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¿Qué son las tecnologías de datos modernos?
Las tecnologías de datos modernos son aquellas que se utilizan para recopilar, almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos. Estas tecnologías incluyen herramientas de base de datos, sistemas de información, plataformas de análisis de datos y aplicaciones de inteligencia artificial. Algunos ejemplos de datos modernos son Hadoop, Spark, NoSQL, big data y machine learning, etc.
Tecnologías de datos modernos
Big data
Término que se utiliza para describir conjuntos de datos que son demasiados grandes o complejos para ser manejados y procesados por las herramientas y técnicas tradicionales.
El análisis de big data se ha vuelto cada vez más importante en una amplia variedad de industrias, como la financiación, la atención médica y el marketing, ya que permite a las empresas obtener insights valiosos a partir de grandes cantidades de datos. Las tecnologías de datos modernas como Hadoop y Spark, se utilizan a menudo para almacenar datos y procesar conjuntos de datos.
Hadoop
Es un marco de software de código abierto para el almacenamiento distribuido y procesamiento de grandes cantidades de datos. Está diseñado para manejar grandes conjuntos de datos a través de múltiples servidores y proporciona una solución escalable y de bajo costo para el procesamiento de datos.
Hadoop se compone de varios componentes, como HDFS (sistema de archivos distribuido de Hadoop) y MapReduce (un modelo de programación para procesar grandes conjuntos de datos en paralelo). Hadoop se utiliza a menudo en aplicaciones de datos, como la minería de datos y el aprendizaje automático y es compatible con una amplia gama de lenguajes de programación. como Java, Python y R.
Spark o Apache Spark
Es un motor de procesamiento de datos de código abierto rápido y escalable que se utiliza para analizar grandes conjuntos de datos. Spark procesa los datos en memoria, lo que permite ser mucho más rápido que Hadoop para algunas tareas.
Spark también proporciona una serie de herramientas y bibliotecas para el análisis de datos, como SQL, machine learning y análisis de flujo de datos en tiempo real. Se utiliza a menudo en conjunción con Hadoop o como una alternativa a él para procesamiento de grandes conjuntos de datos.
Machine Learning
El aprendizaje automático es un método de enseñar a las computadoras a aprender a partir de datos, sin ser programadas explícitamente. Implica encontrar patrones en los datos y utilizar esos patrones para hacer predicciones o tomar acciones.
Hay muchos tipos diferentes de aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semi supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones prácticas, como en el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y en la recomendación de productos o contenido.
NoSQL
Es un término que se utiliza para describir bases de datos que no utilizan el lenguaje de consulta estructurado (SQL) utilizado por las bases de datos relacionales tradicionales. En su lugar, utilizan una variedad de modelos de datos.
Como clave-valor, un gráfico y columnar. Las bases de datos NoSQL se han vuelto populares en el manejo de grandes conjuntos de datos de alta velocidad y variedad, como los datos de redes sociales y el análisis en tiempo real. Algunos ejemplos populares de bases de datos NoSQL.
Ejemplos de bases de datos NoQSL
MongoDB
Una base de datos NoSQL de código abierto que utiliza un modelo de datos basado en documentos.
MongoDB es muy escalable y se utiliza a menudo en aplicaciones que requieren el almacenamiento y el procesamiento de grandes conjuntos de datos de alta velocidad y variedad. También se utiliza a menudo en aplicaciones que requieren la capacidad de realizar consultas en tiempo real y la actualización dinámica de los datos.
Cassandra o Apache Cassandra
Es una base de datos NoSQL de código abierto que utiliza un modelos de datos distribuido y basado en columnas.
Se utiliza a menudo en aplicaciones que requieren la capacidad de escribir y leer grandes cantidades de datos en tiempo real, como los sistemas de análisis en tiempo real y los sistemas de mensajería. Cassandra se ha utilizado en algunos de los sistemas más grandes y de mayor escala en Internet, como Facebook y Netflix.
Redis
Es otra base de datos de NoSQL de código abierto que utiliza un modelo de datos en memoria clave-valor. Esto significa que los datos se almacenan en memoria en lugar de en disco y se accede a ellos a través de claves únicas.
Esta base de datos es muy rápida y se utiliza en aplicaciones que requieren la capacidad de realizar consultas y actualizaciones en tiempo real, como los sistemas de mensajería y los sistemas de análisis en tiempo real. También se utiliza como caché para mejorar el rendimiento de aplicaciones que acceden a datos almacenados en bases de datos más lentas.
Las 5 ventajas de la tecnología de bases de datos modernas
- Escalabilidad: las tecnologías de datos modernas son capaces de manejar grandes conjuntos de datos a través de múltiples servidores y proporcionan una solución escalable para el procesamiento de datos.
- Velocidad: algunas tecnologías de datos modernas, como Spark, procesan los datos en memoria en lugar de en disco, lo que las hace mucho más rápidas que las tecnologías tradicionales.
- Flexibilidad: Las tecnologías de datos modernas, como las bases de datos NoSQL, no están limitadas por el esquema de datos fijo de las bases de datos relacionales y pueden manejar una amplia variedad de tipos de datos.
- Integración: las tecnologías de datos modernas se integran con una amplia variedad de herramientas y aplicaciones, lo que permite a las empresas obtener insights valiosos a partir de sus datos.
- Análisis en tiempo real: algunas tecnologías de datos modernas, como Redis proporcionan la capacidad de realizar consultas y actualizaciones en tiempo real, lo que permite a las empresas tomar decisiones rápidas basadas en los datos más recientes.
