{"id":39573,"date":"2019-10-31T22:36:07","date_gmt":"2019-10-31T19:36:07","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/zakat-epohi-big-data\/"},"modified":"2019-10-31T22:36:07","modified_gmt":"2019-10-31T19:36:07","slug":"zakat-epohi-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/zakat-epohi-big-data","title":{"rendered":"El ocaso de la era del Big Data","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Muchos autores extranjeros coinciden en que la era del Big Data ha llegado a su fin. En este caso, el t\u00e9rmino Big Data se refiere a las tecnolog\u00edas basadas en Hadoop. Muchos autores incluso pueden se\u00f1alar con certeza la fecha en que Big Data dej\u00f3 este mundo, y esa fecha es el 05.06.2019. <\/p>\n<p>\u00bfQu\u00e9 sucedi\u00f3 en este d\u00eda tan significativo? <\/p>\n<p>Ese d\u00eda, la empresa MAPR prometi\u00f3 detener su actividad si no pod\u00eda encontrar fondos para continuar operando. M\u00e1s tarde, en agosto de 2019, MAPR fue adquirida por HP. Pero volviendo a junio, es imposible no notar la tragedia de este periodo para el mercado del Big Data. En este mes se produjo un colapso en las cotizaciones de las acciones de CLOUDERA, el jugador l\u00edder en el mercado mencionado, que hab\u00eda fusionado con la cr\u00f3nicamente no rentable HORTOWORKS en enero de ese mismo a\u00f1o. El colapso fue bastante significativo, alcanzando el 43%, y en \u00faltima instancia, la capitalizaci\u00f3n de CLOUDERA disminuy\u00f3 de 4,1 a 1,4 mil millones de d\u00f3lares.<\/p>\n<p>No se puede dejar de mencionar que los rumores sobre la creaci\u00f3n de una burbuja en el \u00e1mbito de las tecnolog\u00edas basadas en Hadoop circulaban desde diciembre de 2014, pero esta mantuvo su resistencia incluso durante casi cinco a\u00f1os. Estos rumores se basaban en el rechazo de Google, la empresa donde se origin\u00f3 la tecnolog\u00eda Hadoop, a su propia invenci\u00f3n. Sin embargo, la tecnolog\u00eda se arraig\u00f3 durante el tiempo de transici\u00f3n de las empresas a medios de procesamiento en la nube y el r\u00e1pido desarrollo de la inteligencia artificial. Por lo tanto, al mirar atr\u00e1s, se puede afirmar con confianza que la muerte era esperada.<\/p>\n<p>As\u00ed, la era del Big Data ha llegado a su fin, pero en el proceso de trabajar con grandes vol\u00famenes de datos, las empresas aprendieron todos los matices de su manejo, los beneficios que el Big Data puede aportar a los negocios, y tambi\u00e9n aprendieron a utilizar la inteligencia artificial para extraer valor de los datos en bruto.<\/p>\n<p>Por lo tanto, es a\u00fan m\u00e1s interesante la pregunta de qu\u00e9 vendr\u00e1 a reemplazar esta tecnolog\u00eda y c\u00f3mo continuar\u00e1n evolucionando las tecnolog\u00edas de an\u00e1lisis. <br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h3>An\u00e1lisis ampliado<\/h3>\n<p>\n Durante los eventos descritos, las empresas que operan en el \u00e1mbito del an\u00e1lisis de datos no se quedaron de brazos cruzados. Esto se puede deducir a partir de la informaci\u00f3n sobre las transacciones que ocurrieron en 2019. En el presente a\u00f1o se llev\u00f3 a cabo la mayor transacci\u00f3n del mercado: la adquisici\u00f3n de la plataforma anal\u00edtica Tableau por parte de Salesforce por 15.7 mil millones de d\u00f3lares. Una transacci\u00f3n algo menor tuvo lugar entre Google y Looker. Y, por supuesto, no podemos dejar de mencionar la adquisici\u00f3n de la plataforma de big data Attunity por parte de Qlik.<\/p>\n<p>Los l\u00edderes del mercado de BI y los especialistas de Gartner hablan de un cambio monumental en los enfoques del an\u00e1lisis de datos. Este cambio destruir\u00e1 por completo el mercado de BI y llevar\u00e1 a la sustituci\u00f3n de BI por AI. En este contexto, es importante se\u00f1alar que la abreviatura AI no se refiere a 'Inteligencia Artificial', sino a 'Inteligencia Aumentada'. Examinemos m\u00e1s de cerca lo que se oculta tras las palabras 'Anal\u00edtica Aumentada'. <\/p>\n<p>La anal\u00edtica aumentada, al igual que la realidad aumentada, se basa en varios postulados comunes:<\/p>\n<ul>\n<li>La posibilidad de comunicarse utilizando NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural), es decir, en lenguaje humano;<\/li>\n<li>El uso de inteligencia artificial, lo que significa que los datos ser\u00e1n procesados previamente por inteligencia de m\u00e1quina;<\/li>\n<li>Y, por supuesto, las recomendaciones disponibles para el usuario del sistema, que fueron generadas precisamente por la inteligencia artificial.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n Seg\u00fan los fabricantes de plataformas anal\u00edticas, su uso estar\u00e1 disponible para usuarios sin habilidades especializadas, como conocimiento de SQL o de lenguajes de scripting similares, sin formaci\u00f3n estad\u00edstica o matem\u00e1tica, y sin conocimiento de lenguajes populares especializados en procesamiento de datos y sus bibliotecas correspondientes. Tales personas, llamadas 'Citizen Data Scientist', solo deben poseer una destacada calificaci\u00f3n empresarial. Su tarea es captar ideas empresariales de las sugerencias y pron\u00f3sticos que les proporcionar\u00e1 la inteligencia artificial, y podr\u00e1n afinar sus conjeturas usando NLP.<\/p>\n<p>Al describir el proceso de interacci\u00f3n de los usuarios con sistemas de esta categor\u00eda, se puede imaginar la siguiente imagen. Una persona que llega al trabajo y lanza la aplicaci\u00f3n correspondiente, adem\u00e1s del conjunto habitual de informes y paneles que puede analizar mediante m\u00e9todos est\u00e1ndar (ordenar, agrupar, realizar operaciones aritm\u00e9ticas), ve ciertas sugerencias y recomendaciones, algo como: \"Para alcanzar el KPI del n\u00famero de ventas, deber\u00edas aplicar descuentos en los productos de la categor\u00eda 'Jardiner\u00eda'\". Adem\u00e1s, la persona puede recurrir a un mensajero corporativo: Skype, Slack, etc. Puede hacer preguntas al robot, ya sea por texto o por voz: \"Mu\u00e9strame los cinco clientes m\u00e1s rentables\". Al recibir la respuesta adecuada, debe tomar la decisi\u00f3n \u00f3ptima bas\u00e1ndose en su experiencia empresarial y generar ganancias para la empresa. <\/p>\n<p>Si retrocedemos un paso y miramos la informaci\u00f3n analizada, en esta etapa los productos de la clase de an\u00e1lisis avanzado pueden simplificar la vida de las personas. En ideal, se supone que el usuario solo necesita indicar al producto anal\u00edtico las fuentes de informaci\u00f3n deseadas, y el software se encargar\u00e1 de crear el modelo de datos, enlazar tablas y tareas similares.<\/p>\n<p>Todo esto debe, ante todo, garantizar la \"democratizaci\u00f3n\" de los datos, es decir, cualquier persona puede realizar an\u00e1lisis de todo el conjunto de informaci\u00f3n disponible en la empresa. El proceso de toma de decisiones debe estar respaldado por m\u00e9todos de an\u00e1lisis estad\u00edstico. El tiempo de acceso a los datos debe ser m\u00ednimo, por lo que no ser\u00e1 necesario escribir scripts ni consultas SQL. Y, por supuesto, se podr\u00e1 ahorrar en especialistas de Data Science bien remunerados.<\/p>\n<p>Hipot\u00e9ticamente, las tecnolog\u00edas abren perspectivas muy prometedoras para el negocio.<\/p>\n<h3>Lo que reemplaza Big Data<\/h3>\n<p>\n Pero, en realidad, comenc\u00e9 mi art\u00edculo hablando de Big Data. Y no pod\u00eda desarrollar este tema sin una breve excursi\u00f3n a las herramientas de BI modernas, que a menudo tienen como base Big Data. El destino de los grandes datos ahora est\u00e1 claramente determinado, y son las tecnolog\u00edas en la nube. Puse \u00e9nfasis en las transacciones realizadas con los proveedores de BI para demostrar que ahora cada sistema anal\u00edtico tiene un almacenamiento en la nube detr\u00e1s, y los servicios en la nube cuentan con BI como frontal.<\/p>\n<p>Sin olvidar pilares en el \u00e1mbito de bases de datos como ORACLE y Microsoft, es importante se\u00f1alar la direcci\u00f3n de desarrollo empresarial que han elegido: la nube. Todos los servicios ofrecidos se pueden encontrar en la nube, pero algunos servicios en la nube ya no est\u00e1n disponibles on-premise. Se ha realizado un trabajo considerable en el uso de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, se han creado bibliotecas accesibles para los usuarios y se han configurado interfaces para facilitar el trabajo con los modelos, desde su selecci\u00f3n hasta la configuraci\u00f3n del tiempo de inicio.<\/p>\n<p>Otra ventaja importante de utilizar servicios en la nube, que mencionan los fabricantes, es la disponibilidad de conjuntos de datos pr\u00e1cticamente ilimitados sobre cualquier tema para el entrenamiento de modelos. <\/p>\n<p>Sin embargo, surge la pregunta, \u00bfcu\u00e1n bien se adoptar\u00e1n las tecnolog\u00edas en la nube en nuestro pa\u00eds?<br \/>\n<br \/>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/473640\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043a \u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445\u0430 Big Data \u043f\u043e\u0434\u043e\u0448\u043b\u0430 \u043a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0443. \u0418 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043c Big Data \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 Hadoop. \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441 \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0443, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 Big Data \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0438\u0440 \u0438 \u044d\u0442\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430 \u2014 05.06.2019. \u0427\u0442\u043e \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u043e\u0448\u043b\u043e \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0437\u043d\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c? 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