«Los datos son algo precioso, y durarán más que los propios sistemas». – Tim Berners-Lee, Inventor de la World Wide Web (WWW)

Si quieres que el almacenamiento, el procesamiento, el análisis y la visualización de tus Big Data, entonces debes explorar las últimas tecnologías de Big Data en 2021.

Para comprender las tecnologías de Big Data, primero hay que entender el concepto de «gestión de datos». Este término en particular es un término muy importante que puede dar lugar y hacer avanzar los datos y los procesos en interferencias inteligentes. Por ejemplo, CartonCloud es un sistema de gestión de transportes y almacenes fácil de usar que permite a las empresas de logística hacer más eficientes sus negocios.

Se puede decir que las tecnologías de Big Data son la clave para la extracción de la percepción, las ideas, la intuición y, a continuación, la generación de valor de sus datos.

Como el mundo está cambiando con la inclusión moderna de la tecnología en cada industria u organización, la consideración de la extracción de valor de negocio de la información básica es el camino para la medición del éxito ahora. Para que esto suceda, las empresas masivas de negocios tienen que lidiar con Big Data.

El término «Big Data» puede ser descrito como un conjunto masivo de información que tiene el requisito de un enorme y costoso espacio de almacenamiento, quiere la gestión, y necesita el análisis a través de los sistemas convencionales. En este punto es donde surge el problema. Como estos antiguos sistemas de gestión de datos carecen de la eficacia y la agilidad necesarias para tratar los Big Data (en forma no estructurada), la capacidad de estos sistemas de gestión llega a su límite, lo que crea la necesidad de las tecnologías de Big Data para manejar este volumen de datos extremadamente grande.

Puede que hayas oído hablar de Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, Kafka, Apache Flame, etc. Estas tecnologías son ahora tendencia entre todos los gestores de datos de la oferta en el mundo. ¿Cuál puede ser la razón de esta irrupción de las tecnologías de Big Data? La razón es que estas tecnologías están configuradas de tal manera que se desarrollan continuamente, crecen, minimizan el coste y mantienen los datos de forma sencilla. Antes, hace unos años, esto no podía ocurrir, y la solución para manejar el Big Data se hacía contratando empleados para la gestión de datos.

  • El flujo de Big Data
  • ¿Qué son las tecnologías de Big Data?
  • Tipos de tecnologías de Big Data
  • Ventajas de las tecnologías de Big Data
  • Principales tecnologías de Big Data en 2021

El flujo de Big Data

¿Hacia dónde iría el flujo de Big Data en los próximos años?

Varios científicos de datos han pronosticado que con la tendencia al alza del Big Data, se verán los siguientes cambios en los próximos años:

Los análisis muestran que miles de millones de personas se conectan a Internet a diario. La demanda de Internet ha llegado al punto de ser el pan de cada día para casi todo el mundo. Los correos electrónicos, los tweets, las publicaciones en las redes sociales, los blogs, los vídeos, las imágenes, etc., se cargan a diario y su número asciende a miles de millones.

Los científicos de datos dicen que cada día se cargan y generan alrededor de 2,7 quintillones de bytes de datos. Este Big Data es en forma de información no organizada y una mina de oro para las grandes empresas al mismo tiempo. Todo esto ha creado la demanda de tecnologías y herramientas de Big Data para analizar estos datos y que estas empresas puedan tomar decisiones rentables.

¿Qué son las tecnologías Big Data?

«La era de la Tecnología de Datos está aquí y superará la era de la Tecnología de la Información. La era de la DT tiene que ver con la transparencia, el intercambio de información y la capacitación de los demás». Ali Baba está entusiasmado con las posibilidades de la era de la DT y cómo puede aportar valor a la sociedad.» – Jack Ma, presidente ejecutivo de Ali Baba

Las tecnologías de Big Data, como se ha mencionado anteriormente, son aquellas clases/tipos de software que están diseñadas con el único propósito de analizar, extraer y, por último, procesar la información de los Big Data desorganizados que las tecnologías actuales/convencionales/ortodoxas no pueden manejar.

Las empresas de gran envergadura (empresas de miles de millones de dólares) utilizan las tecnologías de Big Data para revisar este enorme conjunto de Big Data para determinar el factor económico de la demanda y la oferta. El uso de las Tecnologías Big Data les ayuda a tomar aquellas decisiones que reducen el riesgo de pérdidas.

Además, las Tecnologías Big Data pueden integrar y abarcar datos, hacer minería de datos, visualización de datos, compartir datos, almacenamiento de datos. Operan con herramientas y técnicas de investigación y transformación de datos.

Tipos de tecnologías de Big Data

Estos son algunos de los principales tipos de tecnologías de Big Data:

1. Tecnologías de Big Data operacionales

Este tipo de tecnologías de Big Data abarca los Big Data que se producen diariamente a través de las búsquedas en Google, las publicaciones en las redes sociales, los correos electrónicos o cualquier tipo de datos que entren en la categoría de Big Data. Posteriormente, estos datos operativos se introducen en las tecnologías analíticas de Big Data para su posterior análisis.

Por ejemplo, si usted compra algo en Amazon, esa transacción forma parte de la tecnología operativa de Big Data. Piensa en cuántas transacciones en línea se realizan cada día, no sólo en Amazon, sino en todo el mundo. Todas esas transacciones forman parte de las tecnologías operativas de Big Data.

2.

Avanzando, la tecnología de datos operativos alimenta los datos a las tecnologías de Big Data analítico, donde las cosas se vuelven un poco más intrincadas. Las tecnologías de Big Data analítico toman esos datos masivos y los reducen a la forma pulida de Big Data que puede emplearse posteriormente para tomar decisiones empresariales rentables.

En concreto, podemos decir que esta tecnología de Big Data analítico está disponible en el sector médico-sanitario donde se guardan los registros de datos.

3. Tecnologías de Minería de Datos

Fundamentalmente, podemos decir que la minería de datos consiste en sumergirse en el mar de Big Data disperso para luego extraer la información/datos relevantes que necesitamos.

Hoy en día existen varias herramientas de minería de datos que pueden extraer tanto los datos organizados como los dispersos que se cargan/almacenan en múltiples fuentes. Estas fuentes pueden ir desde los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) hasta las interfaces de programación de aplicaciones (API).

Un ejemplo de tecnologías de minería de datos en KNIME. Se utiliza sobre todo en la investigación farmacéutica. Además, puede realizar análisis de datos financieros, análisis de datos de clientes e inteligencia empresarial.

4.

Otro tipo popular de tecnologías de Big Data son las tecnologías de visualización de datos. Lo que puede hacer es presentar el análisis de Big Data en forma de tablas, gráficos, imágenes o cualquier cosa que pueda ser entendida visualmente por personas que no son científicos de datos.

Por ejemplo, Infogram es una herramienta de visualización de arrastrar y soltar que da libertad a los usuarios sin formación en diseño gráfico. Puede generar informes de marketing, publicaciones en redes sociales, mapas, cuadros de mando, infografías y mucho más.

Ventajas de las tecnologías de Big Data

Las ventajas de las tecnologías de Big Data son las siguientes:

Principales tecnologías de Big Data en 2021

Veamos algunas de las principales marcas en tecnologías de Big Data en 2021.

1. Base de datos NoSQL

Varias aplicaciones actuales se construyen y desarrollan sobre NoSQL. Tiene una gran variedad de tecnologías de bases de datos distintas que se moldean de tal manera que pueden diseñar y desarrollar aplicaciones modernas.

El proceso de la base de datos NoSQL funciona en la aplicación web en tiempo real y el análisis de Big Data. Muestra una base de datos no-SQL o no relacional que ofrece un procedimiento para la recuperación de datos y la acumulación.

Lo que hace que se destaque de las otras tecnologías de Big Data es su capacidad de almacenamiento de todos los datos no organizados, mientras que ofrece una ejecución rápida al mismo tiempo. Ofrece una gran capacidad de trabajo cuando se trata de diversas variaciones de tipos de datos a una escala enorme.

En cuanto a su diseño, es muy fácil de usar con una interfaz de escala horizontal en la que el usuario tiene facilidad para controlar las oportunidades. En las bases de datos relacionales, los datos se contabilizan mediante estructuras de datos por defecto, sin embargo, NoSQL utiliza aquellas estructuras de datos que son algo diferentes de las bases de datos relacionales por defecto. Este enfoque permite que el cómputo sea a un ritmo más rápido que otras tecnologías de Big Data.

2. Programación R

Uno de los softwares libres que forman parte de las tecnologías Big Data es la programación R. Básicamente, «R» es un lenguaje de programación y es un proyecto de código abierto. Se utiliza principalmente para la visualización de datos, la computación estadística y el entorno de desarrollo unificado como Eclipse y Visual Studio en la comunicación de asistencia.

Si te dedicas a la analítica de datos, estarás familiarizado con ella. Es una tecnología de Big Data muy famosa, especialmente utilizada por los mineros de datos y con fines estadísticos.

3. Analítica predictiva

Según las demandas de las grandes empresas de predecir el comportamiento futuro del mercado y analizar el factor económico de la oferta y la demanda, la analítica predictiva es un actor principal para satisfacer este tipo de necesidades.

Se mueve para predecir el comportamiento futuro del mercado a través del análisis de Big Data. Se considera una subparte de la analítica de Big Data, aunque muchos la consideran una entidad aparte.

La forma en que funciona es mediante el uso de MLT (tecnologías de aprendizaje automático), el modelado estadístico, la minería de datos, y varios modelos matemáticos para predecir el movimiento futuro en el mercado. Plataformas como CartonCloud ofrecen servicios de análisis predictivo.

El análisis predictivo está programado con la capacidad de generar deducciones de forma muy precisa. Por ejemplo, puede generar la tendencia de un negocio basada en productos a través del Big Data en su forma cruda. Le mostrará el conjunto de posibilidades y resultados probables de varias técnicas que puede aplicar como su próximo movimiento.

4. Apache Spark

Es una de las tecnologías de Big Data más famosas que existen. La razón vital de su fama es su velocidad y la generación de transformación de Big Data a un nivel muy común.

Mirando de cerca su característica incorporada nos da una visión en la materia de su uso popular. Dispone de SQL, ML (machine learning), soporte de procesamiento de gráficos y streaming. Además, es compatible con algunos de los principales lenguajes asociados a Big Data, como R, Java, Python y Scala.

La integración de Apache Spark y Apache Hadoop, redujo el periodo de procesamiento en una balanza. Desde el examen cruzado hasta el tiempo de ejecución del programa, no hay que esperar tanto. Apache Hadoop se desarrolló gracias a Apache Spark. El Apache Spark se utiliza dentro de Apache Hadoop por la razón de procesamiento y almacenamiento.

Apache Spark cuando se compara con MapReduce, es cien veces más rápido.

5. Blockchain

Considerando que uno de los ecosistemas más seguros que hay es Blockchain. Con la revolución que han supuesto las tecnologías de Big Data, Blockchain ofrece un amplio abanico de aplicaciones para sectores como la banca, las finanzas, la sanidad, el comercio minorista o los seguros, entre otros.

Blockchain hoy en día se asigna principalmente con Bitcoin (moneda digital) y lleva la base de datos de bitcoin. Cuando los datos se almacenan en Blockchain, se aseguran de tal manera que no se pueden borrar ni variar.

Blockchain tiene perspectivas globales aunque todavía no está completamente desarrollada. Una amplia gama de empresas innovadoras como Microsoft, IBM y otras están experimentando con ella para elaborar el uso de Blockchain en todos los colores de la vida.

6. Apache Hadoop

La fundación de software Apache desarrolló Apache Hadoop como software de código abierto por la razón de almacenar y procesar Big Data. En opinión de algunos expertos, es la variante superior en las tecnologías de Big Data.

Apache Hadoop es barato, tolerante, y tiene un marco tan grande que puede procesar datos de cualquier tamaño fácilmente y trabaja con todo tipo de formatos.

El lenguaje en el que está escrito es JAVA. Los expertos han comentado que el HDFS de Apache Hadoop es el almacenamiento más fiable a escala mundial.

Explorando las características de Apache Hadoop se puede saber que su marco de trabajo es tan fácil de usar que puede funcionar fácilmente incluso en las condiciones más desfavorables, por ejemplo, en caso de que la máquina se caiga. Almacena los datos en hardware básico, reduciendo así todo tipo de costes.

Empresas multimillonarias como LinkedIn, IBM, MapR, Microsoft, Intel y Facebook utilizan Apache Hadoop y almacenan datos en sus centros de datos.

7. MongoDB

Siguiendo los pasos de otras herramientas y software de tecnologías de Big Data, MongoDB es también una herramienta de análisis de datos de código abierto.

Está escrito en C, C++ y JavaScript. Esto se debe a que tiene un entorno de configuración muy fácil. Además, es una base de datos NoSQL orientada a documentos.

Con sus características de alta fiabilidad y la parte de reducción de costes, MongoDB ha alcanzado las estrellas en su popularidad.

El lenguaje de consulta de MongoDB refuerza la búsqueda basada en la geografía, la búsqueda de texto, la búsqueda de gráficos y la agregación. MongoDB admite consultas ad hoc, indexación, replicación, fragmentación, etc.

Puede manejar fácilmente la parte de gestión de todo tipo de datos, es decir, datos estables, no estables, organizados, no organizados o semiestructurados.

MongoDB administra aplicaciones Java, NET y la pila de software MEAN.

Google, eBay, Facebook, etc. utilizan MongoDB.

8. Tableau

Todos hemos leído, escuchado charlas y visto el nombre «Tableau» aquí y allá cada vez que alguien habla de tecnologías de Big Data.

La razón oculta detrás de su fama es que los expertos dicen que es la herramienta perfecta para la transformación de Big Data en formato crudo en una forma muy simple/básica comprensible y completa. No es necesario tener ninguna habilidad técnica o conocimiento de codificación de software para leer el análisis de informes de Tableau.

Tableau ha facilitado considerablemente el proceso de toma de decisiones para los usuarios de las pequeñas empresas e incluso de las grandes compañías gigantes, ya que los datos procesados por Tableau tienen perspectivas visuales que aclaran todo el escenario y nos dan un informe muy digerible.

Pasando a sus características, tiene un diseño muy simple con una función de arrastrar y soltar para hacer gráficos de barras, histogramas, mapas de árbol, gráficos de viñetas, gráficos de Gantt, gráficos circulares, y varias otras variaciones.

Las fuentes de datos que ofrece son también muy enormes y pueden ir desde archivos de texto, CSV, Excel, hojas de cálculo, bases de datos relacionales y no relacionales, datos en la nube, Big Data.

Además, puede trabajar con diversas herramientas de Big Data integrándose y sincronizándose con ellas.

Conclusión

Extraer ideas y tener la capacidad de crear valor a partir de los datos no es más que un milagro, y este milagro está cubierto por las tecnologías de Big Data. Proporcionan y facilitan el acceso a volúmenes ilimitados de información y la analizan en los formatos más sencillos para la toma de decisiones empresariales. La minería de datos, el intercambio de datos, el almacenamiento de datos y la visualización de datos están cubiertos por las tecnologías de Big Data.

Las tecnologías de Big Data son el futuro y todos debemos empezar a estudiarlas desde hoy mismo, ya que quién sabe lo que vendrá después.