1. ¿Cómo se aplica en la educación?
1.1. Los efectos del uso de Big Data en el gobierno y exclusivamente en el sector educativo, generan beneficios considerables e impactos valiosos para la calidad educativa y la excelencia académica en un país en desarrollo permanente.
1.1.1. Teniendo en cuenta que uno de los ejes estratégicos y de crecimiento de cualquier país es la educación, este sector debe ser el más desafiante dentro de las políticas estatales cuyo propósito es obtener instituciones educativas de acuerdo con las demandas actuales, es decir, en un mundo tan cambiante donde la educación es de las vertientes que genera y da conocimiento, estas deben tener infraestructuras adecuadas para fomentar el aprendizaje.
2. Modelo de datos
2.1. Datos estructurados
2.1.1. Se dividen en estáticos (array, cadena de caracteres y registros) y dinámicos (listas, pilas, colas, árboles, archivos). Son los de mayor facilidad para acceder, tienen una estructura bien especificada.
2.2. Datos semiestructurados
2.2.1. No tienen formato definido, lo que tienen son etiquetas que facilitan separar un dato de otro.
2.3. Datos no estructurados
2.3.1. No pueden ser normalizados, no tienen tipos definidos ni están organizados bajo ningún patrón, tampoo son almacenados de manera relacional o con base jerárquica.
3. Tecnologías de Big Data
3.1. Apache Hadoop
3.1.1. Almacena datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados que forman Big Data
3.2. Bases de datos NoSQL
3.2.1. No tienen esquemas, no usan SQL, tampoco permiten joins (unión), no almacenan datos en tablas de filas y columnas de manera uniforme. Usan la memoria principal del computador. Gestionan grandes volúmenes de información.
3.2.1.1. Voldemort
3.2.1.2. HBase
3.2.1.3. Riak
3.2.1.4. CouchDB
3.2.1.5. MongoDB
4. ¿Qué es el el big data?
4.1. Almacenamiento, tratamiento y análisis de las enormes cantidades de datos que se generan en el mundo.
4.1.1. Inteligencia artificial -> Redes neuronales - > big data <- tecnología moderna <- recopilación de grandes cantidades de datos
5. ¿Para qué sirve?
5.1. El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades.
5.1.1. El objetivo del análisis de datos es examinar grandes cantidades de datos con una variedad de clases, con el fin de descubrir información que sea relevante y útil para la empresa, de manera que le permita tomar las mejores decisiones.
6. ¿Cuáles son sus características?
6.1. Volumen
6.1.1. Cuando la cantidad de datos a almacenar y analizar es lo suficientemente grande como para requerir consideraciones especiales.
6.2. Variedad
6.2.1. Los datos consisten en múltiples tipos de datos, potencialmente de múltiples fuentes; aquí debemos considerar los datos estructurados almacenados en tablas u objetos para los cuales los metadatos están bien definidos, los datos semiestructurados como documentos u otros similares donde los metadatos están contenidos internamente (por ejemplo, documentos XML) o los datos no estructurados, que pueden ser fotografías, video o cualquier otra forma de datos binarios.
6.3. Velocidad
6.3.1. Se refiere a la velocidad con que se crean los datos, que es la medida en que aumentan los productos de desarrollos de software (páginas web, archivos de búsquedas, redes sociales, foros, correos electrónicos, etc.)
6.4. Valor
6.4.1. Cuando los datos tienen un beneficio percibido o cuantificable para la empresa u organización que los utiliza.
6.5. Veracidad
6.5.1. Donde se puede evaluar la exactitud de los datos.