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El análisis de los grandes datos, ese extraer valor del Big Data hoy se ha convertido en un imperativo empresarial si aspiramos a tomar mejores decisiones, predecir hábitos de consumo y, en suma, cuando se pretende obtener una ventaja competitiva que nos diferencie de nuestros competidores.
La irrupción de las nuevas tecnologías de Big Data han obligado a reformular las estrategias de data center con el fin de lograr eficiencia y acceder al conocimiento de estas preferencias colectivas a partir de ingentes volúmenes de datos procedentes de miles de millones de dispositivos. Y, sin duda, en esa reformulación Hadoop es un elemento clave gracias a la enorme utilidad del opensource del elefante amarillo para almacenar y procesar grandes datos a un bajo coste.
Pero si bien la revolución propiciada por Hadoop, artífice de la democratización del Big Data, posibilita escalar a bajo costo, lo cierto es que también conlleva deficiencias que necesitan subsanarse. Aunque actualmente Hadoop es casi sinónimo de Big Data, no sólo se se requieren plataformas más robustas, ágiles y escalables, sino también herramientas de análisis en tiempo real para una gran mejora de los procesos de toma de decisiones a nivel político y comercial.
Su potencial y popularidad permiten afirmar que, como motor de procesamiento de grandes datos, Hadoop seguirá formando parte del futuro de Big Data en un futuro próximo, e incluso a medio y largo plazo, pero con elementos que lo complementen para mejorar estas debilidades. Por lo tanto, habrá de compartir protagonismo con nuevas tecnologías que ayuden a sacarle todo el jugo al Big Data.
En concreto, se imponen las soluciones capaces de dar respuesta a las necesidades de análisis en tiempo real y, por ejemplo, los motores in memory (Spark, Storm, etc.) para posibilitar las consultas en tiempo real son los más firmes candidatos. Se espera una implementación conjunta que aproveche las ventajas de los diferentes recursos en arquitecturas ad hoc, si bien en el futuro puede llegar a convertirse en tecnologías disruptivas.
Esta necesidad emergente de analizar grandes datos para la toma inmediata de decisiones empresariales obligará a ir madurando las tecnologías de Big Data hasta su total consolidación, como ocurrió en su momento con las bases de datos relacionales.
Por lo tanto, a la vista de las tendencias actuales, un futuro más allá de Hadoop significa no tanto su exclusión, sino un perfeccionamiento recurriendo a otras soluciones complementarias que satisfagan también ese requerimiento de análisis en real time o que ayuden a garantizar su rendimiento, sin perder las ventajas de escalabilidad infinita y gran repositorio de datos.
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