Historia del Big Data

la historia del big data

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INICIOS

Se inicia la escritura en Mesopotamia y Egipto, aproximadamente un siglo antes del año 3000 AC. Desde ese momento, las personas empiezan a darle gran importancia a la información, porque es un manera de llevar un registro de las cosas que hacian.

La información ha ido quedando registrada en jeroglificos, tablillas o papiros. Ahora la almacenamos en la nube o los discos duros

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primer estudio con datos

Fremont Ride, bibliotecario de la Wesleyan University, en 1944 publicó "The Scholar and Future of the Research Library". En el estimaba que las bibliotecas universitarias estadounidenses duplicarian el tamaño cada dieciséis años, calcula que la Biblioteca de Yale en 2040 tendrá "aproximadamente 200,000,000 volúmenes..."

Sin saberlo estaba comenzando a crear lo que hoy es una de las herramientas más potentes que tenemos en tecnología.

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más estudios, textos y charlas

Después de Fremont Ride, hubo muchas otras personas que utilizadon los datos que se habían almacenado para sacar conclusiones o comenzar a dar explicaciones de lo que se podía conseguir gracias a ellos.

• En 1961, Derek Price publicó "Science Since Babylon",

• En 1967, B. A. Marron y P. A. D. de Maine publicaron "Automatic data compression".

• En 1970, Edgar F. Codd publicó un artículo "How relational database work"

• En 1971, Arthur Miller escribió el libro "The Assault on Privacy".

• En 1980, I.A. Tjomsland dió una charla titulada "¿A dónde vamos desde aquí?",

• En 1983, Ithiel de Sola Pool publicó "Seguimiento del flujo de información" en Science.

• En 1986, Hal B. Becker publicó "¿Pueden los usuarios realmente absorber los datos a las tasas actuales? ¿Mañana?" en Comunicaciones de datos.

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otros momentos importantes

Estas fehcas facilitaron la aparición del Big Data

• 1950: Aparece el tambor magnético., también, se le conoce como memoria de tambor magnético.

• 1956: Memoria Virtual.

• 1974: Aparición del SQL.

• 1985: Bases de datos relacionales.

• 1989: Business Intelligence.

• 1995: Expansión de World Wide Web.

• 1996: BI 2.0.

• 1999: IoT.

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COMIENZA HA HABLARSE DE BIG DATA

Comienzas los cambios más importantes. El almacenamiento digital se vuelve más rentable que almacenar datos que el papel.

Es el 1997 cuando Michael Cox y David Ellsworth publicaron "Application-controlled demand paging for out-of-core visualization". En el se habla de que “La visualización proporciona un desafío interesante para los sistemas informáticos: los conjuntos de datos son generalmente bastante grandes, lo que afecta las capacidades de la memoria principal, el disco local e incluso el disco remoto. A esto le llamamos el problema del big data. Cuando los conjuntos de datos no caben en la memoria principal (en el núcleo), o cuando no caben incluso en el disco local, la solución más común es adquirir más recursos". Es el primer artículo que utiliza el término "big data".

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Momentos importnates que han venido después

• En 2001, Doug Laney, analista del Grupo Meta, publicó una nota de investigación titulada "Gestión de datos 3D: control de volumen, velocidad y variedad de datos".

• En 2002, se consolidad el "Web Services" y la "Usabilidad".

• En 2005, Tim O’Reilly publicó "What is Web 2.0" en el que afirma que "los datos son el próximo Intel".

• Entre 2005 y 2009 aparecieron las principales redes sociales, que nuevamente nos inundaban de información no-estructurada.

• En 2006 aparece Apache Hadoop

• En 2008, Bret Swanson y George Gilder publicaron "Estimating the Exaflood",

• En 2009, Roger E. Bohn y James E. Short publicaron “¿Cuánta información? Informe de 2009 sobre los consumidores estadounidenses ".

• En 2011, Martin Hilbert y Priscila López publicaron “The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information” en la revista Science.

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Los avances en los últimos años

• En 2013 hubo varios momentos importantes. La Internet Society hico el Lanzamiento Mundial de IPV6. Aparecio la posibilidad de hacer consultas federadas y la posibilidad de lanzar informas desde memorias. Además, las empresas empiezan a trabajar en RAM, Hana.

• Otro año importante es el 2014, cuando aparece una tecnología que permite el tratamiento de la información en tiempo real, Apache Spark. Se trata de un framework open source para el procesamiento de datos masivos diseñado con tres prioridades en mente: velocidad, facilidad de uso, y capacidad avanzada de analítica. Esta última caracteríctica se utiliza sobre todo para temas predictivos.

• Se espera que el Big Data siga creciendo, porque cada vez tenemos más dispositivos y herramientas que generan información. Algunos expertos han estimado que en 2020 los datos anuales generados aumentarán un 4300%

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