Big Data y Análisis de Datos
El Big Data se ha convertido en un término central en la era de la información digital, marcando una evolución significativa en la forma en que recopilamos, almacenamos, procesamos, visualizamos y gestionamos enormes cantidades de datos. Se refiere a conjuntos de datos tan grandes y complejos que los métodos tradicionales de procesamiento de datos son insuficientes para manejarlos. Su evolución ha sido paralela al avance tecnológico, marcando una era donde la capacidad de procesar grandes volúmenes de información es crucial para el desarrollo y la innovación.
Breve historia
En la Ilustración 1 se muestran algunos hitos en la evolución del Big Data. Los primeros pasos hacia el Big Data se tienen con el desarrollo de las bases de datos y los almacenes de datos. La capacidad de almacenamiento y procesamiento era limitada, pero sentó las bases para futuros avances.
La introducción de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (1980) proporcionó formas más eficientes de almacenar y recuperar grandes conjuntos de datos.
Entre 1990 y 2000, con la llegada del Internet, las redes sociales, los dispositivos IoT e IIoT y el auge del comercio electrónico, se generó una explosión en la cantidad de datos disponibles, así como en las fuentes que proveen dichos datos. Se desarrollaron algoritmos específicos para procesar y analizar grandes volúmenes de datos, no solo locales, sino alojados en Internet para mejorar la experiencia del usuario.
A mediados del 2000, la era del Big Data se instaura. Los datos son los protagonistas y cómo se utilicen para potenciar las capacidades de las organizaciones será la tendencia. No sólo respecto de la tecnología utilizada para almacenar y procesar, sino por el valor de la información como activo estratégico hace la diferencia entre los productos y servicios ofertados por las organizaciones.
Componentes del Big Data
Una arquitectura de Big Data tiene que considerar la integración de nuevas tecnologías y herramientas, que operan sobre los datos:
Tipos de datos. Se refieren a las distintas categorías de información que pueden ser procesadas y analizadas. Éstas son esenciales para entender cómo se pueden almacenar, manejar y utilizar los datos.
Procesamiento distribuido. El desarrollo de nuevas plataformas de hardware y software que permiten el procesamiento distribuido en redes para grandes conjuntos de datos empleando clústeres de servidores (grupos de computadoras que se gestionan juntos y participan en la gestión de carga de trabajo), permiten resolver desafíos de escalabilidad y almacenamiento.
Cómputo, almacenamiento y procesamiento en la nube. La nube (redes de clústeres de servidores que se acceden por medio de Internet como una sola unidad) proporciona almacenamiento y recursos informáticos bajo demanda que permiten a las organizaciones e individuos, almacenar y procesar grandes cantidades de datos sin la necesidad de infraestructura de alto costo.
Procesos de análisis. Se refieren tanto al enfoque como la forma en que se examinarán y explotarán los datos: Análisis de datos (exploración y estudio de conjuntos de datos para extraer información útil y conocimiento) y Minería de datos (métodos para identificación de patrones y relaciones ocultas dentro de los datos empleando técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático).
Cada uno de estos componentes tiene sus propias técnicas y herramientas específicas que se adaptan a diferentes necesidades y objetivos operativos o de negocio.
Riesgos
Al acceder a grandes cantidades de información en un conjunto que contempla tecnologías de aplicaciones, almacenamiento, bases de datos y redes, necesariamente deben tenerse en cuenta:
Privacidad y seguridad de los datos. A medida que aumenta la recopilación de datos, también lo hacen las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos, así como de la propia infraestructura de Big Data.
Ética y Gobernanza. El uso responsable del Big Data es un tema de debate en curso, con llamados a una mejor gobernanza (políticas, procesos y herramientas para gestionar y controlar el uso de los datos en la organización) y regulaciones éticas, asegurando que el uso de los datos sea legal, transparente y responsable, respecto de la toma de decisiones basadas en los datos, así como a la necesidad de considerar las implicaciones sociales y culturales de su uso.
Big Data en México
En México, no hay una fecha formal en la que se haya adoptado el Big Data. Ha ido ganando popularidad en los últimos diez años, ya que ofrece oportunidades significativas en varios sectores, sea en iniciativas orientadas a la operación, gestión y optimización de los procesos industriales, como en la mejora de los procesos estratégicos, tácticos y operativos de negocio, habilitados por decisiones basadas en datos. Diversos proyectos en desarrollo en el país demuestran el potencial de estas tecnologías.
Conclusiones
El Big Data ha experimentado una evolución significativa en la forma en que se recopilan, analizan y utilizan grandes cantidades de datos, marcando una era donde la capacidad de procesar información es crucial para el desarrollo y la innovación. Al ser un conjunto de componentes de hardware y software que permiten el almacenamiento y análisis de datos, deben considerarse factores como la privacidad, seguridad, ética y gobernanza de los datos.
En México, el Big Data ha ganado popularidad en los últimos diez años y ofrece oportunidades significativas en varios sectores. Sin embargo, dependerá del sector de negocio y de la formación de cuadros de especialistas en los datos del sector, que estas iniciativas potencíen las organizaciones al aplicarlos no sólo como tecnología, para la optimización de procesos industriales, sino en la toma de decisiones basadas en datos para la mejora de los productos, servicios, operaciones, mantenimientos y estrategias ofertados.
Acerca de Apollocom
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