{"id":465,"date":"2021-05-28T15:00:00","date_gmt":"2021-05-28T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1227"},"modified":"2023-03-23T20:21:48","modified_gmt":"2023-03-23T20:21:48","slug":"implementacion-de-nuevas-tecnologias-en-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/implementacion-de-nuevas-tecnologias-en-el-big-data\/","title":{"rendered":"Implementaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas en el Big Data"},"content":{"rendered":"\n

Las nuevas tecnolog\u00edas en el<\/strong> Big Data pueden implementarse para la obtenci\u00f3n de mejores resultados a trav\u00e9s del tiempo<\/strong>. Obtener y procesar datos masivamente no es una tarea est\u00e1tica, m\u00e1s bien es escalable porque los sistemas que se implementan para esto deben adecuarse peri\u00f3dicamente para aumentar sus capacidades y su rendimiento.<\/p>\n\n\n\n

Por ello, muchos sectores empresariales, financieros y cient\u00edficos est\u00e1n apostando enormemente a esta tecnolog\u00eda y a las nuevas que surgen del Big Data<\/a><\/strong>. Todo ello con el fin de seguir mejorando sus procesos de obtenci\u00f3n de datos para convertirlos en informaci\u00f3n valiosa. As\u00ed ayudar\u00e1 a una mejor toma de decisiones en el mundo real.<\/p>\n\n\n\n

Nuevas tecnolog\u00edas de procesamiento en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Las nuevas tecnolog\u00edas en el Big Data<\/strong> se enfocar\u00e1n en resolver distintos problemas de procesamiento de datos. De esta manera, se aplican t\u00e9cnicas novedosas como MapReduce, la cual segmenta todo el contenido procesado en un set de datos y los distribuye en un cl\u00faster de ordenadores.<\/p>\n\n\n\n

De igual manera, dichos cl\u00fasteres pueden tener diversos tama\u00f1os, pero los que se usan para el almacenamiento masivo de datos son de gran tama\u00f1o. Incluso, algunos cl\u00fasteres tienen m\u00e1s de mil ordenadores en su haber y as\u00ed, procesan mucha m\u00e1s cantidad de datos en corto tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Spark<\/h3>\n\n\n\n

Se trata de un framework de procesamiento de datos, el cual est\u00e1 distribuido en memoria. Todo ello mediante API\u2019s de alto performance, como Dataframes o SQL, por poner un ejemplo. Se trata de una tecnolog\u00eda vers\u00e1til, ya que puede implementarse en distintos lenguajes de programaci\u00f3n, tales como Python, R, Java o Scala.<\/p>\n\n\n\n

Hive<\/h3>\n\n\n\n

Se comporta como un almac\u00e9n de Big Data <\/strong>en el que se soporta sobre HDFS, el cual habilita el procesamiento y el an\u00e1lisis 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.<\/p>\n\n\n\n

Nuevas tecnolog\u00edas en el Big Data: procesamiento en tiempo real<\/h3>\n\n\n\n

El Big Data <\/strong>consta de tecnolog\u00edas que se pueden combinar con distintos lenguajes de programaci\u00f3n y modelos emergentes de anal\u00edtica 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 recopilar\u00e1 datos de eventos que est\u00e9n pasando de forma instant\u00e1nea y en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

Nuevas tecnolog\u00edas de almacenamiento en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Las bases de datos relacionales comunes no son suficientes para procesar datos masivos. Por ello, la escalabilidad es imprescindible en este tipo de tecnolog\u00edas de almacenamiento, ya que permite aumentar la capacidad a medida que se procesa m\u00e1s datos.<\/p>\n\n\n\n

De esta necesidad, surgen las bases de datos NoSQL (Not Only SQL), existen diversos tipos de bases de datos adaptadas al Big Data<\/strong>, una novedad en estos \u00faltimos a\u00f1os, ya que las bases de datos tradicionales no hab\u00edan cambiado desde su concepci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Base de datos columnares<\/h3>\n\n\n\n

Este tipo de base de datos distribuyen la informaci\u00f3n por columnas, m\u00e1s no en filas, como hacen las bases de datos tradicionales. De esta manera, por cada entrada de datos, estas se almacenan en una columna. As\u00ed, los datos quedan uno debajo del otro en vez de quedar al lado.<\/p>\n\n\n\n

Base de datos key \u2013 value<\/h3>\n\n\n\n

La base de datos key \u2013 value (clave \u2013 valor) es un tipo de base de datos NoSQL que utiliza un simple m\u00e9todo de almacenamiento como es una clave y un valor espec\u00edfico para guardar los datos. En el Big Data, la simplicidad del almacenamiento de datos es clave y este tipo de almac\u00e9n es justo lo que se necesita para agilizar el procesamiento<\/strong>. Adem\u00e1s, permite una buena escalabilidad.<\/p>\n\n\n\n

Base de datos documentales<\/h3>\n\n\n\n

Las bases de datos orientadas a documentos se encargar de guardar la informaci\u00f3n en registros. En donde cada registro se convierte en una unidad independiente que ofrece informaci\u00f3n. Los registros y datos asociados a ellos se convierten en documentos, facilitando el acceso a los mismos.<\/p>\n\n\n\n

Nuevas tecnolog\u00edas de anal\u00edtica en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

La anal\u00edtica de Big Data<\/strong> consta de ciertos procesos que permiten a las organizaciones descubrir, ajustar, optimizar e implementar modelos de an\u00e1lisis predictivo de datos para minimizar riesgos, mejorar el rendimiento de una empresa, entre otras decisiones importantes.<\/p>\n\n\n\n

Por esta raz\u00f3n, las tecnolog\u00edas de anal\u00edtica de datos van de la mano con los modelos predictivos m\u00e1s avanzados, como las redes neuronales, machine learning, data mining y deep learning. En su conjunto, son las tecnolog\u00edas claves que hacen del Big Data <\/strong>una alternativa s\u00f3lida para el procesamiento masivo de datos e informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Python<\/h3>\n\n\n\n

Se considera uno de los mejores lenguajes de programaci\u00f3n para implementar en los modelos de Big Data<\/strong>. De igual manera, consta de librer\u00edas espec\u00edficas para el an\u00e1lisis de datos masivos que requieren de alto rendimiento computacional. Es f\u00e1cil de utilizar y es completo en cuanto a las opciones que ofrece de anal\u00edtica de datos.<\/p>\n\n\n\n

Si se quiere avanzar en modelos de an\u00e1lisis predictivo avanzados, Python es probablemente el lenguaje de programaci\u00f3n apto para ello. Sus paquetes estad\u00edsticos se acoplan a diversos sistemas y trabaja sin ning\u00fan problema, m\u00e1s a\u00fan cuando se programan redes neuronales o sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

Lenguaje de programaci\u00f3n R<\/h3>\n\n\n\n

Consiste en un software de entorno computacional para la estad\u00edstica y anal\u00edtica de Big Data en su m\u00e1ximo nivel<\/strong>. Es similar a Python, ya que tiene m\u00faltiples paquetes que se acoplan al desarrollo de modelos de anal\u00edtica de datos. Incluye librer\u00edas para el an\u00e1lisis, procesamiento y visualizaci\u00f3n de datos. Todo ello a trav\u00e9s de paquetes de gr\u00e1ficos.<\/p>\n\n\n\n

En la Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a><\/strong> entrar\u00e1s en contacto con las nuevas tecnolog\u00edas asociadas a crear nuevos modelos de captaci\u00f3n, procesamiento y almacenamiento de datos a gran escala. As\u00ed como tambi\u00e9n, aprender\u00e1s a utilizar dichas tecnolog\u00edas para mejorar la toma de decisiones en tu organizaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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