Tras la ponencia que impartí el pasado mes de junio en la jornada organizada en San Sebastián sobre Big Data para los negocios, los responsables de la revista técnico-científica “DYNA New Technologies” se pusieron en contacto conmigo para solicitarme una colaboración en forma de artículo, donde recogiese las ideas principales de lo expuesto en dicha ponencia. De la organización de mis notas y su desarrollo en un hilo conductor histórico, y tras pasar los convenientes ciclos de revisión durante los últimos meses, nace el artículo “Entendiendo el Big Data: antecedentes, origen y desarrollo posterior” cuya reciente publicación anuncio y comparto en esta entrada de blog.
El hilo histórico del artículo se inicia con un repaso de los antecedentes de la analítica de datos aplicada a los negocios, para recorrer los principales conceptos que comparten “ecosistema” con el Big Data (Business Intelligence, Data Mining, Data Science, …), remontándome a sus orígenes y aportando sus definiciones como clave para poder entender el Big Data en el contexto correcto. Partiendo de dicho contexto, detallo lo que podemos entender como origen de las tecnologías Big Data, con las innovaciones lanzadas en primera instancia por Google, y con especial hincapié en su modelo MapReduce y el sistema de ficheros distribuidos sobre el que se implementa, herramientas cuya divulgación facilitó el nacimiento posterior de Apache Hadoop.
A partir de ahí, hago un recorrido por una serie de hitos y herramientas relevantes (herramientas para potenciar el análisis sobre Hadoop, nuevas bases de datos NoSQL, mejoras sobre la implementación original de Hadoop, alternativas tan pujantes hoy en día como Apache Spark, propuestas genéricas como la Arquitectura Lambda, etc.) que han ido desarrollándose en torno al Big Data hasta nuestros días. En la conclusión, además de reforzar la idea de que no toda la minería de datos es Big Data (a pesar de la aparente confusión y mezcla entre ambos términos que padecemos en la actualidad), apunto a diferentes líneas de desarrollo y aplicación del Big Data como tecnología que aporta valor en diversos contextos de negocio.
Los responsables de la revista han tenido a bien (lo cual les agradezco encarecidamente) facilitarme un enlace directo de descarga del artículo para publicarlo en mi blog, y así hacerlo accesible a todos los lectores del mismo. Así que, a modo de regalo navideño :-) para felicitaros las fiestas y el año nuevo a todos los que seguís el blog, aquí os dejo el enlace para acceder al artículo “Entendiendo el Big Data: antecedentes, origen y desarrollo posterior”. Confío en que su lectura os resulte de interés y utilidad.
A partir de ahí, hago un recorrido por una serie de hitos y herramientas relevantes (herramientas para potenciar el análisis sobre Hadoop, nuevas bases de datos NoSQL, mejoras sobre la implementación original de Hadoop, alternativas tan pujantes hoy en día como Apache Spark, propuestas genéricas como la Arquitectura Lambda, etc.) que han ido desarrollándose en torno al Big Data hasta nuestros días. En la conclusión, además de reforzar la idea de que no toda la minería de datos es Big Data (a pesar de la aparente confusión y mezcla entre ambos términos que padecemos en la actualidad), apunto a diferentes líneas de desarrollo y aplicación del Big Data como tecnología que aporta valor en diversos contextos de negocio.
Los responsables de la revista han tenido a bien (lo cual les agradezco encarecidamente) facilitarme un enlace directo de descarga del artículo para publicarlo en mi blog, y así hacerlo accesible a todos los lectores del mismo. Así que, a modo de regalo navideño :-) para felicitaros las fiestas y el año nuevo a todos los que seguís el blog, aquí os dejo el enlace para acceder al artículo “Entendiendo el Big Data: antecedentes, origen y desarrollo posterior”. Confío en que su lectura os resulte de interés y utilidad.
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