El volumen de datos que hay que manejar se ha disparado hasta niveles inimaginables en la última década y, al mismo tiempo, el precio del almacenamiento de datos se ha reducido sistemáticamente. Las empresas privadas y las instituciones de investigación capturan terabytes de datos sobre las interacciones de sus usuarios, los negocios, las redes sociales y también los sensores de dispositivos como los teléfonos móviles y los automóviles. El reto de esta era es dar sentido a este mar de datos.
Aquí es donde entra en escena la analítica de big data. La analítica de grandes datos implica en gran medida la recopilación de datos de diferentes fuentes, la combinación de los mismos de manera que estén disponibles para ser consumidos por los analistas y, finalmente, ofrecer productos de datos útiles para el negocio de la organización. El proceso de convertir grandes cantidades de datos sin estructurar, recuperados de diferentes fuentes, en un producto de datos útil para las organizaciones constituye el núcleo de Big Data Analytics. En este tutorial, vamos a discutir los conceptos más fundamentales y los métodos de Big Data Analytics.
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