Principales tecnologías de big data en aumento en 2022

Las aplicaciones de Big Data ya no son cosa del futuro: están aquí y están ganando impulso a nivel mundial. En este blog, exploraremos diferentes tipos de tecnologías de Big Data y cómo están impulsando el éxito en todas las industrias.

Introducción a los grandes datos

En la era digital, las empresas generan y encuentran grandes cantidades de datos todos los días. "Big Data" es esencialmente un término utilizado para describir esta colección masiva de datos que aumenta exponencialmente con el tiempo. Ahora es imperativo que las empresas adopten sistemas inteligentes de gestión de datos si quieren extraer información relevante de la vasta y diversa reserva.

Según Gartner , Big Data tiene las siguientes características:

• Es de gran volumen y alta velocidad.
• Contiene una gran variedad de activos de información.
• Requiere formas de procesamiento rentables e innovadoras.
• Mejora la toma de decisiones en las organizaciones.

Hoy, somos testigos de una nueva cosecha de empresas de big data que utilizan tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) para ir más allá de las herramientas de gestión convencionales. Entendamos sus razones para hacerlo.

Demanda de Big Data

Las tecnologías de Big Data se refieren a las soluciones de software que incorporan extracción, intercambio, visualización, etc. de datos. Abarca marcos, herramientas y técnicas de datos específicos utilizados para clasificar, examinar, remodelar, analizar, etc. En la era de Internet, contar con tales capacidades puede mejorar considerablemente el rendimiento empresarial.

Según su uso, las tecnologías de big data se pueden clasificar en tecnologías operativas y analíticas. El primero incluye datos generados por una empresa a diario, como transacciones en línea, redes sociales, etc. Las compras en línea desde plataformas de comercio electrónico (Amazon, Flipkart, etc.), la reserva de boletos en línea para vuelos y películas son algunos ejemplos Estos datos se alimentan aún más en tecnologías analíticas de big data para obtener información para la toma de decisiones críticas. Los datos complicados de los dominios de los mercados bursátiles, el pronóstico del tiempo y los registros médicos y de salud están bajo el control de las tecnologías analíticas.

Las empresas de análisis de datos de hoy en día requieren personal especializado para trabajar en tareas de gestión de datos. Según un informe reciente de NASSCOM , la demanda actual de profesionales calificados y técnicamente expertos supera la oferta de talento listo para la industria. Casi 140 000 personas representan la "brecha de habilidades" en el amplio espacio de Big Data. Esto también destaca las oportunidades subyacentes al equipar a la fuerza laboral de TI con el conocimiento y los aspectos prácticos de las aplicaciones de Big Data. Los profesionales de TI que tienen una buena comprensión de la ciencia de datos pueden encontrar un empleo lucrativo en el cuidado de la salud, la industria automotriz, el desarrollo de software y el comercio electrónico, entre muchas otras esferas.

Con esta perspectiva, a continuación le explicamos algunas tecnologías líderes. Siga leyendo para aclarar sus dudas y descubrir qué áreas debe considerar para mejorar.

Las 10 principales tecnologías de Big Data en 2022

1. Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA), junto con tecnologías aumentadas como Machine Learning (ML) y Deep Learning, está impulsando un cambio no solo en el panorama de TI sino en todas las industrias. Es una rama interdisciplinaria de la informática y la ingeniería que se ocupa de construir capacidades humanas en máquinas.

Las aplicaciones van desde asistentes de voz y automóviles autónomos hasta predicciones meteorológicas precisas y cirugías robóticas. Además, AI y ML están impulsando el análisis comercial de una manera que la organización puede innovar al siguiente nivel. La mayor ventaja radica en mantenerse por delante de la competencia mediante la identificación de problemas potenciales que los humanos pueden pasar por alto. Por lo tanto, se ha vuelto pertinente que los profesionales de software y los gerentes de proyectos de TI conozcan los fundamentos de la IA.

2. Tecnologías basadas en SQL

SQL significa lenguaje de consulta estructurado, un lenguaje informático utilizado para estructurar, manipular y administrar los datos almacenados en bases de datos. El conocimiento de tecnologías basadas en SQL como MySQL es imprescindible para los roles de desarrollo de software. A medida que las organizaciones crecen más allá de consultar datos estructurados de bases de datos relacionales, surgen habilidades prácticas en bases de datos NoSQL para facilitar un rendimiento más rápido.

Dentro de NoSQL, puede encontrar una gama más amplia de tecnologías que se pueden usar para diseñar y desarrollar aplicaciones modernas. Puede ofrecer métodos específicos para acumular y recuperar datos, que se implementarían aún más en aplicaciones web en tiempo real y software de análisis de Big Data. MongoDB, Redis y Cassandra son algunas de las bases de datos NoSQL más populares del mercado.

3. Programación R

R es un software de código abierto que ayuda en la computación estadística, la visualización y la comunicación a través de entornos basados ​​en Eclipse. Como lenguaje de programación, R ofrece una variedad de herramientas de codificación y ritmo.

Los mineros de datos y los estadísticos implementan principalmente R para el análisis de datos. Permite trazar, graficar y generar informes de calidad. Además, puede combinarlo con lenguajes como C, C++, Python y Java, o integrarlo con Hadoop y otros sistemas de administración de bases de datos.

4. Lagos de datos

Los lagos de datos son repositorios consolidados de datos estructurados y no estructurados. Durante el proceso de acumulación, puede guardar datos no estructurados tal como están o ejecutar diferentes tipos de análisis de datos para transformarlos en datos estructurados. En el último caso, necesitaría utilizar tableros, visualización de datos, análisis de datos en tiempo real, etc. Esto aumentaría aún más las posibilidades de recopilar mejores inferencias comerciales.

Hoy en día, las plataformas y los microservicios habilitados para IA preintegran muchas de las capacidades requeridas para los proyectos de lagos de datos. Las empresas de análisis de datos también están aplicando cada vez más el aprendizaje automático en nuevas fuentes de datos de archivos de registro, redes sociales, secuencias de clics y dispositivos de Internet de las cosas (IoT).

Las organizaciones que aprovechan estas tecnologías de big data pueden responder mejor a las oportunidades y avanzar en su crecimiento a través de una participación activa y decisiones informadas.

5. Análisis predictivo

El análisis predictivo es una subparte del análisis de Big Data que predice el comportamiento y los eventos futuros en función de los datos anteriores. Está alimentado por tecnologías como:

• Aprendizaje automático;
• Modelado de datos;
• Modelización estadística y matemática.

La formulación de modelos predictivos normalmente requiere técnicas de regresión y algoritmos de clasificación. Cualquier empresa que implemente Big Data para pronosticar tendencias necesita un alto grado de precisión. Por lo tanto, los profesionales de software y TI deben saber cómo aplicar dichos modelos para explorar y desenterrar relaciones entre varios parámetros. Cuando se hace bien, sus habilidades y contribuciones pueden minimizar significativamente los riesgos comerciales.

5. Hadoop

Hadoop es un marco de software de código abierto que almacena datos en un clúster distribuido. Para ello, utiliza el modelo de programación MapReduce. Estos son algunos componentes importantes de Hadoop que debe conocer:

• YARN: Realiza tareas de gestión de recursos (por ejemplo, asignando aplicaciones y programando trabajos).
• MapReduce: permite que los datos se procesen sobre el sistema de almacenamiento distribuido.
• HIVE: permite a los profesionales expertos en SQL realizar análisis de datos.
• PIG: facilita la transformación de datos sobre Hadoop como un lenguaje de secuencias de comandos de alto nivel.
• Flume: importa datos no estructurados al sistema de archivos.
• Sqoop: importa y exporta datos estructurados de bases de datos relacionales.
• ZooKeeper: ayuda en la gestión de la configuración mediante la sincronización de servicios distribuidos en el entorno Hadoop.
• Oozie: une diferentes trabajos lógicos para realizar completamente una tarea en particular.

6. chispa apache

Spark, un marco de procesamiento de datos en tiempo real, es otra herramienta imprescindible para los aspirantes a desarrolladores de software. Tiene funciones integradas para SQL, aprendizaje automático, procesamiento de gráficos y análisis de transmisión. Algunos casos de uso incluyen sistemas de detección de fraude con tarjetas de crédito y motores de recomendación de comercio electrónico.

Además, se puede integrar fácilmente con Hadoop para realizar acciones rápidas según las necesidades del negocio. Se cree que Spark es más rápido que MapReduce en el procesamiento de datos, lo que lo convierte en el favorito entre los profesionales de la ciencia de datos.

La velocidad es una prioridad principal para las empresas que buscan aprovechar Big Data. Quieren soluciones que puedan recopilar información de fuentes dispares, procesarla y devolver información y tendencias útiles. La urgencia y la inmediatez de la necesidad han despertado el interés por tecnologías como Streaming Analytics. Con el auge de IoT, se espera que tales aplicaciones crezcan aún más. También es probable que la informática perimetral (sistemas que analizan datos cerca de la fuente de creación y reducen el tráfico de red) sea testigo de una mayor demanda en las empresas de big data.

7. Analítica prescriptiva

El análisis prescriptivo se ocupa de guiar las acciones hacia los resultados deseados en una situación dada. Por ejemplo, puede ayudar a las empresas a responder a los cambios del mercado, como la aparición de productos límite, sugiriendo posibles cursos de acción. De esta forma, combina análisis predictivo y descriptivo.

El análisis prescriptivo es una de las tecnologías de Big Data más buscadas en 2022, ya que va más allá del monitoreo de datos. Enfatiza la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa, los dos pilares de cualquier empresa del siglo XXI.

8. Base de datos en memoria

Es crucial que los ingenieros de datos comprendan a fondo el diseño y la arquitectura de la base de datos. Dicho esto, es igualmente importante mantenerse al día y probar las próximas tecnologías. Un ejemplo es In-memory Computing (IMC), donde muchas computadoras distribuidas en múltiples ubicaciones comparten tareas de procesamiento de datos. Se puede acceder a los datos instantáneamente ya cualquier escala. Gartner estima que las aplicaciones de la industria superarán la marca de $ 15 mil millones para fines de 2022.

Ya podemos ver cómo florecen las aplicaciones IMC en los sectores de atención médica, comercio minorista e IoT. Empresas como e-Therapeutics lo están utilizando para el descubrimiento de fármacos impulsado por la red. Mientras que las empresas de ropa en línea como Zalando han podido lograr flexibilidad en la gestión de volúmenes de datos cada vez mayores con la ayuda de bases de datos en memoria.

9. Cadena de bloques

Blockchain es la tecnología principal detrás de las criptomonedas como bitcoin. Captura de forma única los datos estructurados de manera que, una vez escritos, nunca se pueden eliminar ni modificar. Esto da como resultado un ecosistema altamente seguro, que es perfecto para Banca, Finanzas, Valores y Seguros (BFSI).

Además de BFSI, las aplicaciones de blockchain están ganando protagonismo en sectores de bienestar social como la educación y la atención médica. Por lo tanto, los profesionales de software con conocimientos avanzados de tecnologías de bases de datos tienen una amplia gama de opciones disponibles.

Con esto, le hemos informado sobre algunas de las principales aplicaciones de Big Data que debe tener en cuenta en 2022. Al ritmo actual de avance tecnológico, el alcance futuro parece expansivo y prometedor.

Comprendamos ahora cómo la educación superior especializada puede ayudarlo a marcar una marca en este campo.

¿Cómo mejorar en Big Data?

El Programa Ejecutivo PG en Desarrollo de Software en Big Data por IIIT-Bangalore y upGrad ofrece una especialización en Big Data para preparar a la próxima generación de líderes en la industria global de TI.

El curso de 13 meses se entrega en formato en línea, brindando la flexibilidad que tanto necesitan los profesionales que trabajan. Facilita el apoyo profesional a través de ferias de trabajo, entrevistas simuladas y sesiones de tutoría en la industria. Obtiene acceso exclusivo a preguntas de entrevistas de los mejores reclutadores, incluidos Amazon, Google y Microsoft. También puede obtener certificaciones adicionales en ciencia de datos, estructuras de datos y algoritmos. Estas credenciales demuestran sus habilidades a los posibles empleadores.

Las opciones de estudio, como la descrita anteriormente, son muy valoradas por los profesionales de TI de nivel de entrada. Los codificadores, gerentes de proyectos, analistas de datos y desarrolladores de software pueden beneficiarse de la experiencia de aprendizaje práctica y orientada a la industria.

Esperamos que este blog lo haya familiarizado con las principales tecnologías de Big Data de 2022

¡y lo motivó a trazar su carrera profesional con una perspectiva renovada!

Consulte nuestros otros cursos de ingeniería de software en upGrad