La tecnología de big data es una gran palabra de moda, como podría parecer. Dado que ha habido un gran aumento en la cantidad de datos e información de todas las industrias y dominios, se vuelve muy importante establecer e introducir una técnica eficiente que se encarga de todas las necesidades y requisitos de los clientes y las grandes industrias que son responsables de la generación de datos. Anteriormente, los datos se manejaban mediante lenguajes de programación normales y un lenguaje de consulta estructurado simple, pero ahora estos sistemas y herramientas no parecen hacer mucho en caso de big data.
En este artículo, discutiremos las tecnologías innovadoras que hicieron que Big Data extendiera sus ramas para alcanzar mayores alturas.
Indice
¿Qué es la tecnología Big Data?
La Tecnología Big Data se puede definir como una utilidad de software diseñada para analizar, procesar y extraer la información de conjuntos de datos extremadamente complejos y grandes que el software de procesamiento de datos tradicional nunca podría manejar.
Es fundamental para los procesos que analizan grandes volúmenes de datos en tiempo real que producen información valiosa, predicciones y conclusiones para futuras decisiones de mitigación de riesgos a través del análisis de datos de lo que es la tecnología Big Data. El aprendizaje automático se ha convertido en un componente muy crítico de la vida cotidiana y de todas las industrias y, por lo tanto, la gestión de datos a través de big data se vuelve muy importante.
Necesitamos tecnologías de procesamiento de Big Data para analizar esta enorme cantidad de datos en tiempo real y llegar a conclusiones y predicciones para reducir los riesgos en el futuro.
Demanda de Big Data
Las tecnologías de Big Data se refieren a las soluciones de software que incorporan minería de datos, intercambio, visualización, etc. Abarcan marcos de datos específicos, herramientas y técnicas que se utilizan para clasificar, examinar, remodelar, analizar, etc. En la era de Internet, tener estas capacidades puede mejorar considerablemente el rendimiento empresarial.
Las empresas de análisis de datos de hoy en día requieren personal especializado para trabajar en tareas de gestión de datos. La demanda actual de profesionales calificados y técnicamente expertos supera la oferta de talento preparado para la industria. Casi 140.000 personas representan la «brecha de habilidades» en el amplio espacio de Big Data. Esto también destaca las oportunidades subyacentes en equipar a la fuerza laboral de TI con el conocimiento y la practicidad de las aplicaciones de Big Data. Los profesionales de TI que tienen un buen conocimiento de la ciencia de datos pueden encontrar empleos lucrativos en la atención médica, la industria automotriz, el desarrollo de software y el comercio electrónico, entre muchas otras esferas.
Tipos
La tecnología de Big Data se clasifica principalmente en dos tipos:
Operational Big Data
Se trata de los datos cotidianos normales que generamos. Esto podría ser las transacciones en línea, las redes sociales o los datos de una organización en particular, etc. Incluso puede considerar que se trata de un tipo de datos sin procesar que se utilizan para alimentar las tecnologías analíticas de Big Data.
Algunos ejemplos de tecnologías operativas de Big Data son los siguientes:
- Reservas de billetes en línea, que incluyen los billetes de tren, de avión, de cine, etc.
- Compras en línea, a través de ofertas de Amazon, Flipkart, Walmart, Snap y muchas más.
- Datos de sitios de redes sociales como Facebook, Instagram, aplicaciones y mucho más.
- Los datos de los empleados de cualquier empresa multinacional.
Analytical Big Data
El Big Data analítico es como la versión avanzada de las tecnologías de Big Data. Es más complejo que el Operational Big Data. En resumen, el Big Data analítico es donde la parte del rendimiento real entra en escena y las decisiones comerciales cruciales en tiempo real se toman mediante el análisis del Big Data operativo.
Algunos ejemplos de tecnologías analíticas de Big Data son los siguientes:
- Comercialización de acciones
- Llevar a cabo las misiones espaciales donde cada bit de información es crucial.
- Información del pronóstico del tiempo.
- Campos médicos donde se puede controlar el estado de salud de un paciente en particular.
Principales tecnologías de Big Data
Las principales tecnologías de big data se dividen en 4 campos que se clasifican de la siguiente manera:
Almacenamiento de datos
Las principales tecnologías de almacenamiento de datos en Big Data son:
- Hadoop Framework desarrollado por Apache Software Foundation (10/12/2011) utiliza un entorno de procesamiento de datos distribuido para procesar y almacenar datos con un modelo simple y hardware básico. Las principales ventajas de estas tecnologías de Big Data son la rentabilidad y la capacidad de trabajar en varias plataformas que requieren tecnologías y herramientas de Big Data. Hadoop: Microsoft, Cloudera, Hortonworks, MAPR, Intel, IBM, etc., utilizan la versión actual de Hadoop 3.11 escrita en Java.
- Mongo DB es una de las últimas tecnologías de Big Data NoSQL, alternativa a las rígidas bases de datos de documentos. Publicado el 02/11/2009 por MongoDB, está escrito en Go, C, Python, Javascript, etc. y es conocido por la flexibilidad de sus tecnologías Big Data en el almacenamiento y análisis de datos de bases de datos relacionales. El MongoDB 4.0.10 con arquitectura distribuida es utilizado por MySQL, SQL Server, A, MongoDB, etc.
- RainStor se utiliza como DBMS en grandes empresas debido a su función de deduplicación de datos de referencia en tecnologías relacionadas con Big Data y es utilizado por empresas de renombre como Credit Suisse y Barclays. Funciona en tecnologías SQL Big Data y existe desde 2004, siendo su versión actual RainStor 5.5 de RainStor Software Company.
- Hunk de Splunk INC fue lanzado en 2013 y usaba Java. Utiliza sus índices virtuales para acceder a los clústeres de Hadoop de datos remotos a través de un lenguaje de procesamiento llamado Splunk Search, que permite la visualización de Big Data. Su versión actual es Splunk Hunk 6.2.
Procesamiento de datos
Dentro del procesamiento de datos, destacamos las siguientes tecnologías:
- Presto, el motor de consultas distribuido SQL de código abierto escrito en Java, es bueno en consultas de tecnologías de Big Data que son analíticas e interactivas con tamaños de datos que van desde Gbs a Pbs. La Fundación Apache lo lanzó en 2013, y su versión actual, Presto 0.22, es utilizada por Airbnb, Chaeckr, Repro, Netflix, Facebook, etc.
- RapidMiner se utiliza en tecnologías de Big Data, soluciones centralizadas de análisis predictivo y es bueno para flujos de trabajo avanzados, opciones de scripting multilingüe, etc. Lanzado por RapidMiner en 2001, tiene empresas como Slalom, Boston Consulting, InFocus, Domino’s Vivint SmartHomes, etc., que utilizan la versión actual RapidMiner 9.2.
- ElasticSearch 7.1 es la última versión de una interfaz gráfica de usuario de tecnologías Big Data para el análisis predictivo y la pila de tecnología Big Data. Lanzado por Elastic NV en 2012 y escrito en empresas JAVA como LinkedIn, Accenture, Stackoverflow, M, etc., utiliza su motor de búsqueda de texto completo, biblioteca Lucene, arquitectura distribuida, interfaz web HTTP, documentos JSON sin esquema y capacidad para múltiples inquilinos.
Análisis de datos
En el ámbito del análisis de datos, las principales tecnologías son:
- ApacheKafka es una plataforma distribuida de transmisión de tecnologías de Big Data y funciona como un sistema de mensajería empresarial o una cola de mensajes. Publicado en 2011 por Apache Software Foundation, está escrito en JAVA, SCALA, etc. y tiene usuarios como Twitter, Yahoo, LinkedIn, Netflix, etc., utilizando la última versión, Apache Kafka 2.2.0.
- Splunk: con usuarios como Q Labs, Trustwave, QRadar, etc., fue lanzado el 05/06/2014 por Splunk INC. Su última versión, Splunk 7.3, puntúa con tecnologías Big Data visualizaciones de datos, gráficos, cuadros de mando, alertas, seguridad, gestión de aplicaciones etc.
- KNIME , desarrollado por KNIME en 2008, está escrito en Java con Eclipse y permite la visualización de modelos, flujos de trabajo, datos y su análisis en pasos selectivos. Entre sus clientes para la última versión, KNIME 3.7.2, se incluyen Tyler Technologies, Harnham, Palo Alto Networks, etc.
- Spark, de Apache Software Foundation, tiene capacidades en memoria que brindan un amplio soporte a los modelos de ejecución general con altas velocidades. Escrito en Scala, Java, Python y R, su versión actual, Spark 2.4.3, tiene clientes como Oracle, Horton Works, Verizon Wireless, Cisco, etc., que la utilizan.
- R es un lenguaje de programación de entorno libre para tecnologías de Big Data, Gráficos y Computación Estadística. Fue lanzado el 29/02/2000 por la R-Foundation. Su versión actual es R-3.6.0, y empresas como Barclays, American Express, Bank of America, etc., utilizan la programación R.
- La tecnología Blockchain se utiliza para tecnologías de Big Data, transacciones financieras y comerciales seguras verificadas por una red de usuarios en depósitos en garantía, pagos seguros, mitigación de fraudes, privacidad financiera y más. Fue introducido por Bitcoin y está escrito en C, JavaScript, Python, etc. Su última versión es Blockchain 4.0, y empresas como Facebook, Oracle, Metlife, Alibaba.com, etc., utilizan blockchains.
Visualización de datos
En la visualización de datos destacamos las siguientes herramientas:
- Tableau es una herramienta de visualización utilizada en tecnologías de Big Data introducida por TableAU el 17/05/2013 y escrita en JavaScript, C, Python, C, etc. Se usa ampliamente en industrias que son intensivas en BI como Oracle Hyperion Cognos, Qlik Q, etc.
- Plotly desarrollado en 2012 crea bibliotecas API y gráficos más rápidos en R, Python, REST API, MATLAB, Julia, Node.js, Arduino, etc. Sus gráficos interactivos con el portátil Jupyter y su última versión Plotly 1.47.4 están respaldados por empresas como bitbank , Paladines, etc.
Tecnologías emergentes en macrodatos
Como tecnologías emergentes en el ámbito de los macrodatos, cabe destacar:
- TensorFlow, utilizado en aplicaciones de aprendizaje automático impulsadas por tecnologías de Big Data, fue introducido en 2019 por el equipo de Google Brain. Puede estar escrito en CUDA, C, Python, etc., y su versión actual es TensorFlow 2.0 beta. Compañías como Airbnb, Google, eBay, Intel, etc., lo usan.
- Apache Beam for Parallel-Data Processing Pipelines y Apache Airflow, el sistema de automatización y programación del flujo de trabajo para pipelines, fueron desarrollados por Apache Software Foundation el 15/06/2016 y el 13/03/2003, respectivamente. JAVA y Python se utilizan para programar el último Apache Beam 0.1.0 con empresas como Verizon Wireless, Oracle, Cisco, etc., que lo utilizan. Apache AirFlow 1.10.3, escrito en Python, es utilizado por empresas como 9, Checkr, Airbnb, etc.
- Docker de Docker INC (13/03/2003) utiliza contenedores para las aplicaciones de Ejecutar, Crear, Implementar, etc. y tiene una amplia variedad de dependencias, bibliotecas, etc. Su versión actual Docker 18.09, está escrita en Go y es utilizada por empresas como Paypal, Business Insider, Splunk, etc.
- Kubernetes es una herramienta de código abierto de Google lanzada en 2014 y desarrollada por Cloud Native Computing Foundation el 21/07/2015. Se utiliza para la gestión de contenedores y clústeres independientes de proveedores de tecnologías de Big Data. American Express, PeopleSource, Pear Deck y Northwestern Mutual, entre varios otros, utilizan la última versión de Kubernetes 1.14, que está escrita en Go.