Big Data: ¿hasta cuándo será considerada una “nueva” tecnología?
En el ámbito TIC, cuando aparece una nueva tecnología o una nueva aplicación desconocida hasta la fecha es frecuente que se presente como una novedad disruptiva y rompedora, que cambiará el mundo tal y como lo conocemos. Sabemos que algunas lo hacen, como el caso de la Inteligencia Artificial, pero… ¿cuándo deja de ser una tecnología “innovadora”?
Recientemente, en una de nuestras formaciones de Big Data, nos preguntaron si las tecnologías Big Data han alcanzado la madurez suficiente para dejar de considerarse tecnología innovadora. Si consultamos el las ciudades se han posicionado como un elemento generador de grandes cantidades de datos con gran potencial a la hora de extraer valor a través del análisis. Nuestro equipo lleva trabajando en esta línea de acción desde sus orígenes, participando en distintos proyectos relacionados con el entorno de las ciudades inteligentes, desde proyectos generales que engloban datos de toda la ciudad, como el proyecto Smart City Coruña, hasta otros más específicos que gestionan información acotada, como el proyecto Candela para la gestión inteligente del alumbrado público. También contamos con experiencia aportando soluciones de puerto inteligente, que trabajan con datos generados en el entorno portuario.
Tras las ciudades, llegó el turno de la industria. El proceso de digitalización que estamos presenciando con la llamada cuarta revolución industrial o Industria 4.0 las ha convertido en grandes generadoras de datos. Su explotación para convertirlos en información útil como soporte a la toma de decisiones y la automatización inteligente de algunos procesos relacionados con la fabricación (mantenimiento predictivo, control de calidad, gestión de recursos, por ejemplo) sigue siendo un reto tecnológico. En este contexto, trabajamos activamente implementando varias aplicaciones verticales, basadas en el análisis estadístico y algoritmos de aprendizaje automático o Machine Learning, desarrolladas sobre arquitecturas Big Data en sectores industriales tan heterogéneos como la acuicultura, la automoción, la fabricación de plástico o la ganadería, entre otros.
Otros sectores verticales que generan gran cantidad de datos en los que aportamos experiencia con tecnologías Big Data son la educación, con proyectos como Smart Author o Simplify, o las redes móviles 5G con proyectos como Veo5G.
Investigación para seguir evolucionando
Otra forma de innovación e investigación es la mejora de la propia tecnología a través de los avances y evolución de sus pilares fundamentales. En el caso del Big Data, se definen tres pilares tecnológicos, siendo estos los siguientes:
- Almacenamiento distribuido: actualmente, estamos siendo testigos de cambios a la hora de almacenar los datos. La forma tradicional de almacenarlos hasta ahora era a través de tablas con esquemas bien definidos y procesos Extract Transform Load (ETL), que normalizan los datos de entrada y presentan una rigidez que impide explotarlos al máximo. Si un científico o analista de datos quiere realizar cualquier manipulación o enriquecimiento de información, necesita apoyo del técnico TI que mantiene
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