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Hace unos meses te contamos qué es el Big Data, cuáles son sus usos y qué tipos hay. También te presentamos las llamadas ‘4Vs’ (volumen, velocidad, variedad y veracidad). En este post, iremos un poco más allá y profundizaremos en algunos conceptos fundamentales para entender cómo funciona la gestión de datos masivos.
1. Datos masivos: Tecnologías Big Data
Para poder procesar y analizar grandes cantidades de datos masivos es necesario software libre. Existen muchas herramientas, pero mayoría se basan en el Hadoop Distributed File System (HDFS), un sistema de archivos distribuido, escalable y portátil.
El HDFS está escrito en Java para Hadoop, un framework que permite a las aplicaciones trabajar con miles de nodos y petabytes de datos.
2. Real Time o Fast Data
Por Real Time o Fast Data entendemos la capacidad de obtener datos en tiempo real, esto es, al mismo tiempo que se generan. La transmisión de información se produce a miles de veces por segundo.
Además de la alta frecuencia en la entrada de datos, el Fast Data también tiene que ver con la capacidad de procesar estos datos y tomar decisiones en base a ellos en el menor tiempo posible.
3. Bases de datos NoSQL
El NoSQL (“no sólo SQL”) engloba una gran clase de sistemas de gestión de bases de datos que se caracterizan porque no requieren estructuras fijas tales como tablas. Por el contrario, se basan en otros sistemas de almacenamiento como clave-valor, mapeo de columnas o grafos.
A diferencia de los modelos tradicionales de almacenamiento de información, el NoSQL permite manejar un mayor volumen de datos y evita que se generen cuellos de botella. Además, no requiere de apenas computación, por lo que ahorra costes en maquinaria.
4. Data Analytics
Una parte fundamental del trabajo con datos masivos es el Data Analytics, el proceso de examinar series de datos con el objetivo de sacar conclusiones sobre la información que contienen.
Las analíticas permiten a las empresas personalizar sus servicios o productos. En consecuencia, el Data Analytics ha acelerado el tiempo de decisión en las empresas, además de facilitares la estrategia comercial.
5. Cloud Computing
El Cloud es un sector clave para trabajar con Big Data, ya que permite procesar grandes volúmenes de información. Además, se trata de un sistema de gran rendimiento que no requiere la instalación de hardware específico.
El Cloud Computing es, en definitiva, un sistema barato, rápido, cómodo, accesible y seguro, al que cada vez más empresas recurren. Se prevé que en 2019 casi el 100% de las compañías adquirirán datos provenientes de la nube relacionados con su negocio.
¿Hechas en falta algún concepto importante relacionado con el Big Data? Déjanos tu comentario, estaremos encantados de recibir tus aportaciones.
