Las tecnologías de la información que ayudan a desarrollar el Big Data a gran escala sirven para que puedas obtener una serie de beneficios en tu empresa. De igual manera, permite que entiendas algunos de los procesos y elementos que conforman la nueva transformación digital en este aspecto. Debes entender que los datos están en todos lados y que existen en una cantidad masiva, unos 2.5 zettabytes. Además, están creciendo de forma acelerada.
Toda esta cantidad de información requiere de tecnología de punta para que puedan ser útiles para tu empresa u organización. De tal manera que las imágenes, vídeos y hasta tus finanzas, sirven para que tomes decisiones más acertadas. Además, puedes extraer ideas de estos datos para mejorar la productividad y rentabilidad de tu compañía. Por ello, los procesos que utilizan Big Data para obtener información útil, requieren de ciertas tecnologías para lograr el éxito.
Tecnologías de la información en modelos de base de datos
Cuando se valoran los soportes por los cuales las empresas están virando su rumbo hacia el Big Data, se tiene que hacer una evaluación a fondo de las tecnologías que habitualmente procesan y almacenan información. Una de estas tecnologías es el modelo relacional, el cual está cimentado en los gestores de bases de datos relacionales.
Es una de las tecnologías de información que ofrecen lenguajes que ayudan a consultar los datos. Además, son sencillos de emplear. De igual manera, proporcionan un procesamiento sencillo que otros modelos de jerarquía o basados en redes no pueden ofrecer. El modelo de almacenamiento es simple; los datos son guardados en filas y columnas. Que a la vez están en tablas.
Es en este caso de nuevas tecnologías de la información en donde puedes encontrar las bases de datos no relacionales o NoSQL. Estas nuevas plataformas permiten administrar las bases de datos bajo otro paradigma diferentes a las bases de datos SQL. Las bases de datos NoSQL no necesitan una agrupación de columnas fijas. Tampoco necesitan las uniones y permiten un escalamiento de tipo horizontal. Es decir, este tipo de escalamiento permite la distribución de los datos en múltiples servidores.
Una de las ventajas de este nuevo paradigma es su enorme escalabilidad, la cual permite una ejecución de sistemas en paralelo. Además, permite una mejor distribución de los datos en mayor número de nodos.
Servidores dedicados para Big Data
Este tipo de servidores deben manejar una cantidad masiva de datos. Puedes hacerte una idea de cantidades masivas, pues se habla de terabytes, petabytes y muchos más. En cuanto al nuevo paradigma de tecnologías de la información dedicadas al Big Data, no se puede esperar que un servidor guarde tal cantidad tan inmensa de datos e información.
Resulta importante que, debido a que se deben guardar cantidades de datos y que además su procesamiento sea de alta velocidad, se deba tener en cuenta el almacenamiento directo del Big Data. ¿Cómo se logra? Para empezar, las unidades que sean destinadas a guardar la información deben ser de estado sólido (SSD) y también DAS. ¿Qué es DAS? Son unidades de almacenamiento directo o Data Attached Storage, por sus siglas en inglés.
Mejor procesamiento de Big Data
Las técnicas que se utilizan para procesar Big Data tienen que analizar terabytes y petabytes (hasta ahora) de datos. Esto se traduce en una cantidad casi infinita. Por ello, si se hablan de tecnologías de la información, el procesamiento por lotes (batch) de los datos offline, deberían ser a gran escala y a una potencia plena.
Igualmente, el procesamiento de flujo en tiempo real se hace sobre los datos más recientes. Esto para obtener un perfil más específico. También se usa este tipo de procesamiento para encontrar valores que no son comunes, para detectar transacciones fraudulentas y para monitorización de seguridad.
No obstante, el problema de hacer estos procesos de forma rápida o de baja latencia para una agrupación completa de Big Data sigue latente. Esto significa que los sistemas avanzados deben procesar terabytes y, en algunos casos petabytes en cuestión de segundos. Cuando se logra este nivel de procesamiento, es cuando hay mayor cantidad de ejecuciones en paralelo.
Tecnologías de la información en análisis de audio
Una de las tecnologías de la información que está suplantando la escritura de texto a través de dispositivos, es el audio. Por esta razón, las ejecuciones de Big Data se centran en analizar y separar información de índole no estructurada del audio. Cuando este análisis es aplicado al lenguaje humano (el lenguaje hablado), se trata de análisis de voz.
Análisis de vídeo
El análisis de contenido de vídeo o VCA (Video Content Analysis), dispone de una serie de tecnologías de la información para analizar y separar información relevante a partir de las grabaciones hechas en vídeos. Gracias a estas nuevas tecnologías, ya puedes procesar y analizar vídeos en tiempo real y los pre grabados. Las cámaras de seguridad de circuito cerrado (CCTV) y los entornos web de transmisión de vídeos son las principales fuentes de datos de este tipo.
Cuando se analizan redes sociales, las tecnologías de la información se centran en datos estructurados y no estructurados. Estas redes comprenden múltiples plataformas de Internet que te permiten intercambiar grandes volúmenes de contenido diferente. Cualquier entorno o ecosistema que permita interacciones sociales entre individuos, se cataloga como redes sociales. De allí es donde se extrae la información más valiosa en términos de marketing. Las nuevas tecnologías de la información que se encargan de procesar grandes cantidades de datos son fundamentales para tu empresa. Por ello, el Máster en Big Data y Business Analytics te provee de las mejores herramientas para que apliques tecnología de punta en el mejoramiento de tu negocio.
