¿Qué es y para qué sirve el Big Data?

¿Qué es Big Data?

Desde los años 90 del siglo XX, con la irrupción de Internet y el uso masivo de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), la cantidad de datos almacenados por la humanidad no para de crecer a ritmo exponencial.

La siguiente imagen muestra un esbozo de lo que ocurre un minuto en Internet

Estos datos crecen exponencialmente año a año, y este volumen de información es parte de las razones por las que estas mismas empresas estén priorizando la capacidad de procesar e interpretar grandes volúmenes de datos más que nunca.

La gran cantidad de datos disponible, la variedad de forma y estructura de estos y la necesidad de analizarlos en tiempo real ha hecho que se hayan desarrollado las técnicas y tecnologías necesarias para analizarlos y convertir los datos en información y conocimiento. Este es el concepto principal de lo que se denomina Big Data. 

¿Cómo funciona el Big Data?

La principal característica del Big Data es el tamaño o volumen de datos a manipular. Dependiendo del problema, podemos estar hablando de manejar desde decenas de Terabytes a varios Petabytes de datos nuevos de forma regular.

Ante este volumen de datos, el primer reto es cómo almacenarlos. Los sistemas tradicionales basados en almacenar la información en un servidor de ficheros o de base de datos no son viables en este caso. Incluso usando servidores con varios discos de gran tamaño, en poco tiempo llenaríamos todo el espacio disponible. La cantidad de datos crece mucho más rápido que la capacidad del mejor de los servidores.

¿Cuáles son las herramientas Big Data?

Las herramientas más utilizadas por los profesionales en el sector del Big Data son las siguientes.

• Apache Hadoop: Es una plataforma software para trabajar con grandes volúmenes de datos de forma distribuida. Está especialmente diseñada para trabajar con formados por un gran número de servidores comunes, facilitando la escalabilidad de la plataforma y garantizando la tolerancia a fallos en nodos.​
• Apache Spark: Es una plataforma de computación distribuida optimizada para ejecutar algoritmos complejos sobre grandes volúmenes de datos de forma sencilla y eficiente, aprovechando un de máquinas para paralelizar datos y cálculos, garantizando la tolerancia a fallos en nodos del sistema.
• NoSQL (o SQL): En realidad, este término, abarca a un sinnúmero de sistemas de bases de datos muy variados que tienen como característica común que no siguen el modelo de base de datos relacional de forma estricta.

¿ Por qué aprender Big Data? 

Es una realidad que la ciencia de datos está en auge. Son varios los estudios e informes que recogen que en los próximos años uno de los puestos más demandados va a ser los de la ciencia de datos en la tecnología Big Data. Los perfiles son muy variados, desde el análisis de datos, a ingenieros o administrador de datos.

El Curso de Big Data del Instituto Tecnológico de MasterD, aprenderás de forma práctica, a través de profesionales con muchos años de experiencia en el sector, a convertir datos en productos y servicios mediante el uso de las herramientas estadísticas más habituales en el mundo de la Ciencia de Datos. Un curso con el que abrir las puertas a uno de los mercados laborales con más demanda y actividad en los próximos años.