Antes de continuar con nuestra serie de posts sobre «Big Data: de la teoría a la práctica» queremos ofrecerles un recopilatorio sobre las entradas anteriores.
- ¿Qué es el Big Data?: en este post introductorio al Big Data desglosamos qué es el Big Data, así como su definición y qué valor tiene.
- Características principales: en esta segunda entrada, como bien indica su nombre, explicamos las características básicas de Big Data (volumen, velocidad y variedad).
- Características secundarias: para ampliar un poco más nuestros conocimientos sobre Big Data traemos este tercer post. En él nos centramos en las características secundarias como son el valor, NoSQL y la ciencia de los datos.
- Herramientas: en esta entrada nos centraremos en las herramientas y tecnologías que hacen posible que Big Data sea accesible para toda clase de usuarios.
- Herramientas: segunda parte de las herramientas y tecnologías de Big Data.
- Indicadores: creando un clúster Hadoop: sexta entrega centrada en la creación de un clúster Hadoop.
- Probando e implementando los indicadores Hadoop: continuación de la anterior, explicando cómo implementar, de manera sencilla, los indicadores Hadoop.
- Resultados y conclusiones: concluimos de «Big Data: de la teoría a la práctica» con los resultados a un problema real planteado inicialmente y demostrando, así, la utilidad que puede tener el uso de esta disciplina en los procesos actuales de una empresa.
