Big data es una herramienta tan compleja que cambia el juego, no es sorprendente que las empresas se muestren cautelosas y, a veces, confundidas por ello. Los beneficios son significativos, y con tantos usos potenciales, es importante que las organizaciones lo entiendan completamente antes de comprometerse con él..

Si bien los datos no siempre tienen que ser "grandes", una buena manera de describir esta tendencia reciente es mediante conjuntos de datos múltiples que son demasiado grandes y complejos para ser procesados ​​a través de herramientas tradicionales..

La clave para las organizaciones es combinar las fuentes de datos correctas para responder preguntas de negocios. Los datos pueden ser de cualquier tamaño, el punto crítico es la relevancia. Puede tratarse de casi cualquier cosa en cualquier formato, desde datos de clientes, datos financieros, redes sociales, datos de fabricación hasta datos deportivos, y cuando se analiza, puede proporcionar una visión y comprensión de problemas complejos. En una era digital cada vez más centrada en la TI, los datos se están recopilando de más fuentes y ubicaciones.

En los últimos años hemos visto una explosión en los datos. Hay muy pocas industrias que no usan datos y no podrían beneficiarse de la información que proporciona. Hasta hace poco, la mayor parte de esta información se había centrado en el marketing, pero cada vez se usa más para diferentes aplicaciones. Uno de los casos de uso más emocionantes es el deporte. El Bolton Wanderers Football Club está utilizando la combinación de datos y las visualizaciones para ayudarles a comprender el movimiento de los jugadores y mejorar su juego..

Antes de poder analizar y aprender de los datos, las empresas necesitan respuestas a algunas preguntas clave: dónde se capturan y almacenan los datos, cómo se procesan, cuáles son los datos correctos para responder a las preguntas más urgentes y qué obtienen las empresas de ellos.?

Donde se almacenan y capturan los datos?

Los datos se pueden almacenar en casi cualquier lugar. Cuando se trata de datos, a menudo es tan grande y de múltiples fuentes que necesita ser almacenado en múltiples bases de datos que luego se agrupan. El beneficio de un sistema como este es la escalabilidad. Para aumentar el tamaño de este tipo de base de datos, las empresas pueden simplemente instalar más almacenamiento y colocar el hardware suficiente para administrarlo..

En general, hay dos formas principales de almacenar los datos: SQL y NoSQL. SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un tipo de lenguaje de programación diseñado para datos. Desde la década de 1970 hasta hace poco, las bases de datos basadas en SQL fueron la fuerza dominante. Sin embargo, SQL ha comenzado a perder su atractivo como medio para almacenar datos porque el código no es completamente portátil. También puede ser un poco restrictivo, ya que no siempre se mantiene el estándar, lo que deja a las empresas incapaces de combinar ciertas fuentes de datos..

NoSQL (No solo SQL) fue diseñado para resolver estos problemas. NoSQL es compatible con SQL junto con otros múltiples idiomas, adaptados a las demandas de datos. Con NoSQL, la velocidad es lo primero y, a diferencia de SQL, no hay estructura, por lo que el sistema es escalable horizontalmente. Esto hace que el crecimiento sea muy fácil. Si una organización tiene suficiente espacio para almacenar datos, se pueden agregar más bases de datos para aumentar el conjunto de datos en general. Por esta razón, NoSQL es el sistema de elección para organizaciones que dependen en gran medida de los datos, como Google, Amazon y la CIA..

Hadoop

Hadoop es un ecosistema de software que permite bases de datos SQL y NoSQL. Cuando se introduce, acelera drásticamente los procesos agrupando las bases de datos en paralelo. Debido a que los datos se almacenan en lugares separados, un análisis de datos o un procedimiento de mezcla que puede tardar 20 horas puede tomar solo tres minutos.

A medida que crecieron los requisitos de datos, Hadoop ha habilitado este crecimiento, permitiendo la administración de datos estructurados (SQL) y no estructurados (NoSQL)..

Hadoop es uno de los factores clave para la revolución de datos actual que estamos experimentando. Cuando se combina con el análisis de datos y el software de mezcla, Hadoop puede ser utilizado por cualquiera que sea capaz de entender el software, a menudo sin la necesidad de un científico de datos..