El origen del Big Data

Se ha hablado mucho sobre la tecnología Big Data, pero ¿Sabes cuándo se originó?

Existen muchos orígenes del Big Data, hay muchas versiones de cuándo comenzó todo. Aunque algunos autores coinciden en situarlo en Google, como no podría ser de otra forma, más concretamente en el estudio de Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung que publicaron en 2003, en el que explicaba su sistema de ficheros distribuidos Google File System (GFS).

La génesis del Big Data: Aquí empezó todo

Desde la escritura cuneiforme, el más antiguo sistema de escritura conocido hasta la fecha, hasta los centros de datos modernos, la raza humana siempre ha recopilado información. Es más, se prevé que, en 2020, nuestra civilización habrá generado 40 zettabytes de información, lo que equivale a 57 veces el número de granos de arena presentes en todas las playas del mundo

Google y el Big Data

Con ese ímpetu, Google presentó en 2004, el otro componente básico que hoy en día aún forma parte de las plataformas Big Data: Un nuevo paradigma en procesamiento distribuido al que llamó Map & Reduce.

 La evolución del Big Data provocará que muchos de los niños recién nacidos actualmente trabajen en puestos que hoy en día todavía no existen

Más tarde se revela el Cloud Bigtable que es el servicio de base de datos de Big Data NoSQL de Google, al que muchos consideran el precursor de los almacenes de datos NoSQL tipo Cassandra, HBase… Otras de las piezas destacadas que conforman el universo Big Data.

Google ha seguido enriqueciendo el panorama Big Data con nuevas invenciones, pero si importante fue Google, tanto o más fueron los ingenieros de Apache Doug Cutting y Mike Cafarella que alrededor de 2006 llevaron los paradigmas de Google a la culminación de la primera plataforma Big Data Open Source a la que llamaron Hadoop y que hoy en día sigue siendo la base de la mayor parte de sistemas Big Data y sobre la que ha crecido un enorme ecosistema de herramientas que lo utilizan como su base.

La NASA y el Big Data

No solo tiene fuerza la versión de Google, existe otra versión relacionada con la NASA. En el siguiente vídeo Miguel Camacho, CEO en Atalaya Technologies y CTO en Smartvel lo explica.

¿Cuál será el futuro del Big Data? ¿Cuáles son los motivos por los que el Big Data está cambiando el mundo?

• Estamos viviendo la 4ª Revolución industrial y son las empresas de sectores tradiciones las que están obligadas a transformarse o estarán avocadas al olvido.
• Además, ahora los Datos Masivos están teniendo una gran repercusión en el mundo y son tan valiosos que están considerados como la gasolina del s. XXI.
• Hay que tener en cuenta que el Big Data puede ayudar a las empresas a aprovechar toda la información del usuario, para así ofrecerles la mejor experiencia posible.
• En definitiva, el Big Data puede ofrecer a las compañías la posibilidad de mejorar la eficiencia de servicios y productos porque disponen de más datos que nunca.

Lo que sí está claro, es que la evolución del Big Data provocará que muchos de los niños recién nacidos actualmente trabajen en puestos que hoy en día todavía no existen. Pero volviendo al presente ¿Cuáles son los perfiles que se están buscando ahora?

Los perfiles más buscados de Big Data

Los perfiles más buscados en el campo de Big Data suelen variar según las necesidades y demandas del mercado laboral. Estos son algunos:

• Científico de datos (Data Scientist): Los científicos de datos son expertos en la extracción, análisis e interpretación de grandes volúmenes de datos. Tienen habilidades en estadística, aprendizaje automático (machine learning), visualización de datos y programación. Además, son capaces de aplicar técnicas de análisis avanzado para tomar decisiones basadas en datos.
• Ingeniero de datos en la nube (Cloud Data Engineer): Estos ingenieros se centran en construir y mantener la infraestructura de datos en entornos de nube. Tienen conocimientos en tecnologías de almacenamiento y procesamiento de datos en la nube, como Amazon S3, Azure Data Lake Storage o Google Cloud Storage. Son responsables de garantizar la calidad, integridad y disponibilidad de los datos, así como de diseñar y mantener flujos de datos eficientes y escalables.
• Analista de datos de salud (Health Data Analyst): Estos profesionales se encargan de recopilar, limpiar y analizar datos de salud, como registros médicos electrónicos, datos de ensayos clínicos, datos de sensores médicos, entre otros. Utilizan técnicas de análisis de datos y herramientas de Big Data para identificar patrones, tendencias y relaciones que puedan ayudar en la toma de decisiones clínicas, la mejora de los protocolos de tratamiento y la identificación de áreas de mejora en la atención médica.
• Ingeniero de datos (Data Engineer): Los ingenieros de datos se enfocan en diseñar, construir y mantener la infraestructura de datos necesaria para almacenar, procesar y gestionar grandes volúmenes de información. Son expertos en tecnologías de bases de datos, procesamiento distribuido, integración de datos y herramientas como Hadoop, Spark y SQL.
• Arquitecto de Big Data (Big Data Architect): Los arquitectos de Big Data son responsables de diseñar y construir arquitecturas escalables y eficientes para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Tienen conocimientos en tecnologías de Big Data, como Hadoop, Spark, sistemas de almacenamiento distribuido y técnicas de integración de datos.
• Ingeniero de machine learning (Machine Learning Engineer): Estos profesionales se dedican a desarrollar y desplegar modelos de aprendizaje automático y algoritmos de procesamiento de datos. Son expertos en lenguajes de programación como Python o R, y en bibliotecas y frameworks de machine learning como TensorFlow o scikit-learn.
• Analista de datos (Data Analyst): Los analistas de datos se especializan en recopilar, limpiar y analizar datos para obtener información valiosa que ayude en la toma de decisiones empresariales. Tienen habilidades en estadística, análisis de datos, herramientas de consulta SQL y conocimientos en herramientas de visualización de datos.
• Especialista en visualización de datos (Data Visualization Specialist): Estos profesionales se enfocan en crear visualizaciones efectivas y comprensibles de datos complejos para ayudar a los usuarios a entender patrones, tendencias y relaciones en los datos. Tienen habilidades en diseño gráfico, herramientas de visualización de datos y conocimientos en estadística.
• Arquitecto de soluciones en la nube (Cloud Solutions Architect): Estos profesionales se especializan en diseñar e implementar arquitecturas de Big Data en entornos de nube. Tienen experiencia en tecnologías y servicios de proveedores de nube como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud Platform (GCP). Son capaces de diseñar soluciones escalables, seguras y eficientes que aprovechan las capacidades de la nube para el procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos.
• Especialista en seguridad y privacidad de datos sanitarios (Health Data Security and Privacy Specialist): Estos expertos se enfocan en garantizar la seguridad y privacidad de los datos sanitarios, que son altamente sensibles. Tienen conocimientos en regulaciones y estándares de seguridad de datos en el sector de la salud, y diseñan e implementan medidas de seguridad y políticas de privacidad para proteger la confidencialidad e integridad de la información sanitaria.

Estos son solo algunos de los perfiles más buscados en el campo del Big Data. A medida que avanza la tecnología y surgen nuevas herramientas, es posible que aparezcan perfiles especializados adicionales. Si estás interesado en una carrera en Big Data, es recomendable mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías del campo.

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