Cuando el volumen y la complejidad de ciertos datos empezaron a superar algunas soluciones habituales, aparecieron nuevas herramientas y arquitecturas. Esa es la historia práctica que hay detrás de buena parte de lo que llamamos Big Data.
Tener muchos datos no demuestra, por sí solo, que necesitemos una plataforma distribuida. Importa la carga de trabajo: almacenamiento, procesamiento, tiempos de respuesta, fiabilidad y coste. Una base de datos relacional puede seguir siendo la mejor respuesta.
Cada sistema plantea compromisos distintos. Algunos funcionan bien en grandes procesos analíticos; otros, en transacciones, documentos o búsquedas. El objetivo no consiste en sustituir toda tecnología anterior, sino en resolver una limitación real.
La nube facilitó el acceso a infraestructuras mayores. No eliminó la necesidad de criterio técnico. Antes de adoptar una etiqueta de moda, prefiero explicar qué problema debemos resolver y cómo sabremos que lo hemos conseguido.