El análisis de Big Data, que extraer valor de Big Data hoy se ha convertido en un imperativo empresarial si aspiramos a tomar mejores decisiones, predecir hábitos de consumo y, en resumen, cuando buscamos obtener una ventaja competitiva que nos diferencie de nuestros competidores.
La irrupción de nuevas tecnologías Big Data ha obligado a reformular las estrategias de los centros de datos para lograr la eficiencia y entrar al conocimiento de estas preferencias colectivas a partir de enormes volúmenes de datos de cientos de millones de dispositivos. Y, indudablemente, en esa reformulación Hadoop es un elemento clave gracias a la enorme utilidad del código abierto del elefante amarillo para guardar y procesar macrodatos a bajo costo.
Pero aunque la revolución impulsada por Hadoop, artífice de la democratización del Big Data, posibilita escalar a bajo coste, lo cierto es que además implica deficiencias que necesitan ser arreglados. Aún cuando hoy Hadoop es casi sinónimo de Big Data, no solo se requieren plataformas más robustas, ágiles y escalables, sino que además herramientas de análisis en tiempo real para una gran mejora de los procesos de toma de decisiones a nivel político y comercial.
Análisis en tiempo real con tecnologías no disruptivas
Su potencial y popularidad nos posibilitan afirmar que, como motor de procesamiento de big data, Hadoop seguirá formando parte del futuro de Big Data en un futuro cercano, e inclusive en el mediano y largo plazo, pero con ítems que lo complementen para impulsar estas debilidades. Por eso, habrá comparte el centro de atención con nuevas tecnologías que ayudan a aprovechar al máximo el Big Data.
Concretamente, soluciones capaces de dar respuesta a la necesidades de análisis en tiempo real y, a modo de ejemplo, motores en memoria (Spark, Storm, etc.) para permitir consultas en tiempo real son los candidatos más fuertes. A implementación conjunta que aprovechan los diferentes recursos en arquitecturas ad hoc, aún cuando en el futuro pueden convertirse en tecnologías disruptivas.
Esta necesidad emergente de analizar big data para la toma de decisiones comerciales inmediatas obligará a las tecnologías de Big Data a madurar. hasta su total unificación, como sucedió en su momento con las bases de datos relacionales.
Por tanto, frente a las tendencias actuales, un futuro más allá de Hadoop significa no tanto su exclusión, sino un mejora recurriendo a otras soluciones complementarias que además satisfagan este requisito de análisis en tiempo real o que ayuden a garantizar su rendimiento, sin renunciar las ventajas de una escalabilidad infinita y un gran repositorio de datos.
Fuente de la imagen: pakorn / FreeDigitalPhotos.net
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