tendencias principales para 2016

LAS 8
TENDENCIAS PRINCIPALES
PARA 2016
BIG DATA
El año 2015 fue un año importante en el mundo de los big data. Lo que solía ser pura
novedad pasó a ser la norma a medida que las empresas se dieron cuenta de que los
datos, en todas sus formas y tamaños, son cruciales para tomar las mejores decisiones.
En el año 2016, veremos un crecimiento continuo en los sistemas que dan soporte
a las formas de datos no relacionales o sin estructura, así como a los volúmenes
masivos de datos. Estos sistemas evolucionarán y madurarán para funcionar
correctamente en el marco de los sistemas y estándares empresariales de TI.
Esto permitirá que tanto los usuarios corporativos como los científicos de datos
aprovechen al máximo el valor de los big data.
En Tableau, cada año analizamos lo más destacado del sector. Este debate ofrece
como resultado una lista con las tendencias principales de los big data para el año
siguiente. A continuación presentamos nuestras predicciones para el año 2016.
#datatrends16
LAS 8
TENDENCIAS PRINCIPALES
PARA 2016
BIG DATA
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NoSQL
al poder
En las tendencias sobre big data del año pasado, notamos
un incremento en la adopción de tecnologías NoSQL, que
están asociadas habitualmente con los datos sin estructura.
Las bases de datos NoSQL ocuparán un espacio destacado
en el panorama de TI empresarial, a medida que las ventajas
de las bases de datos sin esquema sean cada vez más evidentes.
Nada lo demuestra con mayor vehemencia que el Cuadrante
Mágico de Gartner para los sistemas de administración de bases
de datos operacionales, cuyo dominio estaba anteriormente
en manos de Oracle, IBM, Microsoft y SAP. Por el contrario,
en el Cuadrante Mágico más reciente, vemos que las compañías
NoSQL, entre las que se encuentran MongoDB, DataStax, Redis
Labs, MarkLogic y Amazon Web Services (con DynamoDB),
superan en número a los proveedores de bases de datos
tradicionales en la categoría de líderes.
Material de lectura adicional:
Magic Quadrant for Operational Database Management Systems
(Cuadrante Mágico para sistemas de administración de bases de datos operacionales)
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BIG DATA
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Apache
Spark
ilumina los
big data
Apache Spark pasó de ser un componente del ecosistema
de Hadoop a ser la plataforma de big data preferida para un
gran número de empresas. Spark proporciona una velocidad
de procesamiento de datos significativamente superior a
la de Hadoop y, en la actualidad, es el proyecto de big data
de código abierto más grande, según el creador de Spark y
cofundador de Databricks, Matei Zaharia. Vemos casos cada
vez más convincentes del uso de Spark en empresas, como
en Goldman Sachs, donde se convirtió en la “lingua franca”
del análisis de big data.
Material de lectura adicional:
Databricks Application Spotlight: Tableau Software
(Artículo de Databricks acerca de Tableau Software)
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BIG DATA
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Los proyectos
de Hadoop
maduran
Las empresas continúan
su transformación desde
la prueba de concepto
a la producción
En una encuesta reciente realizada a 2200 clientes de Hadoop,
solo el 3 % de los participantes anticiparon que reducirán el uso
de Hadoop en los próximos 12 meses. De quienes ya utilizan
Hadoop, el 76 % planea aumentar el uso de la herramienta
dentro de los próximos 3 meses.Y, finalmente, casi la mitad de
las empresas que todavía no utilizan Hadoop dice que lo hará
dentro de los próximos 12 meses.
La misma encuesta también reveló que Tableau es la herramienta
líder de inteligencia de negocios para las empresas que utilizan
o se plantean utilizar Hadoop, así como para aquellas con un
mayor nivel de madurez en su uso.
Material de lectura adicional:
AtScale’s Hadoop Maturity Survey highlights Big Data’s relentless growth
(Una encuesta de madurez de Hadoop realizada por AtScale destaca el
crecimiento implacable de los big data)
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BIG DATA
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Los big
data crecen:
Hadoop se incorpora
a los estándares
empresariales
Como prueba adicional de la tendencia en aumento de Hadoop
como parte fundamental del panorama de TI empresarial,
veremos un crecimiento de la inversión en los componentes
que rodean a los sistemas empresariales, como la seguridad.
El proyecto de Apache Sentry proporciona un sistema
para aplicar una autorización detallada y basada en roles
sobre los datos y los metadatos almacenados en un clúster
de Hadoop. Estos son los tipos de funcionalidades que los
clientes corporativos esperan de sus plataformas de sistemas
de administración de bases de datos relacionales (RDBMS).
Actualmente, están a la vanguardia de las tecnologías emergentes
de big data y contribuyen a simplificar la adopción empresarial.
Material de lectura adicional:
Information Week - Cloudera Brings Role-Based Security To Hadoop
(Cloudera incorpora la seguridad basada en roles a Hadoop)
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BIG DATA
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Los big data
toman velocidad:
Las opciones se
expanden para inyectar
rapidez a Hadoop
Con el progresivo afianzamiento de Hadoop en la empresa,
vemos una demanda creciente por parte de los usuarios finales
de las mismas funcionalidades rápidas de exploración de datos
que llegaron a esperar de los almacenes de datos tradicionales.
Para satisfacer esa demanda, observamos una adopción en
aumento de tecnologías como Cloudera Impala, AtScale,
Actian Vector y Jethro Data, que habilitan en Hadoop un
viejo conocido del usuario corporativo: el cubo OLAP. De este
modo, se desdibujan aún más las líneas detrás de los conceptos
de inteligencia de negocios “tradicionales” y el mundo de los
big data.
Material de lectura adicional:
5 prácticas recomendadas para Tableau y Hadoop
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Crece el
número de
opciones para
preparar a los
usuarios finales
a descubrir
todas las formas
de datos.
Las herramientas de preparación de datos de autoservicio ganan
popularidad. En parte, esto se debe al cambio hacia la adopción
de herramientas de descubrimiento de datos generados por
usuarios corporativos, como Tableau, que reducen el tiempo
de análisis de datos. Ahora, estos usuarios también desean ser
capaces de reducir el tiempo y la complejidad de la preparación
de datos para el análisis, algo que resulta especialmente
importante en el mundo de los big data cuando se trabaja
con varios tipos y formatos de datos. Hemos visto un gran
número de innovaciones en esta área procedente de compañías
dedicadas a la preparación de big data para usuarios finales,
como Alteryx, Trifacta, Paxata y Lavastorm. Mientras tanto,
otros importantes líderes de ETL, como Informatica con su
producto Rev, realizan grandes inversiones en este sector.
Material de lectura adicional:
Alteryx, Trifacta, Paxata, Lavastorm, Informatica
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El crecimiento
de los almacenes
de datos MPP
gana impulso
en la nube
La “muerte” del almacén de datos se ha preconizado de
manera exagerada durante los últimos tiempos, pero no es ningún
secreto que el crecimiento en este segmento del mercado se ha
desacelerado. Sin embargo, actualmente vemos un importantísimo
cambio en la aplicación de esta tecnología en la nube, liderado
por Amazon y su almacén de datos en la nube a pedido, Redshift.
Este fue el servicio de AWS que creció más rápido, pero ahora
debe hacer frente a la competencia de Google (con BigQuery),
las ofertas de poderosos competidores de almacenamiento de
datos como Microsoft (con el almacén de datos Azure SQL)
y Teradata. Además, nuevas empresas emergentes, como
Snowflake (ganador de Strata + Hadoop World 2015
Startup Showcase), también están logrando excelentes índices de
adopción. Los analistas indican que el 90 % de las empresas que
adoptaron Hadoop conservarán también sus almacenes de datos.
Con estas nuevas ofertas en la nube, los clientes pueden aumentar
o reducir dinámicamente su capacidad de almacenamiento y
calcular recursos en el almacén de datos según el volumen de
información almacenado en sus mares de datos de Hadoop.
Material de lectura adicional:
Cloud Data Warehouse Race Heats Up
(Se acelera la carrera de los almacenes de datos)
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BIG DATA
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Convergen
las expresiones
de moda
La tecnología todavía se encuentra en sus primeras etapas, pero
los datos de dispositivos en la Internet de las cosas se convertirán
en una de las aplicaciones más importantes para la nube y un
catalizador de la explosión de petabytes. Por esta razón, los líderes
del sector, como Google, Amazon Web Services y Microsoft dan
vida a servicios de la Internet de las cosas, donde los datos se
pueden transferir sin inconvenientes a sus motores de análisis
basados en la nube.
Convergencia entre IoT,
la nube y big data
Material de lectura adicional:
Todas las cosas: visualización de datos en un mundo de dispositivos conectados
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