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¿Se acerca el fin de Hadoop y Big Data?

Alex Robbio


January 9th, 2019

Hace unas semanas se anunció la fusión de dos gigantes de la era de Big Data y Hadoop, Cloudera y Hortonworks, asegurando que sería una “fusión entre iguales”. Ver la unión de estos dos pioneros es fascinante.

Recuerdo cuando irrumpieron en el escenario tecnológico hace varios años. Prometieron ayudar a las empresas líderes a rediseñar sus centros de datos y frameworks de información, así como prometieron reducir significativamente el costo de almacenamiento y procesamiento de datos, que solía llegar a los miles de dólares por terabyte. Vieron que la cantidad de información generada por diferentes fuentes, como dispositivos de internet de las cosas (“Internet of Things” o “IoT”), video y medios sin texto, registros de transacciones, gráficos sociales y registros de interacciones sociales, entre muchas otras, era tan grande que las infraestructuras de datos tradicionales simplemente no estaban preparadas para administrarla. Permitieron a las empresas llevar a cabo proyectos que no habrían podido hacerse utilizando los modelos de datos anteriores. Fueron fundamentales para la transición desde la solución de “problemas de TI” hacia la solución de “problemas de negocio”, y las empresas líderes rápidamente comprendieron el potencial de estas nuevas tecnologías para ofrecer nuevos servicios a sus clientes, impulsados por datos.

También fueron fundamentales para que las empresas pasarán de tomar decisiones a partir de la intuición de sus ejecutivos, a tomar decisiones a partir de datos. Esto se debe a que permitieron a las empresas analizar la información recopilada para usarla en la toma de decisiones.

Claro que hoy en día, estas dos empresas están compitiendo con corporaciones como Amazon y Microsoft. Las empresas ahora tienen una gama de opciones para manejar y analizar grandes cantidades de datos, particularmente en plataformas cloud públicas. También estamos viendo que hay empresas que están buscando migrar a arquitecturas sin servidores, donde una aplicación puede usar funciones de backend-as-a-service y function-as-a-service proporcionadas por terceros; y ahí está la ventaja adicional: las empresas únicamente pagan por la potencia computacional y el almacenamiento que utilizan.

Es así que ya no existe sólo Hadoop. El CEO de Cloudera, Tom Reilly, reconoció esto en sus comentarios después de la fusión: “Hadoop ha evolucionado tan drásticamente que ya ni siquiera lo mencionamos”. Este desarrollo demuestra cómo los datos a gran escala representados en Big Data se están convirtiendo en simples datos. Todas las empresas, grandes y pequeñas por igual, tienen ahora acceso a datos en una calidad y cantidad sin precedentes, así como a datos más actualizados y en tiempo real. Tienen más opciones tecnológicas para crear servicios utilizando estos datos, lo cual es importante ya que la existencia de diversos casos de uso (a partir de diferentes tipos de datos) permite elegir la tecnología adecuada para lo que se necesita. Por ejemplo, hay varias opciones de open-source, así como de plataformas patentadas de machine learning; muchas de las cuales hacen que la tecnología de Hadoop de 10 años parezca anticuada.

Mientras que en la primera iteración de big data la mayoría de las grandes empresas tuvieron en consideración a esta tecnología para resolver sus problemas (por ejemplo, para predecir incumplimientos de préstamos o pérdidas de clientes), hoy en día las empresas buscan brindar nuevos servicios, más personalizados a sus clientes. Los datos en tiempo real permiten brindar aplicaciones y servicios interactivos que generan nuevas formas de valor no sólo para el negocio, sino, y más importante aún, para el cliente. Actualmente cuando hablo con nuestros clientes, ya sean minoristas, organizaciones de servicios financieros líderes o en otras industrias, rara vez surge “big data” como tema de conversación. En cambio, los ejecutivos se centran en cómo pueden ofrecer increíbles experiencias digitales a sus usuarios y clientes en un mundo dominado por machine learning e inteligencia artificial.

Los algoritmos de machine learning, mediante el uso de datos, permiten a las empresas ofrecer nuevos servicios, como experiencias de compra híper-personalizadas, y también permiten a los bancos predecir cuándo alguien podría estar interesado en una hipoteca, por ejemplo. Esta evidencia anecdótica está a su vez respaldada por una interesante investigación de CB Insights, que encontró que los ejecutivos redujeron significativamente el uso del término “big data”, prefiriendo el término “inteligencia artificial”, en el análisis de los resultados trimestrales de las empresas.

Pero, a pesar de todo lo anterior, Hadoop sigue siendo una tecnología central para muchas empresas. Juntos, Cloudera y Hortonworks podrán ofrecer a sus clientes un conjunto más completo de servicios, tal como una oferta end-to-end de big data en la nube y soporte para implementaciones más complejas. Sin embargo, el mundo de la tecnología continúa avanzando rápidamente, y muchas empresas ya empezarán a ver más allá de la tecnología Hadoop. Será un ámbito fascinante para tener presente en los próximos años.

Este artículo se publicó originalmente en Forbes.

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