¿Qué había antes del Big Data?

Antes del Big Bang de la Información: Una mirada a la era pre-Big Data

El término “Big Data” evoca imágenes de inmensas cantidades de información procesadas a velocidades vertiginosas. Pero, ¿qué existía antes de esta explosión de datos? Antes de la capacidad de analizar petabytes de información en tiempo real, la gestión de datos se enfrentaba a una realidad significativamente diferente, una realidad que, aunque parezca primitiva comparada con los estándares actuales, sentó las bases para el auge del Big Data.

En la era pre-Big Data, el corazón de la gestión de la información residía en las bases de datos relacionales. Estas bases de datos, basadas en el modelo relacional de Edgar F. Codd, organizaban la información en tablas con filas y columnas interrelacionadas, ofreciendo una estructura lógica y eficiente para el almacenamiento y la recuperación de datos. Sistemas como Oracle, DB2 y SQL Server dominaban el panorama, proporcionando la infraestructura para la mayoría de las aplicaciones empresariales.

La prioridad en esta época no era el análisis masivo de datos en tiempo real, sino la integración de sistemas y la automatización de procesos. Se buscaba la eficiencia en la gestión de datos estructurados, aquellos que se ajustaban perfectamente a las filas y columnas de las bases de datos relacionales. El enfoque se centraba en la precisión, la consistencia y la integridad de los datos, más que en la extracción de patrones ocultos en vastos conjuntos de información no estructurada.

El análisis de datos existía, por supuesto, pero estaba limitado por las capacidades tecnológicas de la época. Los volúmenes de datos procesados eran considerablemente menores, y el análisis se realizaba con herramientas y técnicas más rudimentarias, a menudo involucrando complejos procesos de extracción, transformación y carga (ETL) para preparar los datos para el análisis. La idea de analizar flujos de datos en tiempo real era prácticamente impensable, dado el limitado poder de procesamiento y la falta de infraestructura necesaria.

La gestión de datos en la era pre-Big Data se caracterizaba por un enfoque más vertical y centrado en la empresa. Cada departamento o función empresarial tenía sus propios sistemas de información, y la integración entre ellos era un reto constante. El objetivo principal era el soporte de las operaciones diarias, la generación de informes con datos estructurados y la toma de decisiones basadas en información, pero a una escala mucho más reducida y con una menor velocidad de procesamiento que la que se observa hoy en día con Big Data.

En resumen, antes del Big Data, el mundo de la gestión de datos se centraba en la eficiencia de las bases de datos relacionales, la integración de sistemas y la automatización de procesos para gestionar datos estructurados. El análisis existía, pero estaba limitado por la tecnología disponible. La explosión del Big Data, con su énfasis en el volumen, la velocidad y la variedad de datos, representó un cambio de paradigma fundamental en la forma de gestionar y analizar la información, construyendo sobre las bases sólidas establecidas en la era anterior.