Oracle Big Data

Informe de ESG: La economía sorprendente de los sistemas de ingeniería para big data
La economía sorprendente de los sistemas de ingeniería para big data
Usuario con una tableta revisando el resumen ejecutivo de Oracle: Las predicciones de big data para el 2016
Big data empresariales
Predicciones para el 2016
Usuario en un teclado revisando Recursos: Aumente la confianza en sus datos con las soluciones de gestión de datos de Oracle
Aumente la confianza en sus datos con las soluciones de gestión de datos de Oracle
Mujer revisando el comunicado de Oracle Press: Aprenda a explotar todos sus datos para obtener valor empresarial
Oracle presenta Oracle Cloud Platform for Big Data
Edificios altos que aparecen en el video de Oracle: El auge del capital de datos
El auge del capital de datos

Obtenga un valor notable a partir de la captura y el uso de más datos, al utilizar esta riqueza de información como el capital nuevo con Oracle Big Data, Hadoop y los análisis.

La base de la innovación de datos

Big data empresarial

El mundo el que vivimos está dirigido cada vez más por los datos. El modo con el que su organización defina su estrategia de datos, incluida su elección de tecnologías de big data y de nube, marcará una diferencia fundamental en su capacidad para competir en el futuro.

  • Aproveche las ventajas de big data en la nube
  • Elija el proveedor líder de empresas de Fortune 500 y de los principales distribuidores de aplicaciones de nube
  • Extienda la ampliabilidad, fiabilidad y resistencia a todo el entorno
  • Tome la base de los sistemas de ingeniería de Oracle para lograr el rendimiento más económico
  • Proteja sus inversiones y habilidades en los tiempos de big data y la nube

¿Qué es big data?

Big data describe una estrategia holística de gestión de la información que incluye e integra muchos nuevos tipos de datos y de gestión de datos junto con datos tradicionales.

Miniatura del informe de Oracle: Guía de big data para arquitectos empresariales-€”Descripción general de la arquitectura de referencia

Informe: Guía de big data para arquitectos empresariales—Descripción general de la arquitectura de referencia

Big data también se ha definido por las cuatro uves:

  • Volumen. La cantidad de datos. Si bien más volumen indica más datos, lo que es único es la naturaleza granular de los datos. Big data requiere el procesamiento de altos volúmenes de baja densidad, datos de Hadoop no estructurados, es decir, datos de valores desconocidos, como mensajes de Twitter, flujos de clics en páginas web y aplicaciones móviles, tráfico de red, equipos con sensores que capturan datos a la velocidad de la luz, etc. La tarea de big data es convertir estos datos de Hadoop en información útil. En algunas organizaciones, esto puede suponer decenas de terabytes, mientras en otras pueden ser cientos de petabytes.
  • Velocidad. El ritmo al que los datos se reciben y, posiblemente, con el que se aplica alguna acción. La mayor velocidad de los datos normalmente se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco. Algunas aplicaciones de Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) tienen ramificaciones de estado y seguridad que requieren acciones y evaluaciones en tiempo real. Otros productos inteligentes preparados para Internet funcionan en tiempo real o prácticamente en tiempo real. Por ejemplo, las aplicaciones de comercio electrónico para consumidores intentan combinar la ubicación del dispositivo móvil con las preferencias personales para realizar ofertas de marketing en función de la hora. Desde un punto de vista operativo, las experiencias de aplicaciones móviles tienen una gran base de usuarios, mayor tráfico de red y la expectativa de respuesta inmediata.
  • Variedad. Nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados o semiestructurados, como el texto, audio o vídeo, requieren procesamiento adicional para obtener significado y metadatos de apoyo. Una vez que se comprenden, los datos no estructurados tienen los mismos requisitos que los datos estructurados, como el resumen, el alineamiento, la trazabilidad para auditorías y privacidad. Hay una mayor complejidad cuando los datos de un origen conocido cambian sin previo aviso. Los cambios de esquema en tiempo real o frecuentes son un lastre muy pesado para los entornos analíticos y de transacciones.
  • Valor. Los datos tienen un valor intrínseco que debe descubrirse. Hay una amplia gama de técnicas cuantitativas y de investigación para extraer valor de los datos, como el descubrimiento de una preferencia o sentimiento de los clientes, la aplicación de una oferta relevante por ubicación, o la identificación de una parte del equipo que esté a punto de fallar. La innovación tecnológica rompedora consiste en que el coste de computación y almacenamiento de datos ha disminuido exponencialmente, de modo que se puede realizar el análisis estadístico de una gran cantidad utilizando todo el conjunto de datos, en lugar de únicamente una muestra. Esta innovación permite tomar decisiones más exactas y precisas. Sin embargo, encontrar este valor también requiere nuevos procesos de descubrimiento en el que participen analistas, usuarios y ejecutivos con conocimientos e inteligentes. El verdadero reto de big data es el componente humano, es decir, aprender a formular las preguntas adecuadas, reconocer patrones, realizar suposiciones fundamentadas y predecir comportamientos.

Para obtener más información sobre los aspectos fundamentales que tener en cuenta al seleccionar tecnologías de big data, lea el informe de Oracle Guía de big data para arquitectos empresariales—Descripción general de la arquitectura de referencia (PDF).



En primer plano

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    Maximice el valor empresarial IoT

    Descubra las soluciones más recientes de IoT y plataforma de nube de big data de IoT y big data de Oracle, Wind River e Intel.

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Oracle Big Data Crushes Time-to-Insight for Wargaming.net

I can say fairly confidently that Wargaming now has the leading-edge solution in terms of data warehousing, data engineering, and analytics solutions over any other gaming company in the world.

—Craig Fryar, Head of Wargaming Business Intelligence
Image supporting Oracle Video: StubHub Spots Customer Trends Through Big Data Analytics
StubHub Spots Customer Trends Through Big Data Analytics

Oracle Database and Oracle Advanced Analytics enable predictive analytics, data mining, text mining, statistical analysis, and advanced numerical computations—all inside the database.

—Mike Barber, Senior Manager of Data Science, StubHub
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Thomson Reuters Uses Oracle’s Big Data Platform

Oracle Big Data Appliance, Exadata and Exalytics engineered systems provide high performance and a big data delivery of Hadoop, data warehousing, and analytics to improve customer service.

—Rick King, COO for Technology, Thomson Reuters
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De Persgroep Attains 360 View with Oracle Big Data Appliance

We want to attain a 360-degree view of our customers and prospects. The big data project helped us to achieve that goal.

—Luc Verbist, CIO De Persgroup


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