Este documento introduce el concepto de Big Data, definiéndolo como grandes volúmenes de datos de diversos tipos que se generan y procesan rápidamente. Explica las 3 Vs de Big Data (volumen, variedad y velocidad) y los retos actuales de dar sentido a los datos y analizar múltiples tipos de información en tiempo real. También presenta ejemplos prácticos como el uso de datos por Walmart para mejorar las ventas y describe tecnologías clave como Hadoop y HDInsight de Microsoft.

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Introducción a Big Data

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¿Quiénes somos?
Gorka Armentia
Developer
garmentia@consultec.es
@joruus
MCSA: SQL Server 2012
MCSD: Application Lifecycle Management
Constantin Cuciurean
Developer
ccuciurean@consultec.es
MCSA: SQL Server 2012
MCSD: Web Applications

3. Índice
1. Introducción
1. ¿Qué no es Big Data?
2. Situación actual
3. ¿Y entonces qué es Big Data exactamente?
4. Las 3 Vs de Big Data
5. Retos actuales
2. Big Data llevado a la práctica
1. Utilidades
2. Ejemplo real: Walmart
3. ¿Qué mueve Big Data?
1. Características Técnicas
2. Software
3. Markets de Datos
4. Hadoop
5. Microsoft HDInsight
4. Demos

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Introducción
“Big Data” es desde hace dos o tres años una de las grandes
tendencias dentro del mundo de la tecnología y del marketing, uno
de esos “buzzwords” que en un momento dado empiezan a
propagarse y aparecer por todo internet, las grandes empresas se
interesan por ello, se crea una industria alrededor y, de repente,
todo el mundo sabe lo que es Big Data. O no …
BIG DATA

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¿Qué no es Big Data?
Antes de empezar, lo primero es desengañarnos.
• Big Data no es una base de datos enorme
• Big Data no es un data warehouse enorme
• Big Data no es una nueva forma de Business Intelligence
• Big Data no es llevar las base de datos a la nube
• …

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Situación actual
Bases de
Datos
Relacionales
Bases de
Datos
Analíticas
(Data
Warehouse)
Archivos
(XML,
Logs, …)
ERP/CRM
Redes Sociales
Base de
Datos NoSQL
APIs
Sensores
RFID
Información
generada por
apps móviles
Y mucho más.
Y lo que está
por venir …
Big Data
GPS
Internet de
las Cosas
Información
generada por
máquinas
eMails

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¿Y entonces qué es Big Data exactamente?
• Definiciones encontradas en internet
• Información que tiene un orden de magnitud más grande de lo que
estamos acostumbrados.
• Información que es muy grande, se mueve muy rápido y no se ajusta a
las estructuras de las base de datos actuales.
• Es un conjunto de datos cuyo tamaño está más allá de la capacidad de la
mayoría de los software utilizados para capturar, gestionar y procesar la
información dentro de un lapso tolerable de tiempo.

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Las 3 Vs de Big Data
Volume: grandes volúmenes de información
• Se está pasando de hablar en Gigabytes o Terabytes a tamaños de datos de
Petabytes, Exabytes o Zettabytes. Volúmenes que se nos escapan.

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Las 3 Vs de Big Data
Variety: información de tipos muy diversos
• Ya no solo tenemos información estructurada en Bases de Datos o Archivos.
Ahora empezamos a tener información con tipos diferentes y totalmente
desestructurada.

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Las 3 Vs de Big Data
Velocity: velocidad con la que se genera la información
• La velocidad a la que se genera esta información hace imposible gestionarla
con sistemas de base de datos convencionales. Las empresas y las personas
ya no quieren estar al día, quieren “estar al segundo”.

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Retos actuales
• Dar sentido al gran volumen de datos
• Necesitamos las herramientas adecuadas para dar sentido de la abrumadora
cantidad de datos generados por la disminución de los costos de hardware y de las
fuentes de datos “complejas”.
• La comprensión de una variedad cada vez mayor de datos
• Debemos poder analizar datos tanto relacionales como no relacionales. Más del 85%
de los datos capturados son desestructurados.
• Habilitación de análisis en tiempo real de los datos
• Los nuevos generadores de datos (Twitter, Facebook, Apps, …) están produciendo
volúmenes de datos sin precedentes y en tiempo real, lo que no se puede analizar
eficazmente mediante procesos por lotes normales.

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Utilidades
Toma de decisiones
El valor del Big Data no es la información, sino la nueva forma de toma de
decisiones basada en evidencias y datos empíricos.
Tomar decisiones en base a datos empíricos y tendencias
Tomar decisiones en base a corazonadas, instinto o
experiencias pasadas

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Utilidades
Experimentación
Una vez recopilados los datos que nos
interesan, la experimentación y la
exploración de los mismos puede
mostrarnos información que a primera vista
nunca hubiésemos encontrado o que nunca
se nos hubiese ocurrido buscar.

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Utilidades
Transparencia
Compartir y hacer accesible grandes volúmenes de datos a las partes interesadas
y de manera oportuna puede crear un enorme valor y aumentar la eficiencia.

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Utilidades
Innovación
Permite crear nuevos productos y servicios, mejorar los existentes e, incluso, crear
nuevos modelos de negocio.

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Ejemplo real: Walmart
• Walmart es una multinacional de grandes almacenes
• Es la segunda mayor empresa del mundo por ingresos

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Ejemplo real: Walmart
• Algunos datos:
• 200 millones de clientes a la semana
• 10700 tiendas
• 27 países
• 2 millones de trabajadores
• 1,5 millones de transacciones por hora
• Varios Terabytes de información generada en tiempo real
• Base de datos de 3 Petabytes

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Ejemplo real: Walmart
Guardando todas las compras de todos los clientes se dieron cuenta que
en época de huracanes los Walmart de las zonas afectadas vendían más
cajas de Pop-Tarts que en otras épocas.
Se indicó a los gerentes de las tiendas que en esas épocas pusiesen los
Pop-Tarts en la entrada de las tiendas.
Resultado: Aumento extraordinario de las ventas
¿A quién se le hubiese ocurrido cruzar los
datos de ventas con los datos meteorológicos
o con los calendarios de huracanes?

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Ejemplo real: Walmart
Hanna twitea:
“I love Salt!”.
En unos segundos el Tweet llega a los sistemas de Walmart, se analiza y
unos minutos más tarde le llega a una amiga suya el siguiente email:
“Buenos días!
Nos pediste que te avisásemos cuando fuese el cumpleaños
de Hanna. Pues ya está aquí y acaba de tweetear algo
bueno sobre la película “Salt” de Angelina Jolie.
¿Quieres regalarle algo relacionado con ello?
Tenemos algunas sugerencias que hacerte …”

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Ejemplo real: Walmart
• Social Genome
Base de conocimiento que captura entidades y relaciones del mundo
social.
Obtiene información de su base de datos, de otros datos tanto públicos
como privados y de redes sociales.
A partir de ahí identifican entidades “interesantes” y las relacionan
entre sí, consiguiendo toda la información de la que son capaces.
Es un sistema vivo, en constante evolución.

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Ejemplo real: Walmart
• Entidades: • Relaciones
• Una persona interesada en un tema
• Una persona que asiste a un evento
• Un evento sobre un tema
• Una asociación entre empresa y
producto

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Ejemplo real: Walmart
• Resumiendo

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Características Técnicas
Arquitectura
• Alta escalabilidad
• Procesamiento paralelo
• Baja latencia
• Datos no estructurados y estructurados
• NoSQL
• By-pass de datos – Alta disponibilidad

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Markets de Datos
Además de las fuentes de datos que tengamos en nuestra organización:
bases de datos, emails, logs, documentos, etc … Podemos acceder a
grandes volúmenes de datos (Data Sets) en los markets.
Hay gratuitos y de pago.

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Hadoop
• Es una plataforma diseñada para almacenar y analizar grandes
volúmenes de datos de diferentes tipos. Basada en Google
Map/Reduce y Google Filesystem.
• Map/Reduce:
• Map: recoger los datos, estructurarlos, extraer la
información interesante, etc … para poder trabajar con
ellos.
Los trabajos se distribuyen en los nodos para
procesarse paralelamente.
• Reduce: combina la información generada en los Map.
• HDFS (Hadoop Distributed File System):
• Sistema de archivos distribuidos, con replicación
automática y optimizado para lectura. Cada fichero se
particiona y se distribuye en todos los servidores.

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Hadoop
• Otros proyectos alrededor de Hadoop
• Hive: Data Warehouse sobre Hadoop con lenguaje HiveQL (“SQL”).
• Pig: Lenguaje de script para consulta y análisis de la información. Desarrollado
por Yahoo!.
• Sqoop: Framework para la integración de bases de datos relacionales con
Hadoop
• Flume: Servicio para recolectar, agregar y mover grandes volúmenes de datos
de eventos/logs y streaming.
• …

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Microsoft HDInsight
• Servicio basado en Hadoop.
• Dos versiones:
• Windows Azure HDInsight (on-demand)
• HDInsight Server (on-premise)

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Microsoft HDInsight
• Acceso a todo tipo de usuarios, incluidos desarrolladores y
profesionales IT. Fácil instalación, administración y configuración.
• Integración con herramientas conocidas como Excel, PowerPivot,
PowerView, SQL Server Analysis Services o Reporting Services.
• .NET SDK para Hadoop (a través e NuGet):
• Map/Reduce
• LINQ to Hive
• WebHDFS Client

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Microsoft HDInsight

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¿Dudas?
Gorka Armentia
Developer
garmentia@consultec.es
@joruus
MCSA: SQL Server 2012
MCSD: Application Lifecycle Management
Constantin Cuciurean
Developer
ccuciurean@consultec.es
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MCSD: Web Applications

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