Las 7 tendencias principales

de los big data para 2015

Las 7 tendencias principales de los big data

para 2015

La  ola  de  innovación  en  todas  las  industrias  que  trabajan    con  datos  recién  empieza.  En  Tableau,  siempre  estamos  interesados    en  tecnologías  innovadoras  y  en  cómo  estas  proporcionan  valor    a  los  clientes.  Una  vez  al  año  evaluamos  los  grandes  cambios    

en  el  mundo  de  los  datos.  Estas  son  las  tendencias    que  destacamos  para  2015.    

Las 7 tendencias principales de los big data

para 2015

Vea  y  comprenda  sus  datos  como  nunca  antes.        Tableau  SoGware  produjo  y  respalda  todo  el  contenido.  

La nube está en todas partes, y continuaremos viendo su adopción a un nivel masivo. Además,

los big data son la causa de gran parte del crecimiento de las nubes: los ingresos de los 50 principales

proveedores de nubes públicas se dispararon un 47 % en el último trimestre de 2013 y llegaron

a los $6,2 millardos, según Technology Business Research. Amazon Redshift y Google Big Query están

creciendo significativamente. Aquellos que se dedican a las bases de datos, como Teradata, también

se están uniendo al juego.

Más información:

Explore Big Data Analytics with Amazon Redshift (Explore los análisis de big data con Amazon Redshift)

 Los big data llegan a la nube.

Se  ha sugerido que los analistas pasan el 80 % de su tiempo preparando datos, mientras que

dedican solo el 20 % a buscar conocimiento. Pero aparecieron las herramientas de limpieza de datos

personales que se concentran en el analista. Herramientas como Trifacta, Alteryx, Paxata e Informatica

Rev facilitan la preparación de los datos y requieren menos tecnología e infraestructura para respaldarla.    

 Las ETL se vuelven personales.

Stanford:

Wrangler: Interactive Visual Specification of Data Transformation Scripts (Wrangler: especificación

visual interactiva de secuencias de comandos para la transformación de datos)

                                                                                                                                                                                           Algunos pueden pensar que el jurado aún está deliberando, pero NoSQL está dejando su huella en

la industria. NoSQL se creó para proporcionar escalabilidad, flexibilidad y la capacidad de aprovechar

grandes conjuntos de datos más rápido. Empresas como MarkLogic, Casandra, Couchbase y MongoDB

están introduciendo innovaciones en el mercado de las bases de datos SQL y están obteniendo

buenos resultados en implementaciones de producción grandes en lugares sorprendentes.

SQL o NoSQL, esa es la cuestión.

Consulte un debate de dos expertos:

What's better for your big data application, SQL or NoSQL?

(¿Qué es lo mejor para su aplicación de big data, SQL o NoSQL?)

Hadoop: parte de la nueva norma

en almacenamiento de datos.                                                                                                                                                                                            Ya sea que crea que Hadoop reemplazará a la arquitectura actual de las bases de datos o que existirá

una combinación de Hadoop y otros tipos de bases de datos; una cosa está clara, Hadoop forma parte

de la arquitectura de big data en muchas empresas. Los proveedores de almacenamiento de datos

heredado han incorporado Hadoop en su arquitectura de una u otra manera. Algunos proveedores

de bases de datos clásicas aceptaron a los líderes del mercado que adoptaron Hadoop, como Teradata,

SAP y HP. Otros, como IBM, crearon su propia versión de Hadoop. Spark e Impala continúan evolucionando

y ejercen cada vez más presión sobre los actores tradicionales. En todo caso, parece que Hadoop llegó

para quedarse y es sinónimo de arquitectura de big data.

Más ideas:

The end of the classical MPP databases era (El fin de la era de las bases de datos de MPP clásicas)

                                                                                                                                                                                           El concepto de un gran lago de datos, un gran conjunto de datos que existe en estado natural o sin

refinar, se encuentra en desarrollo. Esta idea responde algunas preguntas fundamentales sobre cómo

almacenar, administrar y usar eficazmente las cantidades masivas de datos que se reciben. Las

empresas vanguardistas Google y Facebook desarrollaron maneras útiles de aprovechar el lago de

datos, pero deben considerarse usuarias pioneras. Por el momento, el lago de datos todavía es un

concepto emergente, y esperamos ver avances en la administración y la protección del lago de big

data este año. Y como destaca Gartner, para que el lago de datos sea eficaz, se requiere un nuevo tipo

de administración.

Usted comenzará a intentar pescar

en el lago de datos.

Gartner Says Beware of the Data Lake Fallacy (Gartner advierte sobre la falacia del lago de datos)  

El gran ecosistema de datos comenzará

a cambiar de forma.

Cuando surgen metodologías nuevas, se crea un ecosistema nuevo alrededor de ellas. Lo mismo sucede

con los big data. Tenemos formas nuevas de almacenar los datos, limpiarlos, agregarles contenido, analizarlos

profundamente y, por supuesto, visualizarlos; además de formas nuevas de analizar los datos de máquina

e incorporar a las redes sociales. En el próximo año, veremos cambios sorprendentes en el ecosistema

actual. Especialmente, veremos que las bases de datos de MPP (procesamiento paralelo masivo) tendrán una

función diferente y menos prominente.

The end of the classical MPP databases era (El fin de la era de las bases de datos de MPP clásicas)

La IoT (Internet de las cosas) continuará creciendo e impulsando nuevas soluciones de datos. Su Ford Fusion envía 250 GB de datos a Ford, quién, a su vez, le comunica a usted que sucede algo malo

con su auto. Parece una fantasía, pero las empresas de hardware y de semiconductores apuntan a eso.

Empresas de motores de reacción, como Ford, GE y Rolls Royce, son solo unos pocos ejemplos de

empresas que invierten en IoT. En 2015, observaremos un mayor uso de IoT por parte de

fabricantes. Algunas empresas de tecnología, como Cisco, crearán soluciones basadas en

ese concepto para ayudar a administrar las cantidades masivas de datos.

Material  de lectura adicional:

McKinsey Quarterly: The Internet of Things (La Internet de las cosas)

Ford Embracing Analytics and Big Data to Inform Eco-Conscious Decisions, Stay Green (Ford adopta

los análisis y los big data para tomar decisiones que no dañen el ecosistema y sean ecológicas)

En 2015, las empresas seguirán viendo la evolución de este entorno.

Las organizaciones ya iniciaron el camino de adoptar big data para incrementar los ingresos,

controlar los costos y encontrar nuevas visiones que impulsen los negocios.

Para obtener más información, lea  "7 sugerencias para tener éxito con Big Data en el 2014".

Este informe ofrece ideas inteligentes sobre cómo puede usar big data en su organización.

 

Acerca de Tableau Software

Tableau Software (NYSE: DATA)

Ayuda a las personas a ver y comprender

los datos. Proporciona inteligencia de negocios

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de la PC al iPad. Las soluciones de Tableau

generan dashboards rápidos, visuales y de

autoservicio sin necesidad de aptitudes

de programación. 

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