Hadoop, la chispa de la revolución analítica del Big Data

La revolución analítica de los grandes datos ha concedido a Hadoop un enorme protagonismo como tecnología de procesamiento de código abierto, capaz de analizar ingentes cantidades de información estructurada y desestructurada, procedente de distintos tipos de fuentes. Tanto es así, que cabe plantearse si el futuro de los grandes datos sería viable sin esta tecnología. 

Créditos fotográficos: ekapol

Su eficiencia, una providencial suma de eficacia y bajo coste, ha convertido a esta plataforma opensource casi en sinónimo de Big Data para las organizaciones que lo utilizan con el fin de sacar el mayor partido a sus datos. De hecho, se utiliza de un modo masivo, tanto directamente como a través de paquetes comerciales.

¿Existiría Big Data sin Hadoop?

La popularidad de la tecnología de Hadoop obedece a su inusitada eficacia a la hora de poder realizar análisis con información que las empresas en muchos casos ya almacenaban, sin sacarle partido alguno. Se trataba de:

- Información no estructurada, como pueden ser archivos, vídeos o grabaciones de voz, entre otros.

- Datos de diversa procedencia y con formatos muy distintos.

- Activos que se venían guardando durante años, pero sin posibilidad de extraer valor por los precios astronómicos que exigía su procesamiento mediante tecnologías inviables desde un punto de vista práctico.

Por lo tanto, hasta la popularización de Hadoop, la inmensa mayoría de las organizaciones no tenían posibilidad de analizar toda esta información y, por lo tanto, tampoco de comprenderla ni de dar un valor a esos datos. Ahora, sin embargo, Hadoop ha abaratado este proceso y permite hacerlo sin tener que mover los datos, lo que supone una auténtica revolución.

Su implementación permite encontrar respuestas a preguntas de muy distinto tipo, como las que tienen que ver con:

- La identificación de patrones de consumo.

- La segmentación de clientes.

- La introducción de cambios en la estrategia del negocio.

- La comprensión del comportamiento de los consumidores.

Hadoop hace posible poder tomar decisiones estratégicas, mejorar la capacidad predictiva del negocio y optimizar sus procesos de planficación.

Su misma existencia y accesibilidad abre grandes expectativas, desde el simple hecho de poder contar con esos datos para algo útil, hasta el punto de hacer factible procesarlos, dotarlos de sentido e interpretarlos de forma inteligente para extraer valor de ellos sin que ello implique un coste gigantesco en hardware, en software y en servicios. Hadoop abre ese camino y el límite es el cielo.

Internet de las cosas (IoT), otra gran tendencia del Big Data que ha llegado para quedarse, también tiene vida propia. Según Gartner, en 2020 habrá unos 30 billones de objetos conectados, cuyos datos podrán medirse, monitorizarse y procesarse para obtener un valor estratégico. Es decir, la multiplicación de los datos, su crecimiento exponencial, es independiente del rendimiento que pueda obtenerse de ellos mediante tecnologías de procesamiento que resulten factibles, como el framework de software que ofrece Hadoop.

De no existir Hadoop se haría necesario encontrar una alternativa para manejar esos grandes volúmenes de información en sus diferentes variedades, y además hacerlo a un costo asumible y en tiempos razonables. No en vano, sólo la suma de estas características ha conseguido lanzarlo como solución prácticamente universal.

Hoy por hoy, lo cierto es que Hadoop no tiene sustituto para sacar partido a Big Data dentro de esos parámetros y en un momento en que la multiplicación exponencial de los grandes volúmenes de información es imparable.

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