Una breve historia sobre Big Data que todo el mundo debería leer

Muchos de los que trabajamos en Sistemas de Información Geográfica y Territorial (SIG/SIT) observamos que los adelantos producidos en el área de los Sistemas de Información(SI) se integran y modifican la forma de trabajo en nuestra área poco después inexorablemente. Seguramente desfasados en diferentes lapsos de tiempo. Un ejemplo es: los SIG en la nube. Al respecto reiteramos, una vez más, que los SIG/SIT no dejan de ser un SI con características especiales.

Así deducimos que el uso cada vez mayor de los conceptos sobre Big Data (Datos grandes) en el área de los SI seguramente tendrán su versión en el área de los SIG/SIT. Es más, la cantidad de información geográfica habitual siempre tuvo la característica de ser relativamente superior (cantidad de datos mayores) a otros tipos de información. Como caso a observar que ratifica lo dicho mencionamos: el resumen gráfico que significa una carta topográfica en comparación con una descripción alfanumérica (necesariamente numerosa) del mismo contenido de información.

A esta etapa del discurso, les comento que he recibido por medio del sitio  «SlideShare» una presentación que me pareció interesante para compartir con Ustedes. El nombre de la presentación es el título del presente artículo (post).

Comparto también que existe un artículo, de mayor longitud, origen de la presentación, en el siguiente vínculo:

«Una breve historia sobre Big Data que todo el mundo debería leer»

A continuación, expongo la traducción de la presentación (como siempre, no profesional) para adentrarnos en el tema:

Una breve Historia de Big Data

«Una breve historia sobre Big Data que todo el mundo debería leer» por Bernard Marr

La historia del término Big Data puede ser breve, pero muchos de los cimientos de los conceptos detrás de Big Data se construyeron y  establecieron hace mucho tiempo.

Mucho antes de que las computadoras (tal como las conocemos hoy en día) eran comunes, la idea de que estábamos creando un cuerpo cada vez mayor de conocimientos para el análisis, era muy popular y había madurado en el mundo académico.

Aunque podría ser fácil de olvidar, nuestra creciente capacidad de almacenar y analizar  información, ha sido una evolución gradual. Aunque las cosas, sin duda, se aceleraron a finales del siglo pasado, con la invención de almacenamiento digital y de Internet.

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Historia Antigua de los datos

18.000 años AC.

Los seres humanos utilizan palillos para registrar los datos por primera vez. Estos se utilizan para realizar un seguimiento de la actividad comercial y el registro de inventarios.

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2.400 años AC.

Se desarrolla el ábaco, y  se construyen las primeras bibliotecas en Babilonia.

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300 años AC – 48 años DC

La Biblioteca de Alejandría es el mayor centro de almacenamiento de datos del mundo. Hasta ser destruida por los romanos.

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200-100 años dc

Se desarrolla en Grecia el mecanismo de Anticitera; el primer ordenador mecánico.

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El surgimiento de la Estadística

1663

John Graunt lleva a cabo los primeros experimentos estadísticos de análisis registrados en un intento de frenar la propagación de la peste bubónica en Europa.

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1865

El término «inteligencia de negocios» es utilizado por Richard Millar Devens en su “Encyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes” (Enciclopedia de anécdotas comerciales y empresariales).

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1881

Herman Hollerith crea la máquina de tabulación Hollerith. Máquina que utiliza tarjetas perforadas para reducir la carga enorme de trabajo del Censo de Estados Unidos.

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Los primeros días del almacenamiento de datos moderno

1926

Nikola Tesla predice que en el futuro, un hombre será capaz de acceder y analizar grandes cantidades de datos utilizando un dispositivo lo suficientemente pequeño que cabrá en el bolsillo.

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1928

Fritz Pfleumer crea un método de almacenamiento de datos magnético, que forma base de la tecnología de almacenamiento de datos digital moderno.

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1944

Fremont Rider especula sobre que la Biblioteca de Yale contendrá 200 millones de libros almacenados en 6.000 millas de estanterías, en el 2040.

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1958

Los inicios de la Inteligencia de Negocios

Hans Peter Luhn define la Inteligencia de Negocios como «la capacidad de aprehender las interrelaciones de los hechos presentados, de tal forma, que permiten orientar la acción hacia una meta deseada.»

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1965

El inicio de los grandes centros de datos

El Gobierno de Estados Unidos planea el primer centro de datos del mundo para almacenar en cinta magnética 742 millones de declaraciones de impuestos y 175 millones de juegos de huellas digitales.

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1970

• Se desarrolla el modelo de base de datos relacional por el matemático Edgar F. Codd para IBM.
• El sistema de archivos jerárquico permite acceder a los registros mediante un sistema de índice simple. Esto significa que cualquiera pueda utilizar bases de datos, no sólo los científicos de la computación.

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1976

• Los «Sistemas de Planificación de Requerimientos de Materiales» son de uso común en los negocios.
• La Informática y almacenamiento de datos se utiliza para tareas de rutina de todos los días.

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1989

El uso temprano del término Big Data en un artículo de una revista de ficción por Erik Larson. Comentando sobre el uso de datos por los anunciantes para dirigirse a los clientes.

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1991

El surgimiento de la Internet

• El nacimiento de Internet.
• Cualquier persona puede ahora ir en línea y subir sus propios datos, o analizar los datos cargados por otras personas.

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1996

El precio de almacenamiento digital cae hasta el punto donde es más rentable que el papel.

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1997

• Google lanza su motor de búsqueda que rápidamente se convertirá en el más popular del mundo.
• Michael Lesk estima que el universo digital está aumentando diez veces su tamaño cada año.

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1999

Las primeras ideas de Big Data

• El primer uso del término Big Data en un trabajo académico: “Visually Exploring Gigabyte Datasets in Realtime (ACM).
• El primer uso del concepto “Internet of Things” (Internet de las Cosas) en una presentación de negocios de Kevin Ashton para Procter and Gamble.

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2001

Las tres «V» definida por Doug Laney para Big Data: «Volumen, Velocity, Variety»  (Volumen, Velocidad, Variedad).

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2005

La Web 2.0 aumenta el volumen de datos

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2007

Emerge el uso actual del término «Big Data».

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2008

• Globalmente, 9,57 zetabytes (9.570.000.000.000 gigabytes) de información se procesa por las CPUs del mundo.
• Se estima que 14,7 exabytes de información nueva se producidiría este año.

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2009

Una compañía promedio estadounidense con más de 1.000 empleados, almacena más de 200 terabytes de datos de acuerdo al informe sobre Big Data: “The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity”(La próxima frontera para la innovación, la competencia y la productividad) realizado por McKinsey Global Institute.

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2010

Eric Schmidt, presidente ejecutivo de Google, dice en una conferencia que la cantidad de datos que ahora se están creando cada dos días, es mayor que la creada desde el comienzo de la civilización humana hasta el año 2003.

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2011

El informe McKinsey señala que en 2018 los EE.UU. se enfrentará a un déficit de entre 140.000 y 190.000 científicos profesionales de datos, y advierte que cuestiones como la privacidad, la seguridad y la propiedad intelectual tendrán que ser resueltas antes de que se den cuenta de todo el valor de Big Data.

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2014

• El uso de Internet móvil supera a las computadoras de escritorio por primera vez
• 88% de los ejecutivos que respondieron a una encuesta internacional realizada  GE dice que el análisis de grandes volúmenes de datos es una prioridad.

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Pensamiento Final

Lo que esto nos enseña es que Big Data no es un fenómeno nuevo o aislado, sino que forma parte de una larga evolución de la captura y el uso de datos. Al igual que otros acontecimientos claves en el almacenamiento de datos, procesamiento de datos e Internet, Big Data es sólo un paso más  que traerá cambios en la forma en que manejamos los negocios y la sociedad. Al mismo tiempo que sentará las bases sobre las que se construirán otras evoluciones.

Como siempre, estoy dispuesto a escuchar sus ideas sobre el tema, por favor, compartirlas en los comentarios abajo. Por ejemplo, ¿hay otros hitos que debía haber incluido?

Como final del presente post menciono que la presentación, además de su valor intrínseco, sirve para promocionar el libro del autor denominado: «Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance»

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