Descripción
BIG DATA ANALYTICS CON HERRAMIENTAS DE SAS, IBM, ORACLE Y MICROSOFT
Resumen del libro
Este libro ofrece una guía práctica y completa sobre el análisis de grandes volúmenes de datos, conocido como Big Data, utilizando las herramientas más destacadas del mercado: SAS, IBM, Oracle y Microsoft. El lector descubrirá cómo aplicar soluciones como Visual Analytics, Exadata, Power Systems y Windows Azure para extraer valor de datos masivos. La obra aborda desde los fundamentos teóricos hasta la implementación técnica, proporcionando un enfoque integral para profesionales que buscan dominar el ecosistema Big Data en entornos empresariales y científicos.
¿De qué trata?
La obra explora el fenómeno del Big Data, definido como el tratamiento de conjuntos de datos tan grandes que superan la capacidad de las herramientas convencionales. Explica cómo la explosión de datos provenientes de páginas web, redes sociales, sensores y dispositivos móviles ha impulsado la necesidad de nuevas tecnologías analíticas. El libro se centra en cuatro plataformas clave: Oracle con Exadata, SAS con Visual Analytics, Microsoft con Windows Azure, e IBM con Power Systems y SPSS Modeler. También introduce Hadoop, un framework de código abierto inspirado en herramientas de Google como MapReduce, que permite trabajar con repositorios de datos distribuidos en miles de nodos. Cada capítulo detalla la arquitectura, capacidades y casos de uso de estas herramientas, mostrando cómo aplicarlas en ámbitos como la predicción climática, el análisis sísmico, la salud, la seguridad y la inteligencia empresarial.
Temas principales
- Fundamentos y definición del Big Data: volumen, velocidad y variedad de datos.
- Arquitectura y funcionalidades de Oracle Exadata para almacenamiento y procesamiento masivo.
- Análisis visual y predictivo con SAS Visual Analytics.
- Soluciones en la nube con Microsoft Windows Azure para escalabilidad y flexibilidad.
- Integración de IBM Power Systems y SPSS Modeler para análisis estadístico avanzado.
- Introducción a Hadoop, MapReduce y Google File System como base del ecosistema open source.
- Aplicaciones prácticas en climatología, sismografía, salud, seguridad y entorno empresarial.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a analistas de datos, científicos de datos, ingenieros informáticos y profesionales del ámbito empresarial que necesiten manejar grandes volúmenes de información. También es útil para estudiantes de posgrado en estadística, econometría o tecnologías de la información que deseen especializarse en Big Data. Es especialmente relevante para quienes trabajan con herramientas SAS, IBM, Oracle o Microsoft y buscan ampliar sus competencias en análisis masivo de datos.
Qué aporta este libro
- Conocimiento detallado de las principales plataformas comerciales de Big Data y su comparativa práctica.
- Capacidad para seleccionar y aplicar la herramienta adecuada según el tipo de datos y el objetivo del análisis.
- Comprensión de los fundamentos de Hadoop y su integración con soluciones empresariales.
- Ejemplos y casos reales que conectan la teoría con aplicaciones concretas en sectores clave.
- Una visión estratégica para implementar proyectos de Big Data en organizaciones de cualquier tamaño.
Ficha técnica
- Autor: Perez López; César
- Editorial: Ibergarceta Publicaciones S.L.
- Idioma: Español
- Tema: ECONOMETRIA - ESTADISTICA ECONOMICA
- Colección: PDTE. COLECCION
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: 2015
- Número de páginas: 450
- Dimensiones: 24.0 cm x 17.0 cm
- Peso: 762.0 gr
Valoración editorial
Esta obra se presenta como un recurso sólido y actualizado para profesionales que buscan adentrarse en el Big Data desde una perspectiva práctica y multiplataforma. Su enfoque en cuatro de los principales proveedores del mercado (SAS, IBM, Oracle y Microsoft) la convierte en una referencia útil para quienes trabajan en entornos corporativos donde estas tecnologías son estándar. La inclusión de Hadoop aporta una visión complementaria del ecosistema open source. Aunque el contenido es técnico, está estructurado de forma accesible, lo que facilita su uso tanto como manual de estudio como guía de consulta. Es una elección recomendable para quienes buscan una formación integral en análisis de datos masivos sin depender de una única herramienta.