Que es Big Data: definición, herramientas y evolución - 2021

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¿Qué es Big Data?

Durante años 90 del siglo XX, Con la aparición de Internet y el uso masivo de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), la cantidad de datos almacenados por la humanidad sigue creciendo a un ritmo exponencial.

La siguiente imagen muestra una descripción general de lo que sucede en Internet durante un minuto:

Estos datos crecen exponencialmente de año en año, y este volumen de información es parte de las razones por las que estas mismas empresas priorizan la capacidad de procesar y interpretar grandes volúmenes de datos mas que nunca.

La gran cantidad de datos disponibles, la variedad de su forma y estructura y la necesidad de analizarlos en tiempo real han llevado al desarrollo de las técnicas y tecnologías necesarias para analizarlos y convertir los datos en información y conocimiento. Este es el concepto principal de lo que se llama Big Data.

¿Cómo funciona Big Data?

La característica principal de Big data es el tamaño o volumen de datos a manejar. Dependiendo del problema, podemos hablar de conducir desde decenas de Terabytes a varios Petabytes nuevos datos de forma regular.

Ante este volumen de datos, el primer reto es saber almacenarlos. Los sistemas tradicionales basados ​​en almacenar información en un archivo o servidor de base de datos no son viables en este caso. Incluso utilizando servidores con varios discos grandes, en poco tiempo llenaríamos todo el espacio disponible. La cantidad de datos crece mucho más rápido que la capacidad de los mejores servidores.

¿Qué son las herramientas de Big Data?

Las herramientas más utilizadas por los profesionales del sector del Big Data son las siguientes.

  • Apache Hadoop: Es una plataforma de software para trabajar con grandes volúmenes de datos de forma distribuida. Está especialmente diseñado para trabajar con una gran cantidad de servidores comunes, facilitando la escalabilidad de la plataforma y asegurando la tolerancia a fallas en los nodos.
  • Apache Spark: Es una plataforma de computación distribuida optimizada para ejecutar algoritmos complejos sobre grandes volúmenes de datos de forma sencilla y eficiente, aprovechando una máquina para paralelizar datos y cálculos, asegurando tolerancia a fallas en los nodos del sistema.
  • NoSQL (o SQL): De hecho, este término engloba una serie de sistemas de bases de datos muy diversos cuya característica común es que no siguen estrictamente el modelo de bases de datos relacionales.

¿Por qué aprender Big Data?

Es una realidad que la ciencia de datos está prosperando. Varios estudios e informes muestran que en los próximos años, uno de los puestos más demandados será en ciencia de datos en tecnología de big data. Los perfiles son muy variados, desde análisis de datos, hasta ingenieros o administrador de datos.

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