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Comienzan a surgir los desafíos para las bases de datos relacionales debido a grandes volúmenes de datos no estructurados.
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El término Big Data comienza a ganar tracción en el mundo de la tecnología.
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Nace Hadoop, un marco de trabajo basado en MapReduce para el procesamiento distribuido de datos.
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Aparece Apache Hive (para consultas SQL sobre Hadoop) y Pig, ofreciendo nuevas formas de trabajar con Big Data
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Amazon DynamoDB se introduce, demostrando la necesidad de bases de datos distribuidas para manejar grandes volúmenes de datos.
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Amazon DynamoDB y Redis se popularizan como bases de datos de clave-valor.
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Cassandra es desarrollada por Facebook, y HBase surge como una implementación de Hadoop para almacenamiento distribuido.
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Cassandra y HBase surgen como respuestas a la necesidad de escalabilidad en bases de datos distribuidas.
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Se lanza MongoDB, una base de datos NoSQL de documentos.
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El ecosistema de Big Data se expande con la aparición de nuevas herramientas como Apache Spark (2014) y Kafka (2011) para procesamiento en tiempo real.
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Empresas como Facebook, Twitter y LinkedIn adoptan tecnologías NoSQL y Big Data para manejar sus enormes volúmenes de datos generados por usuarios.
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Couchbase y MongoDB ganan popularidad por su flexibilidad para manejar datos no estructurados.
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Apache Spark revolucionó el procesamiento en memoria y el análisis en tiempo real de Big Data.
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Los primeros Data Lakes empiezan a implementarse, permitiendo el almacenamiento de grandes cantidades de datos crudos para su posterior análisis.
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Docker y la virtualización de contenedores ganan popularidad, mejorando la portabilidad y escalabilidad de las aplicaciones Big Data.
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Las empresas comienzan a integrar Machine Learning (ML) y Big Data para crear modelos predictivos y mejorar el análisis de datos.
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Se lanzan soluciones como Google BigQuery y Amazon Redshift, que hacen que el análisis de Big Data en la nube sea más accesible y asequible.
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Apache Flink y otras plataformas en tiempo real continúan expandiendo las capacidades de procesamiento de Big Data.
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La tendencia hacia bases de datos híbridas (SQL + NoSQL) gana fuerza, con herramientas como Google Spanner y CockroachDB.
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Las plataformas de Data Science y BI (como Power BI, Tableau) comienzan a integrarse con tecnologías Big Data para facilitar análisis más intuitivos.
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Edge Computing empieza a complementar la nube, con procesamiento de datos realizado localmente para mejorar la latencia y reducir el tráfico.
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El análisis en tiempo real y la integración de Big Data con IA/ML se convierte en el estándar para muchas industrias, con aplicaciones en finanzas, comercio, y salud.
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Blockchain y Big Data se comienzan a fusionar para ofrecer soluciones más seguras y transparentes en la gestión de datos.
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Las bases de datos multimodales que combinan características de SQL y NoSQL se convierten en la opción preferida para muchas empresas, permitiendo una gestión de datos más flexible.
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Se espera que la integración entre la nube, el edge computing y las bases de datos NoSQL siga creciendo, con nuevas soluciones diseñadas para gestionar volúmenes de datos masivos de forma eficiente y segura.