los datos, sino porque además aprende a representar los datos de para llegar a esa solución. En contraste con el Machine Learning más elemental, que requiere de que los datos estén muy bien estructurados para funcionar correctamente. Esta característica permite al Deep Learning atacar a problemas hasta ahora impensables de solucionar para una máquina (visión artificial, reconocimiento de voz…)

Datalake:

Repositorio de gran cantidad de datos, generalmente en bruto y sin estructurar.

Datawarehouse:

Repositorio de gran cantidad de datos, ordenados, limpiados e integrados que están listos para su análisis.

Minería de datos (data mining):

Búsqueda de patrones en grandes sets de datos para refinarlos, clasificarlos, hacerlos comprensibles y poderlos explotar.

Computación en la nube (Cloud Computing)

A diferencia de la computación tradicional on premise (es decir, con las máquinas y demás aparatos físicos cableados y montados in situ), el Cloud computing ofrece al usuario la posibilidad de usar recursos de computación desentendiéndose de mantenimiento hardware y pagando por lo que usa. Los distintos proveedores de Cloud disponen además de un amplio ecosistema para facilitar al usuario la gestión y configuración de la infraestructura deseada en el Cloud.


 Déborah Fernández, responsable de marketing y comunicación de datahack, con la inestimable ayuda de Alejandro Arranz, Data Engineer en datahack

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *