Gestión de datos” , un término imperativo que puede detener la incursión de datos y procesarlos en interferencias inteligentes.
se exploran nuevas estrategias y métodos para hacer una práctica contemporánea de big data que está dando fuerza y ​​consistencia para elevar el negocio al siguiente nivel.
la mejor evolución en la era digital abarca las tecnologías de big data para aprovechar más las tecnologías convencionales.
en este blog, vamos a aprender un escenario plausible de lo que son las tecnologías de big data y los tipos de tecnologías de big data hasta las principales innovaciones en tecnologías de big data que están listas para transformar el campo tecnológico.

¿qué son las tecnologías de big data?
big data es una indicación específica que se utiliza para describir el vasto conjunto de datos que es enorme en tamaño y aumenta exponencialmente con el tiempo. simplemente especifica la enorme cantidad de datos que son difíciles de almacenar, investigar y transformar con las herramientas de gestión convencionales.
según gartner , la definición de big data: “big data son activos de información de gran volumen, velocidad y variedad que exigen formas innovadoras y rentables de procesamiento de información para mejorar la comprensión y la toma de decisiones”.

Top 10 Tecnologías de Big Data

1. Apache Hadoop

• Plataforma open-source para almacenamiento distribuido y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

• Utiliza HDFS (sistema de archivos) y MapReduce (modelo de procesamiento por lotes).

• Ideal para tareas de batch processing.

2. Apache Spark

• Motor de procesamiento en memoria, mucho más rápido que Hadoop.

• Compatible con batch y procesamiento en tiempo real.

• Soporta lenguajes como Python, Scala, Java y R.

3. Apache Kafka

• Plataforma de mensajería distribuida para procesamiento de datos en tiempo real.

• Muy usado en sistemas que requieren ingestión de datos en streaming (datos que fluyen constantemente).

4. MongoDB

• Base de datos NoSQL orientada a documentos.

• Excelente para datos no estructurados y muy flexible.

• Ideal cuando los datos cambian con frecuencia y no encajan bien en esquemas tradicionales.

5. Elasticsearch

• Motor de búsqueda y análisis de datos en tiempo real.

• Muy usado para logs, dashboards interactivos y búsquedas rápidas a gran escala.

• Suele ir acompañado de Kibana (para visualización).

6. Apache Flink

• Procesamiento de flujo de datos en tiempo real (streaming).

• Muy potente para aplicaciones de baja latencia y eventos en vivo.

• Alternativa moderna a Spark Streaming.

7. Cassandra

• Base de datos NoSQL altamente escalable y distribuida.

• Ideal para aplicaciones que requieren alta disponibilidad y escritura a gran velocidad.

8. Tableau / Power BI

• Herramientas de visualización de datos.

• Permiten transformar los datos en dashboards interactivos y fáciles de entender.

• Clave para el análisis y la toma de decisiones visual.

9. Google BigQuery

• Servicio de análisis de datos serverless y altamente escalable en la nube de Google.

• Ideal para ejecutar consultas SQL sobre grandes volúmenes de datos en segundos.

10. Apache Airflow

• Plataforma para orquestación de flujos de trabajo (data pipelines).

• Permite programar y monitorizar tareas de ETL (extracción, transformación y carga de datos).

✅ Bonus: Otras tecnologías muy relevantes

• Snowflake: almacén de datos en la nube muy popular.

• Databricks: plataforma basada en Apache Spark con muchas herramientas integradas.

• AWS Redshift / Azure Synapse Analytics: almacenes de datos en la nube.