10 tecnologías de Big Data que debes conocer

Los Científicos de Datos aparecen en todo el mundo y empieza a ser usual hablar de modelado predictivo, minería de datos o aprendizaje automático. Pero ¿qué sería de todas estas tecnologías sin la ingeniería de datos, especialmente cuando hablamos de Big Data?

El análisis de grandes volúmenes de información, que conocemos por su terminología en inglés, Big Data, crece y se expande rápidamente por todo el mundo. Todos hablan de Big Data y de Data Science o Ciencia de los Datos. Pero, ¿cuáles son las tecnologías que permiten todo esto?

A continuación se enumeran algunas tecnologías de Big Data que todos los ingenieros de datos deben saber:

  1. Análisis Predictivo (Predictive analytics): Esta tecnología agrupa una serie de soluciones, hardware y software, de técnicas estadísticas, modelización, aprendizaje automático y minería de datos, que analizan los datos actuales e históricos reales para hacer predicciones acerca del futuro o  acontecimientos no conocidos (Wikipedia).
    predictive analytics
    predictive analytics

    Todo esto se aplica a grandes fuentes de datos y permite descubrir, analizar , evaluar, optimizar e implementar modelos predictivos que generan una mejora en los procesos y una mitigación del riesgo.

  2. Bases de Datos NoSQL: En contraposición con las relacionales tradicionales, el uso de las Bases de Datos NoSQL están disfrutando de un crecimiento exponencial.
    NoSQL
    NoSQL

    Este tipo de bases de datos ofrece un diseño de esquema dinámico, que ofrece el potencial para una mayor personalización, flexibilidad y escalabilidad, que es muy necesario al almacenar grandes datos.

  3. Búsqueda y descubrimiento del conocimiento: Necesitas conocer estas herramientas y tecnologías para la extracción de información. Son herramientas que se pueden utilizar de forma autónoma, sin complicaciones, y sin necesidad de tener conocimientos especiales.
    Knowledge Discovery
    Knowledge Discovery

    La búsqueda y el descubrimiento de conocimientos se centran en obtener nuevos conocimientos de los grandes repositorios de información, tanto de datos estructurados como no estructurados que residen en fuentes, tales como sistemas de archivos, flujos, bases de datos, APIs y otras plataformas y aplicaciones.

  4. Análisis de Flujos (Stream Analytics): Si necesitas agregar, filtrar, enriquecer y analizar un alto rendimiento de datos, necesitas utilizar el Análisis de Flujos.
    Azure Stream Analytics
    Azure Stream Analytics

    Stream Analytics analiza los datos que provienen de fuentes de datos múltiples, dispares y en vivo y en diversos formatos.

  5. Información de datos en memoria (In-memory data fabric):Muy relacionado con el punto anterior, esta tecnología proporciona acceso de baja latencia y le permite procesar grandes cantidades de datos. Distribuye datos a través de la memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM), SSD o Flash de un sistema informático distribuido.
    In-memory Data Computing
    In-memory Data Computing

    Se utiliza para análisis inmediatos, generalmente en-vivo, de la información procedente de un stream de datos.

  6. Almacenes de archivos distribuidos (Distributed file stores):Una red de ordenadores que almacena datos en más de un nodo, a menudo de forma replicada, para proporcionar redundancia y rendimiento.

    Distributed File Systems
    Distributed File Systems
  7. Virtualización de datos (Data virtualization):Si necesita información que se entrega de varias fuentes de datos grandes, como Hadoop y almacenes de datos distribuidos, en tiempo real o casi en tiempo real, la virtualización de datos es tu tecnología.

    Data Virtualization
    Data Virtualization
  8. Integración dedatos (Data integration) : La integración de datos se trata de herramientas que permiten la orquestación de datos a través de soluciones como Apache Hive, Apache Pig, Amazon Elastic Map Reduce (EMR), Hadoop, Couchebase, MongoDB, Apache Spark, etc.

    Data Integration
    Data Integration
  9. Preparación de datos: Para aliviar la carga de modelar, limpiar, abastecer y compartir conjuntos de datos desordenados y diversos que aceleran la utilidad de los datos para el análisis.

    Data Preparation
    Data Preparation
  10. Calidad de los datos (Data Quality): La tecnología que lleva a cabo la limpieza y el enriquecimiento de datos en grandes conjuntos de datos y en alta velocidad. Utiliza operaciones en paralelo y bases de datos distribuidas.

    Data Quality
    Data Quality

Grandes tecnologías de datos: cosas a tener en cuenta

Todas estas herramientas contribuyen a obtener una información en tiempo real, predictiva e integrada; exactamente lo que los grandes clientes de datos quieren ahora.

Para obtener la ventaja competitiva que ofrece el Big Data, es necesario introducir el análisis en todas partes, explotar el valor en todos los tipos de datos y desarrollar un punto diferenciador con el factor velocidad.

Todo esto requiere una infraestructura que pueda administrar y procesar volúmenes masivos de datos estructurados y no estructurados .

Las grandes tecnologías de datos deben soportar servicios de búsqueda, gestión, desarrollo y análisis de datos que van desde datos de transacciones y aplicaciones hasta datos de máquinas y sensores, datos geo-localizados, sociales y de imagen.

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