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Inicialmente abordé este tema para una sola entrada,

posteriormente al percatarme de cómo iba creciendo he decido dividirlo en dos.

En la primera parte nos centraremos en una breve introducción al Big Data,

su historia, los desafíos a los que se enfrenta…

Mientras que en la segunda, una vez puestos en contexto, enfocaremos el tema desde la perspectiva SAP,

Una vez dicho esto, empecemos.

¿Qué es esto del BIG DATA?

Existen muchas definiciones para el BIG DATA.


El Big Data o Datos masivos es un concepto que hace referencia a la acumulación de grandes cantidades de datos

y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos. Wikipedia


En términos generales podríamos referirnos como a la tendencia en el avance de la tecnología

que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones,

la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados y semi-estructurados). IBM


Big Data es el océano de información en que nadamos a diario –vastos zetabytes de datos

que fluyen desde nuestras computadoras, dispositivos móviles y sensores de máquinas-. SAP
(Una definición en perfecta prosa poética)

Básicamente todas vienen a expresar la misma idea,

pero bajo mi humilde opinión creo que la mejor define la actual situación

por la que está pasando el termino es este Tweet escrito por Dan Ariely en enero de 2013.

¿Cómo surge el BIG DATA?

El término «Big Data» se empleó por primera vez en un artículo de los investigadores de la

NASA Michael Cox y David Ellsworth.

Ambos afirmaron que el ritmo de crecimiento de los datos empezaba a ser un problema
para los sistemas informáticos actuales. Esto se denominó el «problema del Big Data».

El término «Big Data» comenzó a utilizarse con cada vez más frecuencia en los círculos tecnológicos.
La revista Wired publicó un artículo en el que se presentaba el impacto positivo y negativo del aluvión de datos reciente.

Poco a poco el problema empieza a ser más envidente, The Economist publicó el informe titulado Data, Data Everywhere.
En él, su autor Kenneth Cukier escribe: «…el mundo contiene una cantidad de información digital
de una magnitud inimaginable, cuyo ritmo de crecimiento es frenético…
El efecto es patente en todos los ámbitos de nuestra vida, desde los negocios hasta la ciencia, los gobiernos o el arte».

¿Qué problemas aborda el Big DATA?

La producción de datos aumenta a un ritmo espectacular.
Los expertos apuntan a un aumento estimado del 4300 % en la generación de datos anuales para 2020.
Entre los principales motivos que llevan a este cambio se incluyen el cambio de tecnologías analógicas a digitales
y el rápido aumento en la generación de datos, tanto por particulares como por grandes empresas.

El crecimiento dramático de los datos destructurados como fotos, vídeos, y social media,
desafíos tecnológicos como el estudio del genoma humano,
provocan la disrupción del modelo tradicional para el almacenamiento de información, el modelo relacional.

Ante la imposibilidad de tratar este crecimiento exponencial con las bases de datos tradicionales (Relacionales)
surgen nuevos modelos como NoSQL Database, Parallel Relational Database o Hadoop.


La tendencia nos indica que poco a poco y debido en gran parte al problema anteriormente citado
estos nuevos modelos irán imponiéndose.


Con esto finalizo la parte uno.

En la siguiente entrada, como henos comentado , abordaremos el tema desde la perspectiva de las herramientas.
Centrándonos en las soluciones que plantea SAP para el tratamiento del BIG DATA.

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