Big Data se refiere al manejo, procesamiento y análisis de volúmenes masivos de datos que son demasiado grandes o complejos para ser tratados por los métodos tradicionales de procesamiento de datos.

Estos datos pueden ser:

* Estructurados (bases de datos),

* No estructurados (videos, textos, imágenes),

* Semi-estructurados (archivos JSON o XML).

Big Data no solo implica almacenar grandes cantidades de datos, sino también extraer valor de ellos a través de herramientas avanzadas como el machine learning, la inteligencia artificial y el análisis predictivo.

Existen ya numerosas herramientas de software analítico que permiten sacar partido a la cantidad de datos en la educación. Además de resolver cuestiones generales como las que ya hemos abordado, se aplican en áreas concretas del aprendizaje.

1. Sparx Mathsse Es un software que combina big data y aprendizaje de máquinas para analizar las respuestas a más de 32 000 preguntas sobre matemáticas.

2. BrightBytesse La plataforma cubre desde aspectos básicos como la asistencia a cuestiones como el aprendizaje emocional y social.

3. Tableau Opta por un enfoque visual para representar los datos, de tal forma que los profesores pueden comprobar de un vistazo los alumnos que se quedan atrás, el rendimiento individual y la comparativa con otros institutos del país.

4. Blackboardse Este software permite anticipar problemas en alumnos y mejorar la comunicación con los profesores.

2. Amazon Web Services (AWS)

3. Microsoft Azure

4. IBM

5. Cloudera / Hortonworks:

1. Doug Cutting

2. Jeffrey Dean y Sanjay Ghemawar

3. DJ Patil

4. Hilary Mason

5. Cathy O’Neil