Aunque pueda parecer moderno, la obsesión humana por recopilar y analizar información viene de lejos. Recuerdo que cuando descubrí este concepto en la universidad me sorprendió lo natural que me resultaba: siempre hemos querido entender nuestro entorno a través de los datos.
Acompáñame en este recorrido: desde huesos tallados en el paleolítico hasta arquitecturas distribuidas capaces de procesar trillones de registros en segundos.
Contenidos
Los primeros pasos de los datos masivos
Cuando el registro era cuestión de supervivencia
Mucho antes de que existiera la palabra “dato”, ya los humanos recogían información.
En el paleolítico superior, se tallaban muescas en huesos para contar provisiones. Era una forma rudimentaria de analítica, pero analítica al fin y al cabo.
Bibliotecas, ábacos y conocimiento acumulado
En Babilonia y más tarde en Alejandría, las primeras bibliotecas se convirtieron en repositorios de conocimiento. La escritura y el ábaco permitieron registrar, calcular y comparar información a una escala inédita.
El mecanismo de Anticitera: la primera “computadora”
En el siglo II a. C., los griegos crearon el dispositivo que hoy consideramos la primera computadora mecánica conocida. El mecanismo de Anticitera proyectaba posiciones astronómicas gracias a un sistema de engranajes.
No era Big Data, pero sí un primer intento de procesar información compleja.
La ciencia empieza a medir: del siglo XVII a la industrialización
John Graunt y el nacimiento del análisis estadístico
En 1662, John Graunt analizó registros de defunciones en Londres para detectar brotes de peste. Su iniciativa fue un precursor directo de lo que hoy llamamos “análisis de datos aplicados”.
Business Intelligence antes de los ordenadores
En 1865 se usó por primera vez el término Business Intelligence. Richard Millar Devens describió cómo un banquero utilizaba información estructurada para tomar mejores decisiones. Esto muestra que la intención de extraer valor del dato existía mucho antes de que tuviéramos tecnología para hacerlo a lo grande.
Siglo XX: cuando el volumen de datos empieza a explotar
Digitalización, sensores y el inicio de la era moderna
Durante el siglo XX, el almacenamiento y la electrónica mejoraron hasta permitir que empresas, gobiernos y científicos generaran y conservaran volúmenes crecientes de información.
Fue justo estudiando esta etapa cuando, en la universidad, entendí lo que realmente significaba crecimiento exponencial. Ahí fue donde me di cuenta de que el mundo no solo generaba datos… los generaba a una velocidad imposible de manejar con métodos tradicionales.
1989: aparece el término Big Data
Erik Larson lo menciona por primera vez en un artículo de Harper’s Magazine. No se parecía al concepto actual, pero sembró la semilla.
La explosión: Google, Hadoop y la revolución del procesamiento distribuido
1997: Google y la web creciendo sin control
Con la llegada del motor de búsqueda, el volumen de información online se disparó.
2003–2004: GFS y MapReduce
Google publicó dos piezas clave:
- Google File System (GFS): almacenamiento distribuido.
- MapReduce: paradigma para procesar datos en paralelo.
En 2003, los ingenieros de Google publicaron el artículo Google File System. Un sistema de ficheros distribuido que permitía almacenar cantidades de datos masivas sin depender de hardware especializado.
Un año después, con “MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”, presentaron un modelo de procesamiento paralelo capaz de dividir trabajos en tareas independientes y ejecutarlas simultáneamente en múltiples máquinas.
2006: Hadoop y el nacimiento del Big Data moderno
Los ingenieros Doug Cutting y Mike Cafarella recrearon los principios de Google en Hadoop, la primera plataforma Big Data open source.
Gracias a estos avances, el análisis de datos dejó de ser un problema de volumen limitado y muestras representativas para convertirse en una disciplina capaz de manejar conjuntos enormes, heterogéneos y en crecimiento continuo.
A partir de ahí, el ecosistema explotó (HBase, Hive, Spark…).
2009–2011: Cloudera, Hortonworks y la profesionalización
El Big Data se volvió accesible para empresas. Y aquí es cuando más me enganchó profesionalmente: ver cómo el dato se transformaba en decisiones reales y rápidas me hizo querer dedicarme al sector.
¿Por qué hoy generamos tantos datos? (Y por qué no dejará de crecer)
En 2012 se hablaba ya de la llegada de la “Zettabyte Era”: datos digitales que abarcan desde internet hasta sensores, CCTV, voz, texto… Lo que hoy consideramos “normal” ya superaba 1 zettabyte global, y se proyectaba que en 2020 superaríamos los 40 zettabytes.
Pero el ritmo no se ha frenado: según estimaciones recientes, en 2023 se generaron unos 120 zettabytes de datos, y para 2026 esa cifra podría alcanzar los 181 zettabytes.
- Ley de Moore y miniaturización: Los dispositivos son cada vez más pequeños, baratos y potentes.
- Sensores por todas partes: Smartphones, relojes, coches, fábricas, hospitales, agricultura… todo genera datos.
- Mejoras en comunicaciones: 5G, WiFi, fibra y redes de baja latencia permiten intercambiar datos a velocidades impensables hace 20 años.
El “secreto” del Big Data: dividir, distribuir y escalar
Todo se resume en tres ideas que vivimos día a día en nuestra profesión:
- Dividir tareas en partes pequeñas.
- Ejecutarlas en paralelo en diferentes máquinas.
- Adaptarse a la carga (escalabilidad elástica).
Big Data e Inteligencia Artificial
Hoy, la IA necesita cantidades masivas de información para aprender, mejorar y adaptarse.
Y aquí conecto totalmente con mi visión personal: creo que el futuro de la IA depende tanto de los modelos como de la calidad del dato. Sin datos, no hay nada que aprender. Por eso siempre digo que el dato es el combustible real del futuro.
Nos espera el futuro del Big Data: Nuevos perfiles profesionales aún por inventar, más automatización, procesamiento en tiempo real, Edge AI, etc.
Arquitecto de Datos con más de 10 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 7000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.
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