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Big Data IT Powerpoint Powerpoint Presentation

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Características de estas diapositivas de presentación de PowerPoint:

Entregue esta plataforma completa a los miembros de su equipo y otros colaboradores. Abarcada con diapositivas estilizadas que presentan varios conceptos, esta presentación de Powerpoint de Big Data IT en Powerpoint es la mejor herramienta que puede utilizar. Personalice su contenido y gráficos para que sea único y estimulante. Las sesenta y seis diapositivas son editables y modificables, así que siéntete libre de ajustarlas a la configuración de tu negocio. La fuente, el color y otros componentes también vienen en un formato editable, lo que hace que este diseño PPT sea la mejor opción para su próxima presentación. Entonces, descarga ahora.

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Contenido de esta presentación de Powerpoint

Diapositiva 1 : Esta diapositiva presenta Big Data (TI). Indique el nombre de su empresa y comience.
Diapositiva 2 : Esta es una diapositiva de Agenda. Indique sus agendas aquí.
Diapositiva 3 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido de la presentación.
Diapositiva 4 : esta diapositiva presenta la tabla de contenido que destaca la descripción general de la empresa de servicios de Big Data.
Diapositiva 5 : esta diapositiva muestra la empresa de big data al cubrir los detalles de sus asociados totales, los países completos en los que sirvieron y los ingresos totales.
Diapositiva 6 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido que destaca las soluciones comerciales que brindamos para los problemas de administración de Big Data.
Diapositiva 7 : Esta diapositiva representa la falta de conocimientos y profesionales y la solución a este desafío que incluye la capacitación y contratación de profesionales capacitados.
Diapositiva 8 : esta diapositiva muestra la selección de herramientas para la gestión de Big Data.
Diapositiva 9 : Esta diapositiva presenta el desafío de pagar mucho dinero en hardware, nuevas contrataciones, desarrollo de software y su solución.
Diapositiva 10 : Esta diapositiva muestra otro gran desafío de datos que es la complejidad de administrar la calidad de los datos.
Diapositiva 11 : esta diapositiva muestra el complicado proceso de convertir Big Data en información valiosa.
Diapositiva 12 : Esta diapositiva representa la seguridad de la información en el desafío de los grandes datos y las soluciones a este desafío.
Diapositiva 13 : Esta diapositiva muestra la Tabla de contenido que destaca Hablemos de Big Data y sus tipos.
Diapositiva 14 : Esta diapositiva presenta el significado de big data y el proceso completo de manejo de datos.
Diapositiva 15 : esta diapositiva muestra las principales fuentes de recopilación de big data, como datos de medios, datos de la nube, datos web, etc.
Diapositiva 16 : esta diapositiva muestra las V más críticas de big data, como el volumen, la variedad, la velocidad, la veracidad, etc.
Diapositiva 17 : Esta diapositiva representa la importancia de los grandes datos y cómo los datos recopilados ayudarán a las organizaciones a ahorrar costos, ahorrar tiempo, etc.
Diapositiva 18 : Esta diapositiva muestra el tipo de datos estructurados de big data y cómo se guardan los datos en formatos específicos que solo manejan las máquinas.
Diapositiva 19 : esta diapositiva muestra la forma de datos no estructurados de big data y cómo puede ser cualquier forma, como videos, audio, me gusta y comentarios.
Diapositiva 20 : esta diapositiva muestra la forma de datos semiestructurados de big data, y contiene ambas formas de datos, como datos estructurados y no estructurados.
Diapositiva 21 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido que destaca la arquitectura y el flujo de trabajo después de la gestión de Big Data.
Diapositiva 22 : esta diapositiva representa la arquitectura de gestión de Big Data para empresas.
Diapositiva 23 : Esta diapositiva describe las capas de la arquitectura de big data que incluyen la capa de fuente de big data, la capa de gestión y almacenamiento, etc.
Diapositiva 24 : esta diapositiva presenta los procesos de la arquitectura de big data y cubre la conexión a las fuentes de datos, el gobierno de datos, etc.
Diapositiva 25 : Esta diapositiva muestra cómo se almacenan y procesan los grandes datos, junto con varias tecnologías de procesamiento de datos para grandes datos.
Diapositiva 26 : esta diapositiva muestra el flujo de trabajo de big data, incluidas las fuentes de datos, la gestión de datos, el modelado, etc.
Diapositiva 27 : Esta diapositiva muestra cómo funciona Big Data, y su funcionamiento se divide en tres etapas: recopilación de datos, almacenamiento de datos y análisis de Big Data.
Diapositiva 28 : Esta diapositiva muestra la tabla de contenido que destaca las tecnologías y estrategias que ofrecemos para la gestión de Big Data.
Diapositiva 29 : esta diapositiva presenta tecnologías de gestión de big data e incluye el ecosistema Hadoop, IA, programación R, etc.
Diapositiva 30 : esta diapositiva explica la relación entre la inteligencia artificial y los grandes datos y cómo ayudaría a detectar anomalías, probabilidades de resultados futuros, etc.
Diapositiva 31 : Esta diapositiva muestra una comparación entre big data y aprendizaje automático en función de su funcionamiento, algoritmos, fuentes de datos, etc.
Diapositiva 32 : Esta diapositiva representa las diferentes estrategias que usamos para el análisis de Big Data.
Diapositiva 33 : Esta diapositiva muestra la tabla de contenido que destaca los impactos y beneficios después de la gestión de Big Data.
Diapositiva 34 : Esta diapositiva presenta una lista de verificación para big data e incluye pautas como la alineación de big data con objetivos comerciales específicos.
Diapositiva 35 : esta diapositiva muestra el impacto de la gestión de Big Data en los procesos comerciales.
Diapositiva 36 : esta diapositiva muestra los beneficios de la gestión de Big Data para las empresas.
Diapositiva 37 : Esta diapositiva representa la tabla de contenido que destaca la capacitación y el presupuesto para la gestión de Big Data.
Diapositiva 38 : Esta diapositiva muestra el programa de capacitación para la gestión de big data al cubrir detalles de características cruciales, habilidades cubiertas, etc.
Diapositiva 39 : Esta diapositiva presenta la planificación presupuestaria para big data y el gasto en soluciones de TI, el personal existente, el proceso de contratación, etc.
Diapositiva 40 : Esta diapositiva muestra la tabla de contenido que destaca las diferentes industrias en las que administramos Big Data.
Diapositiva 41 : Esta diapositiva muestra la aplicación de big data en la industria minorista y cómo se crean los análisis con la ayuda de big data.
Diapositiva 42 : Esta diapositiva representa la aplicación de big data en el departamento de atención médica y beneficia el diagnóstico, la prevención de medicamentos, etc.
Diapositiva 43 : Esta diapositiva muestra la gestión de Big Data en el sector educativo.
Diapositiva 44 : Esta diapositiva presenta la gestión de Big Data en el comercio electrónico.
Diapositiva 45 : Esta diapositiva muestra la gestión de Big Data en la industria de los medios y el entretenimiento.
Diapositiva 46 : Esta diapositiva muestra la aplicación de big data en el sector financiero y cómo las instituciones financieras están gastando dinero en big data.
Diapositiva 47 : Esta diapositiva representa los usos de los grandes datos en la industria de viajes y explica cómo es útil en las reservas, las llegadas previas, etc.
Diapositiva 48 : Esta diapositiva muestra la aplicación de big data en telecomunicaciones y ayuda en la optimización del producto, mayor protección de la red, etc.
Diapositiva 49 : Esta diapositiva presenta la gestión de Big Data en la industria del automóvil.
Diapositiva 50 : esta diapositiva muestra la tabla de contenido que destaca el plan de 30-60-90 días para la gestión de Big Data.
Diapositiva 51 : esta diapositiva muestra un plan de 30-60-90 días para la gestión de Big Data.
Diapositiva 52 : Esta diapositiva representa la tabla de contenido que destaca la hoja de ruta para la gestión de Big Data.
Diapositiva 53 : Esta diapositiva muestra la hoja de ruta para el proceso de implementación de big data, incluido el diseño de la arquitectura y la integración de big data.
Diapositiva 54 : Esta diapositiva presenta la Tabla de contenido que destaca el Tablero para la gestión de Big Data.
Diapositiva 55 : esta diapositiva muestra paneles para la implementación de big data al cubrir los detalles de los visitantes y los visitantes que regresan.
Diapositiva 56 : esta diapositiva muestra iconos para Big Data (TI).
Diapositiva 57 : esta diapositiva se titula Diapositivas adicionales para avanzar.
Diapositiva 58 : Esta diapositiva muestra un gráfico de líneas y columnas agrupadas con una comparación de tres productos.
Diapositiva 59 : Esta es la diapositiva Nuestra misión con imágenes y texto relacionados.
Diapositiva 60 : Esta diapositiva muestra Post-It Notes. Publique sus notas importantes aquí.
Diapositiva 61 : esta es una diapositiva de generación de ideas para exponer una nueva idea o resaltar información, especificaciones, etc.
Diapositiva 62 : Esta diapositiva representa el diagrama de Venn con cuadros de texto.
Diapositiva 63 : Esta diapositiva muestra Rompecabezas con íconos y texto relacionados.
Diapositiva 64 : esta diapositiva presenta un gráfico circular con datos en porcentaje.
Diapositiva 65 : Esta es una diapositiva de la línea de tiempo. Mostrar datos relacionados con los intervalos de tiempo aquí.
Diapositiva 66 : Esta es una diapositiva de agradecimiento con dirección, números de contacto y dirección de correo electrónico.

FAQs

Big Data refers to large, complex data sets that require advanced computing techniques to process and analyze. This data can come from a variety of sources, such as social media, customer transactions, and sensor data. To manage Big Data effectively, businesses can use a combination of technologies, such as data analytics tools, cloud computing, and data management platforms. It is important to have a clear understanding of the goals and objectives of the Big Data project, as well as a plan for data collection, storage, processing, and analysis.

Common challenges in managing Big Data include data quality issues, scalability, security and privacy concerns, and the complexity of data analysis. Solutions to these challenges include investing in data cleansing and validation tools, leveraging cloud-based solutions for scalability, implementing robust security measures, and utilizing machine learning and artificial intelligence to automate data analysis.

The three main types of Big Data are structured, semi-structured, and unstructured data. Structured data refers to data that is organized and stored in a specific format, such as a database. Semi-structured data is data that has some organization but is not fully organized, such as emails or social media posts. Unstructured data is data that has no clear organization, such as images or video. These types of data can be utilized in different industries in various ways, such as predicting consumer behavior, optimizing supply chains, and improving healthcare outcomes.

Technologies and strategies used for Big Data management include data analytics tools, data management platforms, cloud computing, machine learning, and artificial intelligence. These can be implemented in businesses by developing a clear strategy for data collection and analysis, investing in the right technologies, and hiring skilled data professionals to manage the data.

Businesses can plan for and allocate budgets for Big Data management by identifying the goals and objectives of the project, estimating the costs of data collection, processing, and analysis, and evaluating the potential return on investment. The benefits of investing in Big Data management include improved decision-making, better customer insights, and increased operational efficiency. The impacts of Big Data management can also be significant, including the ability to identify new business opportunities, better understand market trends, and improve overall business performance.

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