Tecnologías de BIG DATA

Avante Formación

23 May 202205:12

Summary

TLDREl video destaca cómo las bases de datos tradicionales ya no son suficientes para procesar el creciente volumen de datos en las empresas. Se plantea la necesidad de adoptar tecnologías de procesamiento distribuido y plataformas de Big Data para manejar estos datos de manera eficiente. A través de un curso de 20 horas, se ofrece una visión global sobre Big Data, su almacenamiento en la nube y el procesamiento en clústeres. Además, se explora la importancia de la analítica en la toma de decisiones empresariales. El curso también enseña a desplegar clústeres en la nube de forma sencilla y eficiente.

Takeaways

💽 Las bases de datos tradicionales se están volviendo menos eficientes debido al rápido crecimiento de los datos.
🚀 Las bases de datos actuales son más rápidas y eficientes, pero no pueden manejar el aumento exponencial de datos sin un cambio de tecnología.
⚙️ La solución no es agregar más recursos a las bases de datos existentes, sino cambiar a plataformas de procesamiento distribuido.
🌐 Las tecnologías de procesamiento distribuido permiten una escalabilidad prácticamente ilimitada para manejar grandes volúmenes de datos.
☁️ La nube juega un papel fundamental en este cambio, permitiendo desplegar clusters de procesamiento de manera eficiente y económica.
🗂️ HDFS (Hadoop Distributed File System) es clave para almacenar big data de manera eficiente, especialmente en entornos de nube.
🖥️ Las plataformas Hadoop y Spark son fundamentales en el ecosistema de procesamiento de big data, ofreciendo opciones tanto de procesamiento en disco como en memoria.
📊 La analítica es el paso final e ineludible en el manejo de big data, permitiendo a las empresas tomar decisiones basadas en datos procesados.
📈 Power BI es una herramienta que facilita el análisis de big data, permitiendo a los usuarios no expertos acceder a estas tecnologías.
🎓 El curso sobre tecnologías de big data promete una visión global en 20 horas, ayudando a los usuarios a comprender y aplicar estas tecnologías en su día a día.

Q & A

¿Por qué las bases de datos tradicionales parecen ser menos eficientes hoy en día?
-Aunque las bases de datos son cada vez más rápidas y eficientes, el crecimiento exponencial de los datos las sobrecarga. Si seguimos usando herramientas tradicionales para procesar datos masivos, no lograremos resultados óptimos.
¿Cuál es la principal causa del rendimiento lento de las bases de datos según el video?
-El problema principal no es la eficiencia de las bases de datos, sino que los datos crecen a una velocidad mayor que la capacidad de procesamiento de las herramientas tradicionales.
¿Cuál es la solución propuesta para lidiar con el crecimiento de los datos?
-La solución es cambiar a tecnologías de procesamiento distribuido, que permiten un crecimiento prácticamente ilimitado en la capacidad de procesamiento, en lugar de simplemente agregar más recursos a las bases de datos tradicionales.
¿Por qué no es suficiente añadir más recursos a una base de datos tradicional?
-Añadir más recursos no resuelve el problema porque las tecnologías tradicionales no están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Es necesario adoptar nuevas tecnologías adaptadas a estas necesidades.
¿Qué se menciona como el primer paso para mejorar el procesamiento de datos?
-El primer paso es comprender y tener una visión clara de las nuevas tecnologías disponibles, especialmente las herramientas de big data, y cómo pueden ayudarnos a procesar grandes volúmenes de datos.
¿Cómo puede la nube ayudar en el procesamiento de grandes volúmenes de datos?
-La nube permite desplegar clústeres funcionales sin necesidad de aprovisionamiento físico, lo que facilita el procesamiento de miles de millones de registros con un esfuerzo mínimo y altos niveles de abstracción tecnológica.
¿Qué temas principales se cubren en el curso de big data mencionado en el video?
-El curso cubre una introducción al big data, el almacenamiento en la nube usando HDFS, plataformas de procesamiento distribuidas como Hadoop y Spark, y herramientas analíticas como Power BI.
¿Qué es HDFS y por qué es relevante en el contexto de big data?
-HDFS es el sistema de archivos distribuido de Hadoop, diseñado para almacenar y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Su implementación en la nube ofrece costos reducidos y alta eficacia.
¿Cómo pueden las herramientas de big data acercar el procesamiento a los usuarios de negocio?
-Existen herramientas dentro de los ecosistemas de Hadoop y Spark que permiten a los usuarios de negocio acceder y trabajar con grandes volúmenes de datos sin necesidad de ser expertos en la tecnología subyacente.
¿Cuál es la importancia de la analítica en el proceso de big data según el video?
-La analítica es el último paso del procesamiento de big data. Permite a las empresas obtener información valiosa de los datos procesados y es un componente ineludible para cualquier empresa que maneje grandes volúmenes de datos.

Outlines

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🚀 Evolución de las Bases de Datos

El vídeo comienza con una reflexión sobre cómo las bases de datos tradicionales parecen estar llegando a sus límites en cuanto a velocidad y eficiencia. Se plantea la idea de que, aunque las bases de datos se han vuelto más rápidas y eficientes, el crecimiento exponencial de los datos los está superando. Fermín de la Sierra, quien se presenta a sí mismo, sugiere que la solución no es simplemente añadir más recursos a las bases de datos existentes, sino cambiar a tecnologías de procesamiento distribuido que permitan un crecimiento ilimitado en la capacidad de procesamiento de datos. Aboga por la necesidad de comprender y adoptar nuevas tecnologías de Big Data para mejorar la forma en que se procesan los datos.

Mindmap

Keywords

💡Bases de datos

Las bases de datos son sistemas que permiten almacenar y gestionar grandes cantidades de información de manera organizada. En el video, se menciona que, aunque las bases de datos actuales son más eficientes y rápidas, ya no son suficientes para manejar el crecimiento masivo de datos, lo que genera la necesidad de nuevas tecnologías.

💡Big Data

Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos que no pueden ser procesados eficientemente con herramientas tradicionales. En el video, se destaca cómo Big Data está transformando el panorama tecnológico, exigiendo nuevas plataformas para gestionar y procesar enormes cantidades de información, y que es crucial para el análisis de datos empresariales.

💡Procesamiento distribuido

El procesamiento distribuido es una técnica que permite dividir tareas en varios nodos de una red para procesarlas simultáneamente. El video menciona que esta es la solución para manejar el crecimiento exponencial de los datos, ya que permite un aumento prácticamente ilimitado en la capacidad de procesamiento, evitando la sobrecarga de una sola base de datos.

💡HDFS

El sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS) es una tecnología diseñada para almacenar grandes volúmenes de datos en múltiples servidores, lo que facilita el procesamiento distribuido. En el video, se menciona cómo HDFS puede implementarse en la nube de manera eficiente y con bajo costo para gestionar Big Data.

💡Nube

La nube se refiere a la computación a través de servidores remotos en lugar de infraestructura local. El video resalta la importancia de la nube como aliada para desplegar clusters de procesamiento, eliminando la necesidad de gestionar hardware físico y facilitando el procesamiento masivo de datos.

💡Cluster

Un cluster es un conjunto de computadoras que trabajan juntas como si fueran una sola para mejorar el procesamiento y almacenamiento de datos. El video describe cómo se pueden desplegar clusters en la nube para procesar miles de millones de registros de manera eficiente, lo que es clave en el entorno de Big Data.

💡Hadoop

Hadoop es un marco de trabajo que facilita el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos en un entorno distribuido. En el video, se presenta Hadoop como una de las plataformas más comunes para manejar Big Data, utilizando discos duros para el procesamiento masivo de datos.

💡Spark

Apache Spark es una plataforma de procesamiento de datos en memoria que permite realizar análisis de Big Data de manera rápida y eficiente. El video lo menciona como una alternativa a Hadoop, destacando que ofrece un procesamiento más veloz al almacenar datos en memoria en lugar de disco.

💡Analítica de datos

La analítica de datos implica el uso de técnicas estadísticas y tecnológicas para examinar grandes conjuntos de datos y extraer información significativa. En el video, se subraya que la analítica es el último paso en el procesamiento de Big Data, permitiendo a las empresas tomar decisiones informadas a partir de sus datos.

💡Power BI

Power BI es una herramienta de análisis de datos desarrollada por Microsoft que permite visualizar y compartir información de manera interactiva. En el video, se menciona que Power BI será utilizado para realizar el análisis de los datos procesados en el curso, facilitando la interpretación de los resultados obtenidos a partir de Big Data.

Highlights

Las bases de datos tradicionales se están volviendo menos eficientes debido al crecimiento rápido de los datos.

A pesar de las mejoras en las bases de datos, las herramientas tradicionales no son adecuadas para procesar grandes volúmenes de datos.

El procesamiento distribuido es la solución para manejar un crecimiento ilimitado en la capacidad de procesamiento de datos.

La tecnología debe cambiar para adaptarse al procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Es necesario un cambio de chip para comprender y adoptar las nuevas tecnologías de Big Data.

El curso ofrece una introducción a Big Data, incluyendo sus orígenes y características.

El almacenamiento de Big Data es clave, y el concepto de HDFS es fundamental para entenderlo.

Las plataformas más comunes para Big Data incluyen los ecosistemas de Hadoop y Spark.

El procesamiento en memoria y en disco son esenciales para mejorar la eficiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos.

El curso muestra cómo desplegar clústeres en la nube para manejar miles de millones de registros.

El uso de la nube facilita el aprovisionamiento de clústeres sin los costos y desafíos de infraestructura local.

El análisis de datos es el paso final e imprescindible para cualquier empresa que maneje Big Data.

Se utilizará Power BI como herramienta analítica para procesar y visualizar los datos.

El curso destaca la facilidad con la que las empresas pueden acercarse al procesamiento de datos sin ser expertas en la tecnología.

El enfoque del curso es brindar una percepción global de las herramientas de Big Data y su aplicabilidad en el día a día.