Repensando big data

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    19-Jun-2015

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Presentacin de BluePatagon para el primer Foro Internacional de BigData de la universidad de Palermo

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<ul><li> 1. Universidad de Belgrano | 23-09-2014 Eduardo Azzola - Nicols Leguizamn Repensando Big Data </li></ul> <p> 2. Las 4 V (Un clsico) 3. Volumen vs Variedad 4. http://pennystocks.la/internet-in-real-time/ 5. Infraestructura Big Data 6. Repensando 7. Las 4 V? 8. Las 5 V 9. Bajar Big Data al nivel de los ojos Traten de determinar lo ms rpido que puedan cuantas veces aparece el nmero 5 en la siguiente lista: 10. Bajar Big Data al nivel de los ojos Y ahora 11. Bajar Big Data al nivel de los ojos Cul es la sub-categora de producto de menor ganancia? 12. Bajar Big Data al nivel de los ojos Cul es la sub-categora de producto de menor ganancia? 13. Cul es la sub-categora de producto de menor ganancia? Bajar Big Data al nivel de los ojos 14. Bajar Big Data al nivel de los ojos 15. Bajar Big Data al nivel de los ojos 16. Big Data y Tableau Visualization 17. Anlisis posibles 1. Anlisis sentimental Entender qu es lo que sus clientes sienten cuando se nombra una marca o un producto, en tiempo real. 2. Navegacin Web (Clickstream) Capturar y analizar la traza de navegacin de los usuarios de un sitio web, con el fin de optimizarlo 3. Sensores/Mquinas industriales Descubrir patrones en los datos que se toman automticamente de sensores o mquinas industriales 4. Geolocalizacin Analizar datos basados en la localizacin para poder manejar operaciones y tomar decisiones basndose en donde suceden 5. Logs de servidores Investigar logs para diagnosticar fallas en los procesos y prevenir brechas de seguridad 6. Datos no estructurados (txt, video, imagen, etc..) Comprender patrones en archivos a lo largo de millones de sitios web, mails, documentos, etc Value 18. Demo 19. Visitanos www.bluepatagon.com Prob Tableau http://www.tableausoftware.com/partner- trial?id=25053 Seguinos https://www.facebook.com/bluepatagon https://twitter.com/bluepatagon Prob Hortonworks www.hortonworks.com/sandbox </p>