la tabla comparativa

1. INSTITUTO NACIONAL TEXISTEPEQUE
INTEX
TOPIC: MINING DATA, BIG DATA, CLOUD COMPUTING
ENCARGADO: HJALMAR HERNANDEZ
INVESTIGADORES:
RAFAEL ALBERTO CASTRO ORELLANA
WALTER ERNESTO MONTEJO JOVEL
GRADO: TERCERO CONTADOR
TAREA NUMERO TRES
FECHA: 06 de mayo de 2013
BODY
MINING DATA BIG DATA CLOUD COMPUTING
SIMILITUDES
Data Mining, la extracción de
información oculta y
predecible de grandes bases
de datos,
Almacena grandes
cantidades de información
y datos…
es una tendencia tecnológica que está
significando una gran revolución en todo el
mundo. Pero como cualquier fenómeno,
presenta sus oportunidades y amenazas que son
importantes conocer.
DIFERENCIAS Big data no se presta bien a
ser domesticado por las
técnicas de gestión de datos
estándar, simplemente
debido a sus combinaciones
inconsistentes e
impredecibles.
VENTAJAS
- es una
o Reducción de costos: No hay necesidad de

2. Poderosa tecnología nueva
con gran potencial para
ayudar a las compañías a
concentrarse en la
información más importante
de sus Bases de Información
-Las herramientas de Data
Mining predicen futuras
tendencias y
comportamientos,
permitiendo en
los negocios tomar decisiones
proactivas.
- pueden analizar bases de
datos masivas para brindar
respuesta a preguntas tales
como,
"¿Cuáles clientes tienen
más probabilidad de
responder al próximo mailing
promocional, y por qué?
- presentar los resultados en
formas de tablas, con
gráficos, reportes, texto,
hipertexto, etc
-está soportado por tres
tecnologías que ya están
suficientemente maduras:
Recolección masiva de
datos
Potentes computadoras
con multiprocesadores
Algoritmos de Data Mining
BRINDA CAPACIDADES
COMO:
Predicción automatizada de
tendencias y
comportamientos. Data
Mining automatiza el proceso
de encontrar información
predecible en grandes bases
de datos. Preguntas que
tradicionalmente requerían
un intenso análisis manual,
-Es una referencia a los
sistemas que manipulan
grandes conjuntos.
-aplicado a conjuntos de
datos que superan la
capacidad del software
habitual para ser
capturados, gestionados y
procesados en un tiempo
razonable.
-Los tamaños del "big data"
se encuentran
constantemente en
movimiento creciente.
-el crecimiento constante de
datos como una
oportunidad y reto para
investigar en el volumen, la
velocidad y la variedad.
Gartner continúa usando big
data como referencia de
este.
-Las máquinas modernas,
tales como automóviles,
trenes, centrales eléctricas y
aviones todos se aumenta el
número de sensores de
recolección constantemente
grandes cantidades de
datos. Es común hablar de
tener miles o incluso cientos
de miles de sensores de
todo recogiendo
información sobre el
funcionamiento y las
actividades de una máquina.
adquirir hardware y software lo que reduce
costos operativos en infraestructura,
mantenimiento y energía. La nube es más barata
que la instalación y mantenimiento de un
servidor propio o contratar los servicios de un
proveedor.
o Flexibilidad: El servicio de nube se paga de
acuerdo a la demanda. Si, por ejemplo, una
empresa los días treinta incrementa el
movimiento de su área contable y financiera por
pagos a empleados y proveedores, puede
decidir que requiere mayor capacidad de
proceso o de almacenamiento de datos, y
pagará por una mayor demanda, pero sólo el día
30.
o Movilidad: Los datos de una empresa al quedar
alojados en la nube pueden ser consultados por
los empleados desde cualquier lugar. Esta
característica está significando un crecimiento
del teletrabajo con todos sus efectos de tipo
económico, social e incluso, inmobiliario.
o Focalización: Cloud Computing permite a las
compañías centrarse en su corebusiness,
negocio principal. En vez de hacer una alta
inversión tecnológica en sistemas, una empresa
podría invertir en su infraestructura industrial o
física o en capital humano para proseguir sus
planes de expansión
o Ecología: Usar la nube en una empresa reduce la
huella de carbono de una empresa al ahorrar
recursos y componentes que pasan de estar
almacenados en componentes físicos a ser
virtuales. Se ahorra también en consumo de
energía con sus beneficios al medio ambiente.

3. ahora pueden ser contestadas
directa y rápidamente desde
los datos.
Descubrimiento
automatizado
de modelos previamente
desconocidos. Otros
problemas de descubrimiento
de modelos incluye detectar
transacciones fraudulentas
de tarjetas de créditos e
identificar datos
anormales que pueden
representar errores de
tipeado en la carga de datos.
Las bases de datos pueden ser
grandes tanto en profundidad
como en ancho:
Más columnasUn Data
Mining de alto
rendimiento permite a los
usuarios explorar toda la
base de datos, sin
preseleccionar un
subconjunto de variables.
Más filas. Muestras
mayores producen menos
errores de estimación y
desvíos, y permite a los
usuarios hacer inferencias
acerca de pequeños pero
importantes segmentos de
población.
, detección de fraudes,
lanzamiento de nuevos
productos, etc.
-Los datos enviados desde
cientos de miles de sensores
en un avión es de grandes
volúmenes de datos. Sin
embargo, el tamaño del
conjunto de datos no es tan
grande como podría
esperarse. Hasta cien mil
sensores, cada una
produciendo un byte de
ocho leer cada segundo se
producen menos de 3 GB de
datos en una hora de vuelo
(100.000 sensores x 60
minutos x 60 segundos x 8
bytes).
-Hay un número creciente
de sistemas que generan
grandes cantidades de datos
muy simples. Por ejemplo,
los medios de transmisión
es la generación de grandes
volúmenes con cantidades
crecientes de metadatos
estructurados. Del mismo
modo, las empresas de
telecomunicaciones tienen
que rastrear grandes
volúmenes de llamadas y
conexiones a Internet.
Incluso si estas dos
actividades se combinan, y
peta bytes de datos se
produce, el contenido es
muy estructurado. Como los
motores de búsqueda, como
Google y bases de datos
relacionales han
demostrado, los conjuntos
de datos se pueden analizar
muy rápidamente si el
contenido está bien
estructurado. A pesar de
que estos datos son
grandes, no es "grande" en
la misma forma que los

4. datos procedentes de los
sensores de la máquina en
el ejemplo anterior.
DESVENTAJA
S
Las dificultades más
habituales en estos casos se
centran en la captura, el
almacenado,búsqueda,
compartición, análisis, y
visualización.
El tamaño es una
característica de los grandes
volúmenes de datos.
La respuesta está en el
número de fuentes de datos
independientes, cada uno
con el potencial de
interactuar.
Otro atributo de los grandes
volúmenes de datos es su
tendencia a ser difícil de
eliminar lo que la privacidad
de un interés común. Por
ejemplo, es casi imposible
para purgar todos los datos
asociados con un conductor
de coche de individuo a
partir de datos de
autopistas de peaje. Los
captadores de recuento del
número de automóviles ya
no equilibrar con los
registros de facturación
individuales que, a su vez,
no se correspondería con los
pagos recibidos por la
empresa.
La centralización de las aplicaciones y el
almacenamiento de los datos origina una
interdependencia de los proveedores de
servicios.
La disponibilidad de las aplicaciones está
ligada a la disponibilidad de acceso
a Internet.
Los datos "sensibles" del negocio no residen
en las instalaciones de las empresas, lo que
podría generar un contexto de alta
vulnerabilidad para la sustracción o robo de
información.
La confiabilidad de los servicios depende de
la "salud" tecnológica y financiera de los
proveedores de servicios en nube. Empresas
emergentes o alianzas entre empresas
podrían crear un ambiente propicio para el
monopolio y el crecimiento exagerado en
los servicios.4
La disponibilidad de servicios altamente
especializados podría tardar meses o incluso
años para que sean factibles de ser
desplegados en la red.
La madurez funcional de las aplicaciones
hace que continuamente estén modificando
sus interfaces, por lo cual la curva de
aprendizaje en empresas de orientación no
tecnológica tenga unas pendientes
significativas, así como su consumo
automático por aplicaciones.
Seguridad. La información de la empresa
debe recorrer diferentes nodos para llegar a
su destino, cada uno de ellos (y sus canales)
son un foco de inseguridad. Si se utilizan
protocolos seguros, HTTPS por ejemplo, la

5. velocidad total disminuye debido a la
sobrecarga que éstos requieren.
Escalabilidad a largo plazo. A medida que
más usuarios empiecen a compartir la
infraestructura de la nube, la sobrecarga en
los servidores de los proveedores
aumentará, si la empresa no posee un
esquema de crecimiento óptimo puede
llevar a degradaciones en el servicio o altos
niveles de jitter.

6. Bibliografía
http://www.monografias.com/trabajos/datamining/datamining.shtml
http://www.anderson.ucla.edu/faculty/jason.frand/teacher/technologies/palace/datamining.h
tm
http://mike2.openmethodology.org/wiki/Big_Data_Definition#Big_data_that_is_very_small