-
Primeras Bases de Datos y Sistemas de Gestión
Inicios del Almacenamiento y Análisis de Datos- Aparecen los primeros sistemas de gestión de archivos (como ISAM e IMS) para organizar y recuperar datos secuenciales.
- Análisis manual y rudimentario, enfocado en consultas simples mediante sistemas tabulares.
-
Creación del Modelo Relacional y SQL
- Edgar F. Codd introduce el modelo relacional (RDBMS) y el lenguaje SQL (Structured Query Language).
- Se facilita el acceso a grandes conjuntos de datos mediante consultas estructuradas y relaciones entre tablas.
- Técnicas utilizadas: Consultas SQL, operaciones CRUD (Create, Read, Update, Delete).
- Aparece el concepto de Data Mining (minería de datos) para buscar patrones simples.
-
Data Warehousing y OLAP (Análisis Multidimensional)
- Nace el concepto de Data Warehouse (DW): grandes repositorios centralizados para análisis histórico.
- Aparecen las primeras herramientas OLAP (On-Line Analytical Processing) para realizar análisis multidimensional (cubos de datos).
- Enfoque: Análisis descriptivo y reportes de tendencias.
-
Auge del Data Mining y Business Intelligence (BI)
- Business Intelligence (BI): Conjunto de estrategias y herramientas para transformar datos en conocimiento.
- Avance en Data Mining: uso de algoritmos para identificar patrones ocultos.
- Se amplían los análisis con técnicas estadísticas y herramientas gráficas interactivas.
- Técnicas utilizadas: Árboles de decisión, regresión, clustering (agrupamiento).
-
Big Data y Análisis Distribuido (MapReduce, Hadoop)
- Google desarrolla MapReduce, un modelo para analizar grandes volúmenes de datos en paralelo.
- Surge Hadoop, una plataforma de código abierto basada en MapReduce para procesar grandes conjuntos de datos distribuidos.
- Enfoque en análisis a gran escala y en tiempo casi real.
- Técnicas utilizadas: MapReduce, análisis distribuido, bases NoSQL (MongoDB, Cassandra).
-
Machine Learning, Deep Learning y Análisis Predictivo
- Machine Learning (ML): Algoritmos que aprenden automáticamente a partir de los datos.
- Deep Learning (DL): Redes neuronales profundas para análisis de datos complejos (voz, imágenes, texto).
- El análisis se convierte en predictivo y prescriptivo (proponer acciones basadas en resultados).
- Impacto: Análisis avanzado en campos como la salud, la banca y la seguridad.
-
Análisis en Tiempo Real e IoT (Internet de las Cosas)
- Uso de Stream Processing para procesar datos en tiempo real desde dispositivos conectados (IoT).
- Análisis basado en Inteligencia Artificial (IA) para detectar patrones en tiempo real.
- Analítica aumentada: Combinación de ML con BI para generar insights automáticos.
- Impacto: Implementación de análisis en tiempo real en ciudades inteligentes, automóviles autónomos y salud digital.