Se habla mucho sobre la tecnología Big Data, pero una de las preguntas más habituales sigue siendo cuál es el origen del Big Data y en qué momento comienza realmente esta disciplina.
Con el paso del tiempo han surgido distintas versiones sobre el origen del Big Data. Sin embargo, una de las más aceptadas en el ámbito tecnológico sitúa su inicio en Google, a partir del trabajo publicado en 2003 por Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff y Shun-Tak Leung sobre el Google File System (GFS), un sistema de ficheros distribuido para gestionar grandes volúmenes de datos de forma eficiente.
El origen del Big Data y su consolidación tecnológica
Desde la escritura cuneiforme, el sistema de escritura más antiguo conocido, hasta los centros de datos modernos, la humanidad ha recopilado información continuamente. Esta capacidad se aceleró y a comienzos del años 2020, la generación global de datos superaba las decenas de zettabytes, una escala sin precedente.
Este crecimiento acelerado de la información exigió nuevos modelos de almacenamiento y procesamiento que los sistemas tradicionales no podían asumir, dando paso a soluciones diseñadas para operar a gran escala.
La evolución del Big Data dará lugar a nuevos perfiles profesionales que aún no forman parte del mercado laboral actual
Google y el origen del Big Data moderno
Google presentó en 2004 uno de los componentes fundamentales que todavía hoy define el ecosistema Big Data, un nuevo paradigma de procesamiento distribuido conocido como MapReduce. Este modelo permitió dividir grandes volúmenes de datos en tareas paralelas y consolidar resultados eficientemente, facilitando el análisis sobre infraestructuras distribuidas.
Este enfoque sustituyó los sistemas monolíticos por arquitecturas distribuidas y sentó las bases de muchas plataformas Big Data modernas.
Poco después, Google presentó Bigtable, un sistema de almacenamiento distribuido NoSQL diseñado para gestionar grandes volúmenes de datos a escala. Este enfoque influyó de manera decisiva en Cassandra o HBase, pilares del almacenamiento Big Data.
El impacto de estas innovaciones no se limitó al ámbito interno de Google. Inspirados por sus publicaciones técnicas, los ingenieros Doug Cutting y Mike Cafarella trasladaron estos principios al mundo del software libre. En torno a 2006 impulsaron el nacimiento de Hadoop, la primera plataforma Big Data Open Source basada en almacenamiento distribuido y procesamiento paralelo. Hadoop se consolidó como la base de un amplio ecosistema y durante años fue el núcleo de muchas arquitecturas Big Data empresariales.
La NASA y la gestión masiva de datos científicos
El origen del Big Data no se asocia únicamente al entorno empresarial y a compañías tecnológicas como Google. Existe otra línea histórica relevante vinculada a la NASA, donde la necesidad de gestionar grandes volúmenes de datos apareció mucho antes de su popularización comercial.
Desde finales del siglo XX, la NASA afrontó un crecimiento exponencial de datos procedentes de satélites y sensores científicos. Esta situación exigió infraestructuras capaces de operar a gran escala y anticipó muchos de los principios del Big Data actual.
A diferencia del enfoque empresarial, el reto de la NASA se centraba en la fiabilidad, la escalabilidad y la capacidad de análisis científico. La gestión de datos climáticos, astronómicos y espaciales exigió integrar múltiples fuentes y largos periodos temporales, sentando las bases de la analítica avanzada.
Esta visión alternativa, es explicada por expertos del sector, como Miguel Camacho, a través del siguiente vídeo.
Por qué surge el Big Data como necesidad empresarial
El Big Data surge como necesidad cuando la generación de información pasa a formar parte de la operativa diaria de las organizaciones. La digitalización, el comercio electrónico y las plataformas digitales multiplican el volumen, la velocidad y la diversidad de los datos disponibles. Este escenario transforma la información en un activo estructural del negocio.
Durante años, las empresas utilizaron sistemas pensados para volúmenes limitados y esquemas rígidos. Las bases de datos tradicionales mostraron límites claros ante el crecimiento continuo de la información, lo que impulsó nuevos enfoques.
El Big Data responde a este cambio al introducir modelos de almacenamiento y procesamiento capaces de gestionar grandes volúmenes de datos distribuidos y heterogéneos. Este enfoque integra datos de múltiples fuentes y reduce los tiempos de análisis. La gestión de la información pasa a ocupar un lugar central en la estrategia empresarial.
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