¿Qué es el big data?

Big Data es un término que representa grandes cantidades de datos. Estos datos son, en su mayoría, demasiado voluminosos y complejos para ser analizados por herramientas informáticas convencionales. Proceden de diversas fuentes, como transacciones en línea, redes sociales y dispositivos conectados. El Big Data se utiliza principalmente para descubrir nuevos patrones o información oculta en los datos, que pueden ser útiles para la toma de decisiones y la mejora de las operaciones.

El origen del Big Data

El término Big Data surgió en la década de 2000, cuando las empresas comenzaron a producir y recopilar datos digitales masivos. A pesar de este movimiento empresarial en la década de 2000, ya era posible observar que desde la década de 1960, algunos científicos y empresas ya utilizaban computadoras para procesar enormes cantidades de datos. Con el desarrollo constante de Internet, se volvió relativamente fácil y rentable almacenar y procesar grandes cantidades de datos.

Las principales características del Big Data

Volumen

El Big Data se caracteriza por su gigantesco volumen de datos, que puede llegar a ser de decenas de terabytes o petabytes.

Variedad

El Big Data abarca diferentes tipos de datos: datos estructurados (almacenados en una base de datos), datos semiestructurados (como archivos XML o JSON, por ejemplo) y datos no estructurados (como correos electrónicos y mensajes de chat).

Velocidad

El Big Data se genera a una velocidad fenomenal, lo que requiere herramientas de procesamiento en tiempo real para extraer información útil.

Valor

El Big Data contiene datos muy valiosos para las empresas, ya que proporciona ideas sobre sus clientes, productos y operaciones. Una vez que se recopilan estos datos, permiten tomar mejores decisiones y mejorar el rendimiento.

Variabilidad

En algunos casos, la estructura del Big Data puede ser inestable e incoherente. Esta falta de estabilidad puede ser perjudicial en la gestión y el análisis del Big Data.

Herramientas de procesamiento y análisis de Big Data

Hadoop

Hadoop es un marco de trabajo de código abierto que permite almacenar y procesar grandes cantidades de datos en un clúster de servidores. Su objetivo es gestionar grandes volúmenes de datos de manera distribuida y paralela, lo que lo hace ideal para el Big Data.

Hadoop se compone de diferentes componentes, como: HDFS (Hadoop Distributed File System): es un sistema de archivos distribuido utilizado por Hadoop para el almacenamiento de datos en el clúster. YARN (Yet Another Resource Negotiator): es un administrador de recursos de Hadoop que gestiona la ejecución de diversas tareas en el clúster. MapReduce: MapReduce es un algoritmo de procesamiento de datos de Hadoop que garantiza el paralelismo en el procesamiento de datos.

Spark

Apache Spark es un motor de cálculo en tiempo real de código abierto que procesa grandes cantidades de datos a alta velocidad. Es rápido y flexible, ya que puede procesar datos de forma distribuida y paralela.

Spark es versátil, ya que se utiliza para diversas tareas de procesamiento, como el análisis en tiempo real, la transformación de datos y el aprendizaje automático.

Flink

Apache Flink es también un motor de cálculo en tiempo real de código abierto. Permite procesar datos en streaming de alto rendimiento. Su diseño le proporciona una velocidad y confiabilidad ejemplares para el procesamiento de datos de forma distribuida y paralela en un clúster de servidores.

Se utiliza Flink para el procesamiento de datos en streaming, como el análisis en tiempo real, la transformación de datos y el procesamiento continuo de flujos de datos.

Hive

Apache Hive es una herramienta de gestión de datos que, en conjunto con Apache Hadoop, permite trabajar con grandes volúmenes de datos. Hive tiene una interfaz SQL para analizar datos, lo que la hace accesible para usuarios habituales de SQL. Esta herramienta convierte las consultas SQL en tareas MapReduce, lo que garantiza una eficiencia en el procesamiento de datos.

Pig

Apache Pig es una herramienta de manipulación de datos que ofrece una sintaxis similar al lenguaje SQL. Pig convierte las consultas escritas en su propia sintaxis en la ejecución de tareas MapReduce, lo que le permite procesar eficientemente grandes cantidades de datos.

La Fundación Apache ofrece numerosas herramientas de procesamiento y análisis, como una organización sin fines de lucro que respalda el ecosistema de código abierto. Fundada en 1999, la fundación cuenta actualmente con más de 350 proyectos de código abierto diferentes y se ha destacado por la calidad de sus herramientas de gestión y análisis de datos masivos.

Contribuciones del Big Data

Optimizar las operaciones comerciales

Al analizar grandes cantidades de datos, las empresas pueden comprender mejor los hábitos de consumo de los clientes y adaptar sus estrategias en consecuencia.

Mejorar la calidad de productos y/o servicios

Utilizando Big Data, las empresas tienen la capacidad de identificar posibles problemas de calidad en sus productos y/o servicios y corregirlos más rápidamente.

Optimizar la cadena de suministro

Mediante un análisis exhaustivo de los niveles de inventario y los patrones de demanda, las empresas mejoran la planificación de sus aprovisionamientos y reducen los costos asociados a posibles rupturas..

Mejorar la toma de decisiones

Con datos precisos y actualizados, las empresas disponen de todos los elementos necesarios para una toma de decisiones rápida e informada.