¿Cómo implementar Big Data?

Autor: | Última modificación: 24 de enero de 2022 | Tiempo de Lectura: 4 minutos
Temas en este post:

A medida que el Big Data ha ido creciendo en nuestra vida cotidiana, también lo ha hecho en el papel que desempeña en gran parte de las industrias modernas. Según un informe de Reports and Data, se pronostica que el mercado del Big Data alcanzará un valor de 144 mil millones de dólares para 2026. En este post te comentamos cómo implementar Big Data en las distintas áreas del mercado.

Tecnologías y herramientas del Big Data

Antes de introducirnos en las aplicaciones del Big Data repasaremos su entorno tecnológico. El Big Data empezó con una plataforma de código abierto, Hadoop, sin embargo, ha sido eclipsado parcialmente por Spark y otras herramientas más actuales. Las tecnologías comunes para entornos de Big Data se distribuyen en las siguientes categorías.

Motores de procesamiento

Son herramientas que procesan, gestionan y analizan una gran cantidad de datos. Son imprescindibles para el análisis de datos en tiempo real. Destacan herramientas como los mencionados Spark o Hadoop MapReduce y plataformas de procesamiento de transmisión como Flink, Kafka, Samza y el módulo de transmisión estructurado de Spark.

Repositorios de almacenamiento

Estos tipos de servicios de almacenamiento ofrecen escalabilidad, disponibilidad de datos, seguridad y alto rendimiento. Aquí nos encontramos, por ejemplo, con el sistema de archivos distribuido por Hadoop y los servicios de almacenamiento cloud como Amazon Simple Storage Service y Google Cloud Storage.

Bases de datos NoSQL

Este tipo de bases son sistemas de almacenamiento de información que no cumplen con el sistema entidad-relación y que utilizan para el almacenamiento el formato como clave-valor, mapeo de columnas o grafos. Destacan bases como Cassandra, Couchbase, Redis o Neo4j.

Motores de consulta SQL

Estas herramientas usan un lenguaje de consultas SQL estándar del sector para ofrecer un modo rápido y sencillo de procesar y realizar análisis ad hoc de Big Data de varias fuentes en distintos sistemas on‑premise y en la nube. Existen motores de consulta como, por ejemplo, Drill, Hive, Presto o Trino.

Plataformas de data lake y data warehouse

Un data lake es un repositorio de almacenamiento que contiene una gran cantidad de datos en bruto y que se mantienen allí hasta que sea necesario. Un data warehouse es un sistema que agrega y combina información de diferentes fuentes en un almacén de datos único y centralizado. En esta parte destacan Delta Lake, Kylin, Google BigQuery o Snowflake.

Plataformas comerciales y servicios gestionados

Son servicios en la nube totalmente administrados que logran que el procesamiento de grandes cantidades de datos sea sencillo, rápido y rentable. Destacan servicios como Amazon EMR, Azure HDInsight o Google Cloud Dataproc.

Cómo implementar Big Data

Gran parte de los negocios tienen varios objetivos al adoptar el Big Data en sus proyectos. La meta principal suele ser mejorar la experiencia del cliente, aunque otros objetivos incluyen la reducción de costes, una estrategia de marketing digital mejor enfocada o hacer que los procesos internos sean más eficientes. Asimismo, la llegada de las nuevas normas de privacidad de datos ha supuesto un desafío importante al que el Big Data y las empresas tienen que hacer frente.

A continuación, compartiremos 3 industrias con las que verás cómo se ha implementado el Big Data y sus beneficios:

Big Data en la industria bancaria

Los comerciantes minoristas, los grandes bancos, los fondos de cobertura y otros denominados big boys en el mercado financiero utilizan el Big Data para el análisis comercial que se utiliza en el high-frequency trading, en el análisis de apoyo previo a los acuerdos comerciales o al análisis predictivo.

Además, esta industria también está fuertemente ligada al Big Data para el análisis de riesgos, en el que se incluyen la lucha contra el blanqueo de capitales, la gestión de riesgos empresariales de la demanda o la mitigación del fraude.

A través de algoritmos que toman la información de los clientes, los bancos establecen predicciones y productos personalizados, reduciendo así el riesgo de pérdida de dinero e incluso una mejor calidad de servicio.

Entre los principales proveedores de Big Data en este sector se encuentran Panopticon Software, Streambase Systems, Nice Actimize y Quartet FS.

Big Data en Comunicaciones, medios de comunicación y entretenimiento

Las empresas de esta industria analizan a la misma vez los datos de los clientes y los datos de comportamiento para crear perfiles de clientes detallados que se utilizan para diferentes fines.

Entre sus objetivos se encuentran la creación de contenido para diferentes públicos objetivos, la recomendación de contenido bajo demanda y la medición del rendimiento del contenido.

Por ejemplo, Spotify, que es un servicio de música bajo demanda, utiliza el análisis de Big Data de Hadoop para recopilar datos de sus millones de clientes de todo el mundo para después analizarlos y ofrecer recomendaciones de música personalizada a cada usuario de la plataforma.

Entre los principales proveedores de Big Data en esta área se incluyen Infochimps, Splunk, Pervasive Software y Visible Measures.

Big Data en la educación

Los macrodatos se utilizan de forma significativa en el sector de la educación. Algunos de sus usos están relacionados con la medición de la efectividad del profesor para garantizar una experiencia favorable tanto para los estudiantes como para los docentes. El desempeño del profesor se puede ajustar y medir en función del número de estudiantes, la asignatura, la demografía de los estudiantes, la clasificación de comportamiento, entre otras variables.

Podemos apreciar el uso del Big Data, por ejemplo, en la Universidad de Tasmania donde se implementó un sistema de gestión y aprendizaje que rastreaba el momento en el que el estudiante iniciaba sesión en el sistema, cuánto tiempo pasaba en las diferentes páginas o el progreso general del estudiante.

Algunos de los proveedores de Big Data en esta industria son Knewton y Carnegie Learning y MyFit / Naviance.

De forma breve hemos repasado las herramientas con las que se trabaja en los entornos del Big Data y cómo implementar Big Data en algunos sectores industriales. Una tecnología que está en continuo crecimiento y que su manejo supondrá un claro distintivo en el mundo tecnológico.

¿Te gustaría conocer todo el ecosistema Big Data? Descubre el Bootcamp en Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning, aprenderás desde cero los lenguajes de programación, las metodologías, herramientas y aplicaciones prácticas en tan solo 9 meses. ¡Lánzate, el Big Data te espera!

👉 Descubre más del Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp ¡Descarga el temario!

👉 Prueba el Bootcamp Gratis por una Semana ¡Empieza ahora mismo!

👉 Conoce nuestros otros Bootcamps en Programación y Tecnología

[email protected]

¡Espera!
Tenemos algo para ti 😀

Da tus primeros pasos en Big Data con clases gratis por una semana ¿Te interesa?