El auge de los datos masivos ha sido objeto de mucha atención mediática en los últimos años, pero las empresas siguen buscando formas de aprovechar todos estos datos. De hecho, la firma de investigación IDC pronostica que el gasto mundial en tecnologías de Big Data alcanzará los 260 mil millones de dólares para 2022, con un enfoque especial en la analítica de datos masivos. Industrias como la manufactura, la banca, los servicios profesionales, el entretenimiento e incluso el gobierno federal están apostando por el Big Data. Entonces, ¿qué otras tecnologías están en auge?

1. Hadoop

Hadoop ha estado presente durante bastante tiempo, pero sería difícil hacer una lista de tecnologías de Big Data sin mencionarlo. El ecosistema de Hadoop es un marco de trabajo de código abierto con muchos productos dedicados a almacenar y analizar datos masivos. Algunos de los productos más populares incluyen MapReduce para el procesamiento de datos masivos, Spark para el flujo de datos en memoria, Hive para la analítica y Storm para el streaming distribuido en tiempo real. La adopción de Hadoop sigue en aumento y se estima que el 100% de las empresas adoptarán tecnologías relacionadas con Hadoop para analizar datos masivos.

2. Lenguajes de programación para Big Data

No se puede mencionar Hadoop sin mencionar los lenguajes de programación utilizados para tareas analíticas a gran escala y para operacionalizar datos masivos. Aquí están los cuatro lenguajes más utilizados:

• Python: Con más de 5 millones de usuarios, Python es actualmente el lenguaje de programación más popular. Es especialmente útil para el aprendizaje automático y el análisis de datos, además de tener una sintaxis coherente que lo hace más accesible para los programadores principiantes.
• R: Este lenguaje de código abierto se utiliza ampliamente para la visualización y el análisis estadístico de datos masivos. La curva de aprendizaje de R es más pronunciada que la de Python y se utiliza más por los mineros de datos y los científicos para tareas analíticas más profundas.
• Java: Vale la pena mencionar que Hadoop y muchos de sus productos están escritos completamente en Java. Por eso, este lenguaje de programación es ideal para las empresas que trabajan regularmente con datos masivos.
• Scala: Este lenguaje forma parte del ecosistema de la Máquina Virtual de Java y se ganó su nombre por ser altamente escalable. Apache Spark está escrito completamente en Scala.

3. Bases de datos NoSQL

Se sabe ampliamente que más del 80% de todos los datos generados hoy en día son datos no estructurados. Para contextualizar, la mayoría de nosotros trabajamos normalmente con datos estructurados que están “etiquetados” para poder ser almacenados y organizados en bases de datos relacionales. Los datos no estructurados no tienen una estructura predefinida. Imágenes, audio, videos, texto de páginas web y otros multimedia son ejemplos comunes de datos no estructurados. Este tipo de datos no se puede trabajar utilizando métodos convencionales, por eso las bases de datos NoSQL están en auge. Aunque existen muchos tipos de bases de datos NoSQL, todas están destinadas a crear modelos flexibles y dinámicos para almacenar datos masivos.

4. Data lakes

Una tecnología de Big Data relativamente nueva se llama “data lake”, que permite que los datos estén en su forma más cruda y fluida sin necesidad de ser convertidos y analizados primero. Los data lakes son básicamente lo opuesto a los almacenes de datos, que utilizan principalmente datos estructurados. Los data lakes también son mucho más escalables debido a su falta de estructura requerida, lo que los convierte en un candidato más óptimo para los datos masivos.

En resumen, el Big Data sigue siendo un campo en constante evolución y las tecnologías mencionadas anteriormente son solo algunas de las muchas herramientas disponibles para aprovechar al máximo los datos masivos. A medida que las empresas continúan buscando formas de utilizar y analizar sus datos, es probable que surjan nuevas tecnologías y enfoques en el futuro.