Tecnologías de big data: Herramientas, soluciones y tendencias para 2025

Las tecnologías de big data son esenciales, ya que el volumen y la complejidad de los datos que generan las empresas aumentan cada día. Las herramientas tradicionales no son suficientes para gestionar grandes volúmenes de datos, y ahí es donde estas tecnologías permiten una gestión eficiente de los datos y la extracción de información útil que impulsa la toma de decisiones informadas. Mantenerse al día con las últimas herramientas y tendencias es fundamental para los profesionales interesados en desarrollar o acelerar su carrera en este ámbito. 

¿Qué es la tecnología de big data?

La tecnología de big data hace referencia a las herramientas y los marcos que procesan, almacenan y analizan conjuntos de datos complejos y de gran tamaño.  

Según Gartner, ladefinición de big data es «activos de información de gran volumen, alta velocidad y gran variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de la información para mejorar la comprensión y la toma de decisiones».

Características del Big Data. Fuente de la imagen: Autor

1. Volumen: La escala en la que se ha producido el crecimiento del volumen de datos ha sido enorme. Cada segundo se generan enormes cantidades de datos procedentes de las redes sociales, sensores, transacciones financieras y mucho más. Gestionar un volumen de esta magnitud requiere sistemas de almacenamiento avanzados y una potencia de procesamiento escalable para mantener el ritmo.
2. Variedad: Los datos se presentan en todas las formas. Se puede estructurar, como datos perfectamente organizados en hojas de cálculo y bases de datos. O puede ser no estructurado, como texto, imágenes, vídeos y publicaciones en redes sociales que no encajan en un formato sencillo. Luego también tenemos datos semiestructurados, como archivos JSON y XML, que se encuentran en un punto intermedio. Cada tipo de datos requiere diferentes enfoques para analizarlos y darles sentido. 
3. A continuación está la velocidad (), que se refiere a la rapidez con la que se generan los datos y deben procesarse. Con los dispositivos IoT (Internet de las cosas) y las transmisiones en tiempo real de las redes sociales y las transacciones financieras, la capacidad de capturar, procesar y analizar rápidamente estos datos se ha vuelto fundamental para tomar decisiones oportunas.
4. Veracidad: Asegurarse de que los datos sean precisos y fiables es fundamental, ya que los datos erróneos pueden dar lugar a decisiones equivocadas e incluso perjudicar a una empresa. Pero, al mismo tiempo, si nos esforzamos demasiado por conseguir datos perfectos, podemos ralentizar el proceso y provocar retrasos en la toma de decisiones. Por lo tanto, hay que encontrar un equilibrio perfecto en consonancia con la sensibilidad empresarial. 

Las tecnologías de big data permiten a las organizaciones gestionar de forma eficiente datos estructurados y no estructurados, y obtener información significativa. Dado que los datos son un activo estratégico, las tecnologías de big data se han vuelto esenciales para mantener una ventaja competitiva sostenible en sectores como la sanidad, las finanzas y el comercio minorista. El big data ya no es un requisito técnico, sino que se ha convertido en una necesidad empresarial.

Tipos de tecnologías de big data

Tipos de tecnologías de big data. Fuente de la imagen: Autor

Almacenamiento de datos

Apache Hadoop

Hadoop es un marco de código abierto que proporciona almacenamiento escalable mediante la distribución de datos entre clústeres de máquinas. Está diseñado para ampliarse desde un único servidor hasta miles de máquinas, lo que lo convierte en un marco fundamental y potente en infraestructuras de big data. La rentabilidad de Hadoop también lo convierte en una opción atractiva para las organizaciones que gestionan grandes cantidades de datos a un precio inferior al de las bases de datos tradicionales.

Hadoop tiene dos componentes principales: 

1. HDFS: Sistema de archivos de gran capacidad ( ), que es un sistema de almacenamiento escalable que divide los datos en bloques más pequeños y los distribuye entre varios servidores. Esto significa que, aunque algunos servidores fallen, los datos seguirán estando seguros.
2. MapReduce, por otro lado, es un modelo de programación que divide las tareas grandes en partes más pequeñas, que pueden procesarse al mismo tiempo, lo que acelera el proceso.

Apache Spark

Apache Spark es otra potente herramienta para big data. A diferencia de MapReduce de Hadoop, Spark procesa los datos en la memoria, lo que lo hace mucho más rápido y eficiente. También puede gestionar una gran variedad de tareas, como el procesamiento por lotes, los datos en tiempo real, el machine learning y el análisis de gráficos, lo que lo convierte en una opción versátil para diferentes necesidades de big data.

Los conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD) de Spark permiten almacenar datos en la memoria y procesarlos rápidamente, al tiempo que garantizan la tolerancia a fallos. Spark también puede trabajar con HDFS de Hadoop para el almacenamiento, al tiempo que aprovecha sus rápidas capacidades de procesamiento.

MongoDB

MongoDB, una base de datos NoSQL, está diseñada para datos no estructurados. Su flexibilidad para manejar distintos tipos de datos lo hace ideal para entornos de datos en rápido crecimiento y aplicaciones dinámicas. La capacidad de MongoDB para escalar horizontalmente lo hace especialmente útil en escenarios en los que las bases de datos relacionales se quedan cortas, como las plataformas de redes sociales y el análisis en tiempo real. Se utiliza a menudo para el análisis de datos en tiempo real, los sistemas de gestión de contenidos y las aplicaciones del Internet de las cosas (IoT), donde la flexibilidad y la velocidad son fundamentales.

Minería de datos

RapidMiner

RapidMiner de Altair es una plataforma de análisis de datos e inteligencia artificial que da soporte a todo el ciclo de vida de la ciencia de datos, permitiendo a los usuarios extraer información de grandes conjuntos de datos y crear modelos predictivos con facilidad.

Su naturaleza de código abierto y su integración con bibliotecas de machine learning le dan una ventaja para aquellos que desean una rápida creación de prototipos y una rápida implementación en producción.

La plataforma unificada está diseñada para diferentes conjuntos de habilidades, desde científicos e ingenieros de datos hasta analistas de negocios y ejecutivos, para hacer precisamente eso en un entorno unificado. entorno.

También puedes integrar RapidMiner con múltiples bibliotecas de machine learning como TensorFlow, Weka y H2O, lo que te permite experimentar rápidamente con diferentes algoritmos y enfoques.

Presto

Presto afirma que es un «motor de consultas SQL rápido y fiable para el análisis de datos y el lago abierto».

El motor proporciona una interfaz ANSI SQL sencilla que permite consultar grandes conjuntos de datos procedentes de múltiples fuentes. También proporciona análisis en tiempo real. Presto es eficaz para empresas que necesitan análisis interactivos sobre datos distribuidos. La capacidad de Presto para consultar lagos de datos sin necesidad de transformar los datos lo convierte en la opción favorita de los ingenieros de datos que buscan flexibilidad y rendimiento.

Análisis de datos

Apache Spark

El análisis de big data es probablemente uno de los términos que viene a la mente de la gente cuando se menciona Apache Spark. Esto se debe a que Spark destaca en el procesamiento de datos a gran escala gracias a su arquitectura en memoria, que permite realizar análisis en tiempo real y procesar los datos más rápidamente.

En términos de utilización de datos por lotes y en streaming, Spark está bien equipado para la tarea y esta cualidad es la razón por la que se emplea normalmente en machine learning, procesamiento en tiempo real e incluso en el análisis de gráficos.

La característica más importante en este sentido es el cálculo iterativo de Spark, que es la razón de su amplia aplicación en problemas de machine learning, donde se requieren múltiples rondas de machine learning computacional extensivo.

Además, la compatibilidad con API para Python, Java y Scala, entre otros lenguajes de programación, facilita la transición de un programador a otro y, por lo tanto, en toda la organización.

Splunk

Las capacidades de análisis de datos en tiempo real y de inteligencia artificial de Splunk permiten a las empresas supervisar los datos generados por máquinas, detectar anomalías y tomar decisiones basadas en datos con mayor rapidez.

Splunk ha sido sin duda un gran activo para las organizaciones cuyas operaciones dependen de la disponibilidad instantánea de inteligencia operativa. Recopila y procesa una gran variedad de datos generados por máquinas, incluyendo, entre otros, registros, métricas y eventos, que ayudan a determinar qué está sucediendo en cualquier sistema informático de la organización.

Splunk también cuenta con una importante función denominada «Informes», que ayuda a los usuarios finales a crear paneles de control complejos de varias páginas que son fáciles de interpretar y agradables a la vista.

Visualización de datos

Cuadro

El sitio web de Tableau lo define como«una plataforma de análisis visual que transforma la forma en que usamos los datos para resolver problemas, permitiendo a las personas y a las organizaciones sacar el máximo partido a sus datos».

Como líder en el ámbito de la inteligencia empresarial, ofrece a los usuarios una interfaz potente e intuitiva para crear visualizaciones dinámicas que proporcionan información detallada. Su capacidad para integrar datos de diversas fuentes lo hace mucho más compatible con los requisitos de los usuarios empresariales. 

Su fortaleza general radica en su versatilidad, desde la creación de paneles ejecutivos de alto nivel hasta informes detallados y desglosados para analistas de datos.

Power BI

Según Microsoft, «Power BI es una colección de servicios de software, aplicaciones y conectores que funcionan conjuntamente para convertir tus fuentes de datos no relacionadas en información coherente, visualmente inmersiva e interactiva».

Power BI se integra perfectamente con otras herramientas, especialmente las de Microsoft, y permite crear informes completos e interactivos. Los equipos pueden colaborar en tiempo real gracias a su servicio basado en la nube. 

Aplicaciones de las tecnologías de big data

Asistencia sanitaria

El big data está revolucionando el sector sanitario a través de numerosas áreas de aplicación:

Una de sus aplicaciones clave es el análisis predictivo, donde se analizan variables como el historial del paciente, la genética, los niveles de presión arterial y otros datos sobre el estilo de vida para predecir la probabilidad de que se desarrollen enfermedades. Esto permite una intervención temprana y tratamientos personalizados, lo que ayuda a prevenir o controlar las afecciones de manera más eficaz, al tiempo que se reducen los costos sanitarios.

La monitorización preventiva de pacientes es otro ámbito en el que destaca el big data. Los datos de salud en tiempo real se recopilan a través de dispositivos portátiles que permiten detectar anomalías de forma precoz e intervenir a tiempo. Esto resulta especialmente útil para controlar enfermedades crónicas y prevenir reingresos hospitalarios.

En la investigación médica, el big data acelera el descubrimiento de nuevos fármacos y tratamientos mediante el análisis de enormes conjuntos de datos procedentes de ensayos clínicos, estudios genómicos y historiales de pacientes. Esto se consigue mediante una mejor identificación, ensayo y evaluación de la eficacia de los medicamentos, lo que permite acelerar los avances.

Por último, pero no menos importante, las técnicas de optimización lineal y no lineal , , facilitadas por las tecnologías de big data, para optimizar la programación, reducir los tiempos de espera y mejorar la prestación general de la atención sanitaria.

Finanzas

Las instituciones financieras utilizan el big data para muchos casos de uso, tales como:

• El trading cuantitativo utiliza algoritmos para analizar datos del mercado en tiempo real, precios históricos y tendencias con el fin de ejecutar operaciones más rápido que nunca. Esto requiere gestionar un gran volumen de datos en tiempo real, un ámbito que exige capacidades de big data.
• La detección de fraudes es, sin duda, la aplicación más reconocida. El análisis de big data puede detectar patrones y anomalías en tiempo real, y señalar transacciones sospechosas para su investigación posterior. Esto ayuda a las instituciones financieras a prevenir el fraude, proteger a los clientes y reducir las pérdidas financieras.
• Las técnicas de machine learning no supervisadas pueden utilizarse en big data para impulsar el el análisis de clientes, lo que a su vez permitirá tomar decisiones estratégicas relacionadas con el marketing dirigido, las recomendaciones de inversión y la planificación financiera personalizada.
• Por último, el big data mejora la eficiencia operativa al identificar los cuellos de botella y automatizar los procesos. Desde el mantenimiento predictivo hasta la optimización de procesos, las instituciones financieras pueden reducir costes, mejorar la productividad y ofrecer mejores servicios.

Venta al por menor

Los minoristas aprovechan el big data en varias áreas de aplicación, tales como:

• El big data ayuda a los minoristas a optimizar la gestión de la cadena de suministro y el inventario mediante el análisis de datos históricos de ventas, la demanda y el rendimiento de los proveedores. Esto garantiza, por un lado, que no se produzcan faltas de productos y, por otro, que no aumenten los costes de mantenimiento de inventario.
• El análisis de la ubicación es otro ámbito en el que el big data desempeña un papel diferenciador. Al aprovechar y analizar datos geográficos y demográficos, las cadenas minoristas pueden tomar decisiones basadas en análisis sobre la ubicación de las tiendas, los tipos de tiendas y la estrategia.
• El big data también está transformando el panorama minorista al convertir grandes cantidades de datos de clientes en información útil. El análisisdel comportamiento de los clientes, como el historial de compras y los patrones de navegación, permite a estos minoristas ofrecer sugerencias de productos personalizadas. Esto mejora la experiencia de compra y aumenta las ventas y la fidelidad de los clientes.

Tendencias emergentes en tecnologías de big data

Computación periférica

Según la definición de IBM, «la computación periférica es un marco de computación distribuida que acerca las aplicaciones empresariales a las fuentes de datos, como los dispositivos IoT o los servidores periféricos locales». Esta proximidad a los datos en su origen puede aportar importantes ventajas empresariales, como una mayor rapidez en la obtención de información, mejores tiempos de respuesta y una mayor disponibilidad del ancho de banda».

La proximidad a los datos permite procesarlos más cerca de la fuente, lo que reduce la latencia y mejora la velocidad de la toma de decisiones. Esto es fundamental en aplicaciones de IoT, donde el procesamiento en tiempo real es esencial. Además, dado que no es necesario transferir datos a ubicaciones centralizadas, la computación periférica también puede reducir el uso de ancho de banda y los tiempos de respuesta. Esto se traduce en una toma de decisiones más rápida y precisa basada en datos.

integración de IA

Según la definición de RST, «la integración de IA integra las capacidades de inteligencia artificial directamente en productos y sistemas». En lugar de que la IA funcione como una herramienta externa, la integración incorpora su capacidad analítica de forma nativa para mejorar todas las facetas del rendimiento».

La integración de la inteligencia artificial (IA) con el big data ha transformado la forma en que las empresas analizan los datos y actúan en consecuencia. Los algoritmos de IA, en particular los modelos de machine learning (ML), permiten a los sistemas detectar patrones, realizar predicciones y automatizar los procesos de toma de decisiones. 

Por ejemplo, en la fabricación, la integración de la IA ayuda con el mantenimiento predictivo, lo que permite a las empresas identificar cuándo es probable que falle un equipo y tomar medidas preventivas. Esto reduce el tiempo de inactividad y los costes operativos. Del mismo modo, la detección de anomalías basada en IA puede identificar transacciones inusuales en el ámbito financiero, lo que ayuda a prevenir el fraude en tiempo real.

Entornos de nube híbrida

Según Microsoft,«unanube híbrida, a veces denominada híbrida, es un entorno informático que combina un centro de datos local con una nube pública, lo que permite compartir datos y aplicaciones entre ambos».

Una arquitectura de nube híbrida combina lo mejor de la escalabilidad de la nube pública y la seguridad local. Ofrece la flexibilidad de almacenar datos confidenciales de forma segura en tus propias instalaciones, mientras utilizas la nube para tareas más grandes y menos confidenciales. Los entornos de nube híbrida también proporcionan rentabilidad al permitir a las empresas ampliar o reducir su infraestructura en función de sus necesidades.

Retos en la implementación de tecnologías de big data

La implementación de tecnologías de big data ofrece numerosas ventajas, pero también plantea una serie de retos. A continuación se enumeran algunas de estas consideraciones:

• Integración de datos: La integración de datos procedentes de diversas fuentes (estructurados, no estructurados y semiestructurados) plantea retos a la hora de garantizar la coherencia y la precisión.
• Escalabilidad: A medida que crecen los volúmenes de datos, la infraestructura debe poder escalarse de manera eficiente sin degradar el rendimiento.
•  Preocupaciones de seguridad: Proteger los datos confidenciales dentro de los ecosistemas de big data requiere un cifrado robusto, controles de acceso y el cumplimiento de las normativas. Con normativas como el RGPD y la CCPA, las organizaciones de todo el mundo se enfrentan a una presión cada vez mayor para implementar prácticas de seguridad y garantizar al mismo tiempo la privacidad de los usuarios.
• : La implementación y el mantenimiento de una infraestructura de big data requieren una inversión considerable tanto en tecnología como en talento.
• Calidad y gobernanza de los datos: Dado que los datos se recopilan de múltiples fuentes, garantizar su precisión, coherencia y fiabilidad se convierte en un reto.  Además, la falta de gobernanza puede dar lugar a problemas de cumplimiento normativo y riesgos empresariales.

Conclusión

Las tecnologías de big data son un requisito estratégico para que las organizaciones obtengan ventajas competitivas al obtener información útil a partir de conjuntos de datos masivos. Desde el almacenamiento hasta el análisis y la visualización, estas herramientas son los pilares sobre los que se basa la toma de decisiones basada en datos en la actualidad. Manteneros informados sobre las tendencias emergentes, como la integración de la IA, la computación periférica y las arquitecturas de nube híbrida, permitirá a las empresas escalar de manera eficiente e innovar en la gestión de datos. El dominio de estas tecnologías permite a las organizaciones transformar datos sin procesar en activos valiosos, lo que les proporciona una ventaja competitiva en una economía centrada en los datos. Sin embargo, es importante comprender el costo y otros desafíos antes de tomar cualquier decisión de implementación. 

Para ampliar tus conocimientos, te recomendamos consultar las siguientes fuentes:

• Guía para la formación en big data: Explora la importancia de la formación en big data y las soluciones empresariales de DataCamp.
• Aprendizaje por transferencia: Aprovecha la información obtenida del big data: Descubre qué es el aprendizaje por transferencia, sus aplicaciones clave y por qué es esencial para los científicos de datos.
• Aprovechar el poder de la ciencia de datos en la nube: Los líderes en análisis en la nube de Exasol debaten las ventajas de la migración a la nube, los factores económicos que la impulsan, casos de éxito y la importancia de la flexibilidad.
• Flink frente a Spark: Comparación entre Flink y Spark, dos marcos de código abierto a la vanguardia del procesamiento por lotes y en flujo.