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¿Cuáles son las tecnologías más demandadas en el sector Big Data?

Se espera que las inversiones en procesos de tratamiento de datos masivos y la explotación de datos superen todas las expectativas prefijadas para el año que viene.

En este nuevo mundo de tecnologías, de información y de gestión, es más importante que nunca la presencia de profesionales del sector Big Data, pero…

¿Cuáles son las tecnologías más demandadas en el sector Big Data?

Para hablar del sector Big Data, debemos hacer referencia a que toda esa capacidad para gobernar, entender y aprovechar los datos va ligada intrínsecamente al mundo de los ordenadores. La era digital nos ha abierto un mundo de posibilidades a la hora de gestionar nuestra información y las tecnologías que nos permiten llevar a cabo tal tarea forman parte de lo que llamamos “software”. Esa parte del ordenador que no podemos tocar, pero que hace que todo sea posible: los programas.

Se espera que las inversiones en procesos de tratamiento de datos masivos y la explotación de datos superen todas las expectativas prefijadas para el año que viene.

Aquí una lista de las tendencias tecnológicas que impulsarán el Big Data en este año y los que vienen:

  • Integración de datos en data lakes: las soluciones de arquitectura permiten integrar y gestionar datos sin procesar para su total conversión en información empresarial útil. Ante el aumento de datos y del interés en extraer valor de ellos, se espera un mayor uso de los data lakes, un repositorio donde se almacenan los datos de la organización procedentes de distintas fuentes, estructurados y no estructurados, para poder analizarlos.
  • Predominio de arquitecturas basadas en Spark: como alternativa más popular al framework Hadoop para procesar grandes datos a bajo coste, Apache Spark conseguirá el mayor predominio. Surgido del rico ecosistema de la plataforma del elefante amarillo con el fin de aportar velocidad, ofrece un mayor rendimiento, facilidad de programación, puesta en marcha y despliegue entre otras muchas ventajas.
  •  Establecer data governance: gestionar los datos que manejan las compañías supone un reto cada vez más complejo. La dificultad que presenta el panorama actual exige implementar un proyecto de gobierno de datos que permita establecer reglas de negocio en función de los requerimientos de cada departamento (o empresa en su conjunto).
  • Auge del private cloud: la nube privada se revela como una alternativa interesante para proteger los datos críticos. En la instalación de nubes privadas se busca, sobre todo, garantizar el acceso y la privacidad de la información.
  • Virtualización de entornos de Hadoop y Spark: sacar todo el partido a grandes cantidades de datos en distintas áreas de organización lleva a implementar nuevas herramientas de virtualización, como VMware o VirtualBox.
  • R y Python; lenguajes especializados: la mayor demanda de analistas de grandes datos o data scientists se traducirá en un predominio del lenguaje de programación open source R y Python, utilizados para la modelización analítica avanzada.
  • Deep learning: la inteligencia artificial se acercará cada vez más a una forma de procesar información que seguirá el modelo “Deep learning” o aprendizaje profundo, con el objetivo de servir de ayuda para la toma de decisiones. Big Data y, en particular, el Internet de las cosas impulsará esta nueva tecnología.
  • Visualización analítica: el Bussines Intelligence no sólo se beneficia de una analítica avanzada que sepa encontrar correlaciones sino también de una visualización creativa de tal análisis. Frente a las tecnologías tradicionales, se busca una visualización que ayude a encontrar esos patrones ocultos a un simple vistazo.

Como veis, el abanico es muy grande y tan solo refleja una pequeña porción de las posibilidades que tenemos ante nuestros ojos. ¡Que no sea por falta de opciones!

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