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Tipo de trabajo: Resumen para ponencia
Autor 1: Álvaro López
Autor 2: M. Loor
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Análisis de Datos a Gran Escala y sus Aplicaciones

López1, *, M. Loor*2

 

1, *Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí Extensión El Carmen, Facultad de Ingeniería en Sistemas, Av. 3 de Julio y Carlos Alberto Aray, El Carmen-Manabí

2, *Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí Extensión El Carmen, Facultad de Ingeniería en Sistemas, Av. 3 de Julio y Carlos Alberto Aray, El Carmen-Manabí

1, *Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Necesita activar JavaScript para visualizarla.

 

Resumen. En nuestra vida cotidiana se está generando información en todo momento. Desde el instante en el que se abandona nuestra casa, se envía un email, al utilizar de un teléfono inteligente, al usar una red social, o al realizar un pago con una tarjeta de crédito, etc., se está generando información (datos). Por otra parte, grandes empresas, tanto públicas como privadas están generando enormes cantidades de información a través de los servicios ofertados a sus clientes. Ahora, el objetivo de estas grandes empresas es analizar la información generada para encontrar patrones dentro de estos enormes conjuntos de datos. A esto se lo llama “análisis de datos a gran escala (Big Data Analysis)”, el cual ayuda a encontrar tendencias dentro de los grandes conjuntos de datos para dar solución a una problemática en particular. Este procedimiento se lo realiza a través de algoritmos y sistemas de cómputo de alto rendimiento, lo cual antes era imposible imaginar. En el presente artículo se plantea una introducción al análisis de datos a gran escala. Además, se analizará las estructuras más conocidas para el tratamiento de los grandes conjuntos de datos teniendo en cuenta la importancia que ha adquirido el término Big Data. Adicionalmente se buscó analizar de manera exhaustiva las características de los grandes conjuntos de datos. Se presenta también ciertos campos empresariales que han adoptado el análisis de datos a gran escala dentro de sus procesos. Finalmente, se determina conclusiones de la utilización del “Análisis de Datos a Gran Escala” y las ventajas de su utilización.

 

Keywords: Big Data; Data Mining; Big Data Applications; Big Data Research Trends

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Big Data Analysis and Applications

  1. López1, *, M. Loor*2

 

1, *Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí Extensión El Carmen, Facultad de Ingeniería en Sistemas, Av. 3 de Julio y Carlos Alberto Aray, El Carmen-Manabí

2, *Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí Extensión El Carmen, Facultad de Ingeniería en Sistemas, Av. 3 de Julio y Carlos Alberto Aray, El Carmen-Manabí

1, * Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Necesita activar JavaScript para visualizarla.

 

Abstract. In our daily lives we are generating information in every moment. Since the moment we leave our house, sending an email, using a smartphone, surfing on a social network, or paying with a credit card, etc., we are generating information (data). On the other hand, public and private companies are generating a huge amount of information through the services they provide to their customers. Nowadays, the aim of these companies is to analyze the information generated in order to find patterns in it. This procedure is named "Big Data Analysis", it helps us finding trends within big data sets in order to give a solution for a particular problem.  This procedure is performed through high performance algorithms and supercomputers, which was impossible before.

In the present article we establish an introduction about big data analysis. Furthermore, important structures for Big Data analysis will be analyzed regarding the Big Data analysis importance. Additionally, big data sets characteristic were analyzed. It shows as well certain fields which have adopted Big Data analysis within their process. Finally, conclusions are determined by big data analysis utilization.

 

 

Keywords: Big Data; Data Mining; Big Data Applications; Big Data Research Trends