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Big Data: Importancia y aplicaciones en motores eléctricos, Transcripciones de Informática

Una investigación sobre el concepto de big data, su importancia en la toma de decisiones estratégicas y su aplicación en motores eléctricos de corriente continua y alterna. El autor analiza la historia del big data, su importancia en la toma de decisiones y su aplicación en motores eléctricos, así como las fuentes y tipos de datos que se utilizan en este contexto. Además, se discuten las ventajas de utilizar big data en la gestión de datos y la toma de decisiones.

Tipo: Transcripciones

2023/2024

Subido el 19/04/2024

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Universidad Tecnológica de ciudad Juárez.
Profesor: Manuel De Jesús Domínguez Valdez
Alumno: Abraham Martín Cervantes Piñón
No. de matrícula: 20110491
Materia: Sistemas de Control.
Unidad 03 Control aplicado a motores eléctricos de CD y CA
Big Data
Grupo: MSW51
Fecha de elaboración: 09-08-2021
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¡Descarga Big Data: Importancia y aplicaciones en motores eléctricos y más Transcripciones en PDF de Informática solo en Docsity!

Universidad Tecnológica de ciudad Juárez.

Profesor: Manuel De Jesús Domínguez Valdez Alumno: Abraham Martín Cervantes Piñón No. de matrícula: 20110491 Materia: Sistemas de Control. Unidad 03 Control aplicado a motores eléctricos de CD y CA “Big Data” Grupo: MSW 51 Fecha de elaboración: 0 9 - 08 - 2021

Índice

  • Introducción
  • Marco Teórico
    • ¿Qué es Big Data?
    • ¿Por qué el Big Data es tan importante?
      • Muchas fuentes y tipos de datos
  • Conclusión
  • Fuente bibliográfica

Marco Teórico

Si bien el concepto de los “big data” en sí mismo es relativamente nuevo, los orígenes de los grandes conjuntos de datos se remontan a las décadas de 1960 y 1970, cuando el mundo de los datos acababa de empezar con los primeros centros de datos y el desarrollo de las bases de datos relacionales. Alrededor de 2005, la gente empezó a darse cuenta de la cantidad de datos que generaban los usuarios a través de Facebook, YouTube y otros servicios online. Ese mismo año, se desarrollaría Hadoop, un marco de código abierto creado específicamente para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos. En esta época, también empezaría a adquirir popularidad NoSQL. El desarrollo de marcos de código abierto, tales como Hadoop (y, más recientemente, Spark), sería esencial para el crecimiento del big data, pues estos hacían que el big data fuera más fácil de usar y más barato de almacenar. En los años transcurridos desde entonces, el volumen de los big data se ha disparado. Los usuarios continúan generando enormes cantidades de datos, pero ahora los seres humanos no son los únicos que lo hacen. Con la llegada de la Internet de las cosas (IoT), hay un mayor número de objetos y dispositivos conectados a Internet que generan datos sobre los patrones de uso de los clientes y el desempeño de los productos. El surgimiento del aprendizaje automático ha producido aún más datos. Aunque el big data ha llegado lejos, su utilidad recién empieza. La computación en la nube ha ampliado aún más las posibilidades del big data. La nube ofrece

una escalabilidad realmente flexible, donde los desarrolladores pueden iniciar simplemente clústeres ad hoc para probar un subconjunto de datos. Y las bases de datos de grafos también se están volviendo cada vez más importantes, debido a la capacidad de presentar cantidades inmensas de datos de manera tal que permite realizar los análisis en forma rápida y completa. ¿Qué es Big Data? Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles. ¿Por qué el Big Data es tan importante? Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

Muchas fuentes y tipos de datos Con tantas fuentes, tipos de datos y estructuras complejas, la dificultad de integración de datos aumenta. Las fuentes de datos de big data son muy amplias:

  • Datos de internet y móviles.
  • Datos de Internet de las Cosas.
  • Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.
  • Datos experimentales. Y los tipos de datos también lo son: 1. Tipos de datos no estructurados: documentos, vídeos, audios, etc. 2. Tipos de datos semi-estructurados: software, hojas de cálculo, informes. 3. Tipos de datos estructurados Solo el 20% de información es estructurada y eso puede provocar muchos errores si no acometemos un proyecto de calidad de datos.

Conclusión

Big data es una nueva tendencia para el manejo de grandes volúmenes de información, utilizado principalmente por grandes empresas, pero gracias a las nuevas tecnologías y su fácil acceso podrá ser utilizado por cualquier empresa o institución que desee vincularse al nuevo proceso que se puede lograr en la gestión de la información.

Fuente bibliográfica

  • https://www.oracle.com/mx/big-data/what-is-big- data/#:~:text=Definici%C3%B3n%20de%20big%20data,- %C2%BFQu%C3%A9%20son%20exactamente&text=Dicho%20de %20otro%20modo%2C%20los,convencional%20sencillamente% no%20puede%20administrarlos.