La tormenta mediática en torno a los macrodatos se ha calmado, pero las empresas todavía están buscando formas de aprovechar todos estos datos.

De hecho, la firma de investigación IDC pronostica que el gasto global en tecnologías de macrodatos alcanzará los 260 mil millones de dólares para 2022, con un enfoque fuerte en analítica de macrodatos.

Industrias como la manufactura, la banca, los servicios profesionales, el entretenimiento e incluso el gobierno federal están apostando todo por los macrodatos. Entonces, ¿qué otras tecnologías están en auge?

8 tecnologías de macrodatos

¿Ves algo que te guste? Siéntete libre de saltar adelante para leer más sobre ello:

1. Hadoop
2. Lenguajes de programación para macrodatos
3. Bases de datos NoSQL
4. Lagos de datos
5. Analítica avanzada
6. Analítica de flujo
7. Computación en el borde
8. Opciones de autoservicio

1. Hadoop

Hadoop ha existido durante bastante tiempo, pero sería difícil compilar una lista de tecnologías de macrodatos sin mencionarlo.

El ecosistema de Hadoop es un marco de código abierto con muchos productos dedicados al almacenamiento y análisis de macrodatos. Por ejemplo, algunos de los productos más populares incluyen MapReduce para el procesamiento de macrodatos, Spark para el flujo de datos en memoria, Hive para analítica, y Storm para transmisión en tiempo real distribuida.

La adopción de Hadoop sigue en aumento. Se estima que el 100 por ciento de las empresas probablemente adoptarán tecnologías relacionadas con Hadoop para analizar macrodatos.

Ve lo que dicen los usuarios reales sobre Hadoop y su suite de productos.

2. Lenguajes de programación para macrodatos

Tampoco se puede mencionar Hadoop sin mencionar la línea de lenguajes de programación para macrodatos utilizados para tareas analíticas a gran escala, así como para operacionalizar los macrodatos. Aquí están los cuatro lenguajes a continuación:

Python – Con más de 5 millones de usuarios, Python es fácilmente el lenguaje de programación más de moda en este momento. Python es particularmente útil con el aprendizaje automático y el análisis de datos, sin mencionar que tiene una sintaxis coherente, lo que lo hace más accesible para los programadores principiantes.

R – Este lenguaje de código abierto es ampliamente utilizado para la visualización de datos y el análisis estadístico. La curva de aprendizaje de R es mucho más pronunciada que la de Python, y es más utilizado por mineros de datos y científicos para tareas analíticas más profundas.

Java – Vale la pena mencionar que Hadoop y muchos de sus productos están completamente escritos en Java. Eso por sí solo es la razón por la cual este lenguaje de programación es excelente para las empresas que trabajan regularmente con macrodatos.

Scala – Este lenguaje es parte del ecosistema de la Máquina Virtual de Java, y ganó su nombre por ser altamente escalable. Apache Spark está completamente escrito en Scala.

Ve lo que los expertos tienen que decir sobre los cuatro lenguajes de programación para macrodatos en nuestra última guía.

3. Bases de datos NoSQL

Es ampliamente conocido que más del 80 por ciento de todos los datos generados hoy en día son en realidad datos no estructurados. Para ponerlo en contexto, la mayoría de nosotros normalmente trabajamos con datos estructurados que están "etiquetados" para que puedan ser almacenados y organizados en bases de datos relacionales.

Los datos no estructurados no tienen una estructura predefinida. Imágenes, audio, videos, texto de páginas web y más multimedia son ejemplos comunes de datos no estructurados. Este tipo de datos no puede ser trabajado usando métodos convencionales, por lo que las bases de datos NoSQL están en auge.

Aunque hay muchos tipos de bases de datos NoSQL, todas están destinadas a crear modelos flexibles y dinámicos para almacenar macrodatos.

4. Lagos de datos

Una tecnología de macrodatos relativamente nueva se llama lago de datos, que permite que los datos estén en su forma más cruda y fluida sin necesidad de ser convertidos y analizados primero.

Los lagos de datos son esencialmente lo opuesto a los almacenes de datos, que hacen uso principalmente de datos estructurados. Los lagos de datos también son mucho más escalables debido a su falta de estructura requerida, lo que los convierte en un candidato más óptimo para los macrodatos.

Los lagos de datos también se construyen sobre modelos de esquema en lectura, lo que significa que los datos pueden cargarse tal cual. Los almacenes de datos se construyen sobre modelos de esquema en escritura, que imitan las bases de datos convencionales. Si hemos aprendido algo sobre el mundo de los macrodatos, es que la convencionalidad generalmente no es suficiente.

5. Analítica avanzada

Tanto la analítica predictiva como la prescriptiva son tipos de analítica de datos que ganarán prominencia cada año que pase. Estas se consideran analíticas avanzadas que serán clave para proporcionar información sobre los macrodatos.

Actualmente hay una variedad de software de analítica predictiva disponible hoy en día. Estos productos analizan datos históricos de CRM, ERP, automatización de marketing y otras herramientas, y luego proporcionan pronósticos futuros sobre qué esperar a continuación. Cada herramienta tiene sus propias capacidades específicas, por lo que vale la pena explorar nuestra categoría para encontrar una que se ajuste a tus necesidades.

La analítica prescriptiva va un paso más allá, tomando la información que ha sido predicha y proporcionando pasos accionables a seguir. Este análisis es extremadamente avanzado y solo un puñado de proveedores lo ofrece hoy en día.

6. Analítica de flujo

Con tal afluencia de macrodatos, tanto estructurados como no estructurados, analizarlos en tiempo real se ha convertido en un verdadero desafío. El software de analítica de flujo es una solución en tendencia para capturar estos datos en tiempo real mientras se transfieren entre aplicaciones y APIs.

El auge de la analítica en tiempo real significa que las empresas pueden monitorear a los usuarios y puntos finales con más claridad y abordar los problemas más rápido.

7. Computación en el borde

Los dispositivos conectados a Internet generan enormes cantidades de datos no estructurados, convirtiendo al internet de las cosas en uno de los mayores contribuyentes al universo de los macrodatos. La computación en el borde ofrece una solución para almacenar estos datos para un acceso rápido.

La computación en el borde almacena temporalmente los datos cerca de donde fueron creados, de ahí el nombre "borde". Esta es su diferencia más significativa con la computación en la nube.

La computación en el borde reduce el tiempo que tarda la información en ser transmitida a través de una red. Esto también puede llevar a ahorros de recursos.

8. Opciones de autoservicio

La escasez de profesionales en ciencia de datos ha abierto la puerta a otras formas de analizar los macrodatos. Una de las soluciones más prominentes se llama inteligencia empresarial de autoservicio.

Estas herramientas de autoservicio están diseñadas para usuarios con habilidades técnicas limitadas para consultar y examinar sus datos empresariales en forma de gráficos, paneles, tarjetas de puntuación y otras opciones de visualización.

El software de inteligencia empresarial de autoservicio reduce el tiempo necesario para generar informes ya que menos miembros del equipo están involucrados en el proceso.

Aunque hay algunos desafíos con el autoservicio, ha demostrado ser una gran alternativa para las empresas con flexibilidad limitada en TI.

Conclusión

Dependiendo de la industria y el enfoque empresarial, algunas tecnologías de macrodatos resultarán más útiles que otras. De cualquier manera, todas las tecnologías mencionadas anteriormente ayudarán de alguna manera a las empresas a aprovechar y analizar los macrodatos con más facilidad que los métodos convencionales.

¿Quieres aprender más? Consulta nuestra guía completa sobre macrodatos para ver hacia dónde se dirige el mercado de los macrodatos o aprende sobre la importancia de la ingeniería de macrodatos.