LAS 8TENDENCIAS PRINCIPALES

PARA 2016

BIG DATA

El año 2015 fue un año importante en el mundo de los big data. Lo que solía ser pura

novedad pasó a ser la norma a medida que las empresas se dieron cuenta de que los

datos, en todas sus formas y tamaños, son cruciales para tomar las mejores decisiones.

En el año 2016, veremos un crecimiento continuo en los sistemas que dan soporte

a las formas de datos no relacionales o sin estructura, así como a los volúmenes

masivos de datos. Estos sistemas evolucionarán y madurarán para funcionar

correctamente en el marco de los sistemas y estándares empresariales de TI.

Esto permitirá que tanto los usuarios corporativos como los científicos de datos

aprovechen al máximo el valor de los big data.

En Tableau, cada año analizamos lo más destacado del sector. Este debate ofrece

como resultado una lista con las tendencias principales de los big data para el año

siguiente. A continuación presentamos nuestras predicciones para el año 2016.

#datatrends16

NoSQL al poder

Material de lectura adicional:Magic Quadrant for Operational Database Management Systems (Cuadrante Mágico para sistemas de administración de bases de datos operacionales)

En las tendencias sobre big data del año pasado, notamos un incremento en la adopción de tecnologías NoSQL, que están asociadas habitualmente con los datos sin estructura. Las bases de datos NoSQL ocuparán un espacio destacado en el panorama de TI empresarial, a medida que las ventajas de las bases de datos sin esquema sean cada vez más evidentes. Nada lo demuestra con mayor vehemencia que el Cuadrante Mágico de Gartner para los sistemas de administración de bases de datos operacionales, cuyo dominio estaba anteriormente en manos de Oracle, IBM, Microsoft y SAP. Por el contrario, en el Cuadrante Mágico más reciente, vemos que las compañías NoSQL, entre las que se encuentran MongoDB, DataStax, Redis Labs, MarkLogic y Amazon Web Services (con DynamoDB), superan en número a los proveedores de bases de datos tradicionales en la categoría de líderes.

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TENDENCIAS PRINCIPALES PARA 2016

BIG DATA

Apache Spark ilumina los big data

Material de lectura adicional:Databricks Application Spotlight: Tableau Software (Artículo de Databricks acerca de Tableau Software)

Apache Spark pasó de ser un componente del ecosistema de Hadoop a ser la plataforma de big data preferida para un gran número de empresas. Spark proporciona una velocidad de procesamiento de datos significativamente superior a la de Hadoop y, en la actualidad, es el proyecto de big data de código abierto más grande, según el creador de Spark y cofundador de Databricks, Matei Zaharia. Vemos casos cada vez más convincentes del uso de Spark en empresas, como en Goldman Sachs, donde se convirtió en la “lingua franca” del análisis de big data.

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TENDENCIAS PRINCIPALES PARA 2016

BIG DATA

Los proyectos de Hadoop maduran Las empresas continúan su transformación desde la prueba de concepto a la producción

Material de lectura adicional:AtScale’s Hadoop Maturity Survey highlights Big Data’s relentless growth (Una encuesta de madurez de Hadoop realizada por AtScale destaca el crecimiento implacable de los big data)

En una encuesta reciente realizada a 2200 clientes de Hadoop, solo el 3 % de los participantes anticiparon que reducirán el uso de Hadoop en los próximos 12 meses. De quienes ya utilizan Hadoop, el 76 % planea aumentar el uso de la herramienta dentro de los próximos 3 meses. Y, finalmente, casi la mitad de las empresas que todavía no utilizan Hadoop dice que lo hará dentro de los próximos 12 meses. La misma encuesta también reveló que Tableau es la herramienta líder de inteligencia de negocios para las empresas que utilizan o se plantean utilizar Hadoop, así como para aquellas con un mayor nivel de madurez en su uso.

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BIG DATA

Los big data crecen:Hadoop se incorpora a los estándares empresariales

Material de lectura adicional:Information Week - Cloudera Brings Role-Based Security To Hadoop (Cloudera incorpora la seguridad basada en roles a Hadoop)

Como prueba adicional de la tendencia en aumento de Hadoop como parte fundamental del panorama de TI empresarial, veremos un crecimiento de la inversión en los componentes que rodean a los sistemas empresariales, como la seguridad. El proyecto de Apache Sentry proporciona un sistema para aplicar una autorización detallada y basada en roles sobre los datos y los metadatos almacenados en un clúster de Hadoop. Estos son los tipos de funcionalidades que los clientes corporativos esperan de sus plataformas de sistemas de administración de bases de datos relacionales (RDBMS). Actualmente, están a la vanguardia de las tecnologías emergentes de big data y contribuyen a simplificar la adopción empresarial.

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BIG DATA

Los big data toman velocidad: Las opciones se expanden para inyectar rapidez a Hadoop

Material de lectura adicional:5 prácticas recomendadas para Tableau y Hadoop

Con el progresivo afianzamiento de Hadoop en la empresa, vemos una demanda creciente por parte de los usuarios finales de las mismas funcionalidades rápidas de exploración de datos que llegaron a esperar de los almacenes de datos tradicionales. Para satisfacer esa demanda, observamos una adopción en aumento de tecnologías como Cloudera Impala, AtScale, Actian Vector y Jethro Data, que habilitan en Hadoop un viejo conocido del usuario corporativo: el cubo OLAP. De este modo, se desdibujan aún más las líneas detrás de los conceptos de inteligencia de negocios “tradicionales” y el mundo de los big data.

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BIG DATA

Crece el número de opciones para preparar a los usuarios finales a descubrir todas las formas de datos. Material de lectura adicional:

Alteryx, Trifacta, Paxata, Lavastorm, Informatica

Las herramientas de preparación de datos de autoservicio ganan popularidad. En parte, esto se debe al cambio hacia la adopción de herramientas de descubrimiento de datos generados por usuarios corporativos, como Tableau, que reducen el tiempo de análisis de datos. Ahora, estos usuarios también desean ser capaces de reducir el tiempo y la complejidad de la preparación de datos para el análisis, algo que resulta especialmente importante en el mundo de los big data cuando se trabaja con varios tipos y formatos de datos. Hemos visto un gran número de innovaciones en esta área procedente de compañías dedicadas a la preparación de big data para usuarios finales, como Alteryx, Trifacta, Paxata y Lavastorm. Mientras tanto, otros importantes líderes de ETL, como Informatica con su producto Rev, realizan grandes inversiones en este sector.

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BIG DATA

El crecimiento de los almacenes de datos MPP gana impulso en la nube

Material de lectura adicional:Cloud Data Warehouse Race Heats Up (Se acelera la carrera de los almacenes de datos)

La “muerte” del almacén de datos se ha preconizado de manera exagerada durante los últimos tiempos, pero no es ningún secreto que el crecimiento en este segmento del mercado se ha desacelerado. Sin embargo, actualmente vemos un importantísimo cambio en la aplicación de esta tecnología en la nube, liderado por Amazon y su almacén de datos en la nube a pedido, Redshift. Este fue el servicio de AWS que creció más rápido, pero ahora debe hacer frente a la competencia de Google (con BigQuery), las ofertas de poderosos competidores de almacenamiento de datos como Microsoft (con el almacén de datos Azure SQL) y Teradata. Además, nuevas empresas emergentes, como Snowflake (ganador de Strata + Hadoop World 2015 Startup Showcase), también están logrando excelentes índices de adopción. Los analistas indican que el 90 % de las empresas que adoptaron Hadoop conservarán también sus almacenes de datos. Con estas nuevas ofertas en la nube, los clientes pueden aumentar o reducir dinámicamente su capacidad de almacenamiento y calcular recursos en el almacén de datos según el volumen de información almacenado en sus mares de datos de Hadoop.

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TENDENCIAS PRINCIPALES PARA 2016

BIG DATA

Convergen las expresiones de moda

Material de lectura adicional:Todas las cosas: visualización de datos en un mundo de dispositivos conectados

La tecnología todavía se encuentra en sus primeras etapas, pero los datos de dispositivos en la Internet de las cosas se convertirán en una de las aplicaciones más importantes para la nube y un catalizador de la explosión de petabytes. Por esta razón, los líderes del sector, como Google, Amazon Web Services y Microsoft dan vida a servicios de la Internet de las cosas, donde los datos se pueden transferir sin inconvenientes a sus motores de análisis basados en la nube.

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Convergencia entre IoT, la nube y big data

LAS 8TENDENCIAS PRINCIPALES

PARA 2016

BIG DATA

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