Descripción:

Es el proceso de guardar datos o información digital en dispositivos físicos o virtuales, para que puedan ser recuperados y utilizados posteriormente. Puede ser temporal (como la memoria RAM) o permanente (como un disco duro o la nube).

Características:

1. Capacidad: Se mide en unidades como megabytes (MB), gigabytes (GB) o terabytes (TB), y determina cuánta información puede guardar el dispositivo.

2. No volatilidad (en almacenamiento permanente): Los datos se conservan incluso cuando el dispositivo está apagado, a diferencia de la memoria temporal.

On-Premise

On-Premise (o local) es cuando una empresa instala y usa sus programas, sistemas y guarda sus datos en sus propios servidores, dentro de sus oficinas o instalaciones.

Es lo contrario de usar servicios en la nube (cloud), donde todo se guarda en internet.

¿Para qué sirve?

• Para tener control total sobre la información y el sistema.
• Proteger datos muy sensibles o privados.
• Cumplir con leyes o políticas internas que no permiten usar la nube.

Características principales

• Todo está en la empresa: servidores, software y datos.
• Más seguridad física, pero necesita personal técnico para mantenerlo.
• Costos altos al principio: por la compra de equipos, licencias y mantenimiento.

Ejemplos

• Un hospital que gestiona historiales médicos internamente por seguridad y privacidad.

El análisis de datos esdecir ,  el proceso de entender ,revisar ,organizar,y estudiar los datos para obtener  información útil para la tomar de buenas decisiones. Básicamente, se trata de convertir datos sin procesar en datos valiosos.Esto requiere de un proceso que incluye varios pasos:

Recolección de datos: Es conjunto de información que proviene de diferentes fuentes.Limpieza de datos: Observar los  errores, datos repetidos o que no sirven y quitarlos Transformación de datos: Preparar los datos para que sean fáciles de analizar y entender .Modelado de datos: representaciones  que ayuden a entender cómo se relacionan los datos entre ellos mismos.Análisis e interpretación: Usar herramientas como estadísticas o gráficos para encontrar patrones de los mismos .Toma de decisiones: Usar lo aprendido para tomar decisiones más acertadas.
También se secesita de un análisis de datos se usa en muchos campos, por ejemplo:Negocios: Para mejorar decisiones, entender a los clientes y anticipar tendencias.Ciencia: Para descubrir cosas nuevas y avanzar en investigaciones.Salud: Para mejorar la atención médica y prevenir enfermedades.G<obierno: Para usar mejor los recursos y tomar decisiones basadas en datos.
Esto ayuda a Big data para la su recoleccion de datos que sean acertados y  valiosos.

Base de datos en el Big Data

Una base de datos es un sistema estructurado para almacenar, gestionar y procesar una cantidad infinita de datos de manera eficiente y organizada., ya que, sin una base adecuada, sería imposible manejar la enorme cantidad de información que caracteriza al Big Data.

Características:

-       Sustituye a hojas de cálculo tradicionales como Excel. Pues estos, no solo almacenan datos en tablas, sino también texto, imágenes, videos, sensores, etc.

-       Están diseñadas para leer, escribir y analizar datos muy rápido, incluso si hay millones de registros por segundo, además de que permiten agregar más servidores (nodos) para manejar más datos.

Ejemplos:

-Twitter procesa miles de tuits por segundo en su base de datos sin retrasos.

-Si un servidor de Google falla, otros servidores tienen copias de los datos y el sistema no se cae.

-El IESS utiliza big data para procesar y analizar grandes cantidades de información relacionada con sus afiliados, empleadores, y servicios.

Big Data es el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos que provienen de múltiples fuentes y que pueden revelar patrones, tendencias o comportamientos útiles para la toma de decisiones.

Que es Big Data?

Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan la capacidad de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos para ser almacenados, gestionados y analizados de manera eficiente.

Características de Big Data

Volumen:
El volumen se refiere a la inmensa cantidad de datos generados constantemente desde diversas fuentes como redes sociales, dispositivos móviles, sensores, transacciones financieras, cámaras de vigilancia, entre otros. Estos datos pueden llegar a niveles de terabytes, petabytes o incluso exabytes.

Variedad:
 A diferencia de los sistemas tradicionales que trabajan principalmente con datos estructurados (como los almacenados en bases de datos relacionales), Big Data incluye también datos semiestructurados (como XML o JSON) y no estructurados (como videos, audios, imágenes, correos electrónicos o publicaciones en redes sociales).

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Descripción:

Centralizar la información en Big Data es juntar todos los datos en un solo lugar para entenderlos mejor y usarlos más rápido.

Dos características:

- Evita andar buscando datos por todos lados.  

- Se puede procesar y decidir sin perder tiempo.

Descripción: Cloud Computing es una forma de usar internet para guardar, procesar y analizar información sin necesidad de tener todo en una computadora. Cuando hablamos de Big Data, que es el manejo de grandes cantidades de datos, la nube ayuda a trabajar con esa información más rápido, desde cualquier lugar y sin gastar tanto en equipos. Así, muchas empresas pueden analizar datos enormes para tomar mejores decisiones.

Características: 

Escalabilidad: La nube permite aumentar o reducir la capacidad para guardar y procesar datos según se necesite. Por ejemplo, si una empresa recibe muchos datos de golpe, puede usar más espacio y potencia sin tener que comprar nuevos equipos.

Acceso remoto: Se puede acceder a los datos y analizarlos desde cualquier lugar con internet. Esto permite que diferentes personas trabajen con la información al mismo tiempo, sin importar dónde estén.

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La contabilidad con Big Data se refiere al uso de grandes volúmenes de datos (estructurados y no estructurados) y herramientas avanzadas de análisis para mejorar la gestión contable y financiera. Permite procesar, analizar y visualizar información en tiempo real, facilitando una mejor toma de decisiones.

 Características

1. Integra datos masivos de diferentes fuentes (ventas, compras, redes sociales, sensores, etc.) para crear reportes más completos y precisos.

2. Utiliza inteligencia artificial y analítica avanzada para identificar patrones, detectar fraudes y prever riesgos financieros.

 Otros aspectos importantes

Mejora la eficiencia al automatizar procesos contables repetitivos.

Ofrece mayor transparencia y trazabilidad en los registros.

Permite crear proyecciones financieras más exactas.

Ayuda a personalizar los informes para cada usuario o área de la empresa.

Requiere profesionales contables capacitados en análisis de datos y tecnología.

Descripción:

Es el uso de grandes volúmenes de datos para analizar, registrar y tomar decisiones financieras de forma más rápida y precisa. Ayuda a detectar errores, fraudes y oportunidades en tiempo real.

Características:

-Análisis en tiempo real: Permite ver lo que pasa en la empresa al instante.

-Mayor precisión: Reduce errores al usar datos más completos y detallados.

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