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Aunque ahora esté en pleno auge y momento de desarrollo tecnológico, el interés de los datos por parte de las empresas siempre ha estado presente en sus estrategias y objetivos. Sin ir más lejos, la primera máquina de procesamiento de datos se creó en 1943 y fue desarrollada por los británicos para descifrar los códigos nazis durante la Grado Medio. Su funcionamiento se basaba en buscar patrones en los mensajes interceptados a una velocidad de 5.000 caracteres por segundo. Se podría decir que, esta fue una de las herramientas big data pioneras.
Colossus, que así se llamó este primer mecanismo, comparaba datos y flujos de información y plasmaba el mensaje interpretado en una cinta de papel. Como era de esperar, estas traducciones no eran muy fiables, pero si proporcionaban una información orientativa a base de realizar diferentes combinaciones.
Mas tarde, en 1952, la Agencia de Seguridad Nacional de Estados Unidos, contrató a más de 12.000 criptólogos para descifrar mensajes del bando comunista durante la Guerra Fría, lo que abrió el debate de la importancia de los datos y la legitimidad de sus usos.
Aproximadamente, después de diez años, Estados Unidos, que siguió trabajando en las bases del big data, construyó el primer centro de datos para almacenar más de 742 millones de declaraciones de impuestos, huellas dactilares y otros datos de ciudadanos.
Para trabajar como profesional del big data es imprescindible entender y dominar algunas de las herramientas big data. Con ellas harás un trabajo brillante, de calidad y óptimo para impulsar a todo tipo de empresas.
En Euroinnova encontrarás un extenso y especializado catálogo en big data, machine learning, inteligencia digital y ciencia de datos para que especialices tu perfil profesional en esta apasionante área entre el Marketing y la tecnología más puntera.
Si algo hay que destacar en la historia del big data, fue la aparición de internet. Lo que comenzó siendo un proyecto de sistema para el intercambio de información a través del hipertexto en 1989, ha terminado siendo prácticamente el sustento mundial.
A partir de los Años 90, la generación de datos y, por consiguiente, el interés en ellos, se dispara con las conexiones masivas de dispositivos de todo el mundo a la red.
Ya en el siglo XXI aparece la web 2.0 y un hito que cambiaría el curso de la economía y la industria mundial: el comercio online. En este momento, la competencia de las empresas ya es más que patente y, en un escenario donde no existen límites ni, en principio, límites, da comienzo la “guerra de los datos”.
Ya en 2011, el Informe McKinsey sobre Big Data dice que: “la próxima frontera para la innovación, la competencia y la productividad, establecía que solo en 2018 los EE. UU. enfrentarían una escasez de 140.000 – 190.000 científicos de datos, así como 1,5 millones de administradores de datos”. ¿Imaginas la gran demanda de Grado Medio que se está dando hoy en día?
Como sabes, las empresas cada vez incorporan a más profesionales expertos en big data a sus plantillas y, para desarrollar esta actividad de forma profesional, fiable y exacta, es imprescindible el uso y dominio de las herramientas big data. Tan necesarias son, que cada año hay nuevos lanzamientos y mejoras ¿Sabrías cuál escoger? Nosotros te ayudamos con esta lista.
Apache Hadoop: es una de las herramientas más usadas por las grandes multinacionales, como Facebook o The New York Time. Consiste en un framework gratuito y de código abierto que permite procesas ingentes volúmenes de datos a través de modelos de programación sencillos. Lo más interesante es que es escalable, o sea que puede pasar de operar de uno a varios servidores.
Mongo BD: es una base de datos NoSQL (no relacional) ideal para trabajar en grupos que necesitan acceder a la misma información. Sus mayores ventajas son el fácil acceso para sus usuarios y seguridad para ajenos, la escalabilidad y distribución. Su principal función es el almacenaje de datos de aplicaciones móviles y sistemas de contenidos.
Elasticsearch: también permite procesar grandes cantidades de datos y ver su evolución en tiempo real con gráficos muy visuales. Su mayor ventaja es que puede indexar diferentes tipos de contenidos como búsquedas en aplicaciones y webs, analiza webs, monitorea rendimientos y ofrece visualizaciones de datos geoespaciales. Se pueden hacer consultas muy complejas en las que intervengan miles de variables y resumirlas en informes.
Apache Spark: es otra herramienta gratuita y open source que conecta varios ordenadores cuyo fin es procesar datos en paralelo. Funciona a través de Grado Medio.
Apache storm: es una de las muchas herramientas big data open source que puede usarse con cualquier lenguaje de programación. El mayor beneficio es que procesa datos en tiempo real y en grandes cantidades gracias a la creación de topologías de macro datos para su transformación y análisis.
Python: es una herramienta de las más usadas y eficaces de la actualidad. Es fácil y sencilla de manejar y ejecuta el código en línea. Es necesario contar con conocimientos informáticos, pero, aun así, cuenta con una gran biblioteca que explica todas sus funcionalidades.
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