Las nuevas tecnologías en el Big Data pueden implementarse para la obtención de mejores resultados a través del tiempo. Obtener y procesar datos masivamente no es una tarea estática, más bien es escalable porque los sistemas que se implementan para esto deben adecuarse periódicamente para aumentar sus capacidades y su rendimiento.
Por ello, muchos sectores empresariales, financieros y científicos están apostando enormemente a esta tecnología y a las nuevas que surgen del Big Data. Todo ello con el fin de seguir mejorando sus procesos de obtención de datos para convertirlos en información valiosa. Así ayudará a una mejor toma de decisiones en el mundo real.
Nuevas tecnologías de procesamiento en el Big Data
Las nuevas tecnologías en el Big Data se enfocarán en resolver distintos problemas de procesamiento de datos. De esta manera, se aplican técnicas novedosas como MapReduce, la cual segmenta todo el contenido procesado en un set de datos y los distribuye en un clúster de ordenadores.
De igual manera, dichos clústeres pueden tener diversos tamaños, pero los que se usan para el almacenamiento masivo de datos son de gran tamaño. Incluso, algunos clústeres tienen más de mil ordenadores en su haber y así, procesan mucha más cantidad de datos en corto tiempo.
Spark
Se trata de un framework de procesamiento de datos, el cual está distribuido en memoria. Todo ello mediante API’s de alto performance, como Dataframes o SQL, por poner un ejemplo. Se trata de una tecnología versátil, ya que puede implementarse en distintos lenguajes de programación, tales como Python, R, Java o Scala.
Hive
Se comporta como un almacén de Big Data en el que se soporta sobre HDFS, el cual habilita el procesamiento y el análisis de datos en una interfaz parecida a SQL. Es una herramienta que forma parte del ecosistema Hadoop y destaca por ser sencilla de utilizar, dotando al sistema de una sintaxis que emula en muchos casos y con ciertas limitaciones a SQL.
Nuevas tecnologías en el Big Data: procesamiento en tiempo real
El Big Data consta de tecnologías que se pueden combinar con distintos lenguajes de programación y modelos emergentes de analítica de datos. El procesamiento en tiempo real o streaming juega un papel importante en la mejora de los tiempos y en el rendimiento de los sistemas. De tal forma que recopilará datos de eventos que estén pasando de forma instantánea y en tiempo real.
Nuevas tecnologías de almacenamiento en el Big Data
Las bases de datos relacionales comunes no son suficientes para procesar datos masivos. Por ello, la escalabilidad es imprescindible en este tipo de tecnologías de almacenamiento, ya que permite aumentar la capacidad a medida que se procesa más datos.
De esta necesidad, surgen las bases de datos NoSQL (Not Only SQL), existen diversos tipos de bases de datos adaptadas al Big Data, una novedad en estos últimos años, ya que las bases de datos tradicionales no habían cambiado desde su concepción.
Base de datos columnares
Este tipo de base de datos distribuyen la información por columnas, más no en filas, como hacen las bases de datos tradicionales. De esta manera, por cada entrada de datos, estas se almacenan en una columna. Así, los datos quedan uno debajo del otro en vez de quedar al lado.
Base de datos key – value
La base de datos key – value (clave – valor) es un tipo de base de datos NoSQL que utiliza un simple método de almacenamiento como es una clave y un valor específico para guardar los datos. En el Big Data, la simplicidad del almacenamiento de datos es clave y este tipo de almacén es justo lo que se necesita para agilizar el procesamiento. Además, permite una buena escalabilidad.
Base de datos documentales
Las bases de datos orientadas a documentos se encargar de guardar la información en registros. En donde cada registro se convierte en una unidad independiente que ofrece información. Los registros y datos asociados a ellos se convierten en documentos, facilitando el acceso a los mismos.
Nuevas tecnologías de analítica en el Big Data
La analítica de Big Data consta de ciertos procesos que permiten a las organizaciones descubrir, ajustar, optimizar e implementar modelos de análisis predictivo de datos para minimizar riesgos, mejorar el rendimiento de una empresa, entre otras decisiones importantes.
Por esta razón, las tecnologías de analítica de datos van de la mano con los modelos predictivos más avanzados, como las redes neuronales, machine learning, data mining y deep learning. En su conjunto, son las tecnologías claves que hacen del Big Data una alternativa sólida para el procesamiento masivo de datos e información.
Python
Se considera uno de los mejores lenguajes de programación para implementar en los modelos de Big Data. De igual manera, consta de librerías específicas para el análisis de datos masivos que requieren de alto rendimiento computacional. Es fácil de utilizar y es completo en cuanto a las opciones que ofrece de analítica de datos.
Si se quiere avanzar en modelos de análisis predictivo avanzados, Python es probablemente el lenguaje de programación apto para ello. Sus paquetes estadísticos se acoplan a diversos sistemas y trabaja sin ningún problema, más aún cuando se programan redes neuronales o sistemas de aprendizaje automático.
Lenguaje de programación R
Consiste en un software de entorno computacional para la estadística y analítica de Big Data en su máximo nivel. Es similar a Python, ya que tiene múltiples paquetes que se acoplan al desarrollo de modelos de analítica de datos. Incluye librerías para el análisis, procesamiento y visualización de datos. Todo ello a través de paquetes de gráficos.
En la Maestría en Big Data Analytics entrarás en contacto con las nuevas tecnologías asociadas a crear nuevos modelos de captación, procesamiento y almacenamiento de datos a gran escala. Así como también, aprenderás a utilizar dichas tecnologías para mejorar la toma de decisiones en tu organización.
