Lorena Ramírez El uso de Big Data sigue siendo crucial para las empresas, pero ahora se complementa con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, permitiendo un análisis más profundo y predictivo que no solo ayuda a llegar al cliente idóneo, sino a anticipar sus necesidades y comportamientos. Por eso, han surgido decenas de herramientas para manejar Big Data, pero ¿cuál escoger? Te ayudamos con una selección de herramientas de Big Data que deberías conocer.
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Big Data en la empresa
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Las 5V para definir una herramienta de Big Data
Existen diferentes herramientas en el mercado que ayudarán a gestionar tus datos. Si quieres saber cuál es la que más te conviene, ten en cuenta las 5V que debe cumplir para clasificarse como una herramienta potente:
- Volumen: Cualquier herramienta debe poder analizar una gran cantidad de datos no estructurados (gigabytes y petabytes), dadas las crecientes demandas en sectores como el IoT, IA y la computación en la nube.
- Velocidad: Esto hace referencia al ritmo con el que se reciben los datos y la rapidez con la que se actúa sobre ellos. Hay algunas herramientas que conectadas a internet permiten una visión en tiempo real.
- Variedad: Que acepte diferentes formatos de datos (estructurados y no estructurados)
- Veracidad: De nada sirve tener una herramienta que no nos aporte información real. Es importante que el sistema escogido mitigue el sesgo de datos, descubra los datos duplicados y detecte anomalías o inconsistencias.
- Valor: Lo más importante con la herramienta de Big data es que los datos obtenidos aporten valor en la actividad. Esto lo debe definir el equipo analítico.
Software para Big Data: herramientas imprescindibles
El análisis de datos es vital para las compañías, pues proporciona información muy valiosa que permite crear estrategias centradas en captar nuevos clientes, y también en incrementar las ventas. Pero una cantidad de datos tan vasta como la que se obtiene en estos procesos es muy difícil de analizar si no empleamos los medios adecuados. A continuación te dejamos una selección de herramientas que pueden ser útiles para manejar el Big Data:
Apache Hadoop
Es la herramienta de Big Data más utilizada. De hecho, compañías como Facebook o The New York Times la emplean, y ha servido de modelo para el resto.
Hadoop es un framework gratuito y de código abierto que permite procesar grandes volúmenes de datos en lote usando modelos de programación simples. Es escalable, por lo que puede pasar de operar en un sólo servidor a hacerlo en múltiples.
Es un sistema con un alto nivel de seguridad usando servidores HTTP quecuenta con autorización y compatibilidad con archivos tipo POSIX, así como un conjunto completo de propiedades.
Elasticsearch
Elasticsearch permite el procesamiento de grandes cantidades de datos y ver la evolución de éstos en tiempo real. Además, proporciona gráficos que ayudan a comprender con más facilidad la información obtenida.
Su principal funcionalidad es la de indexar diferentes tipos de contenido como búsquedas en aplicaciones y sitios web, analíticas de log, métricas de infraestructura y monitoreo de rendimiento, visualización de datos geoespaciales, entre otros. Una vez indexados, es posible realizar consultas complejas sobre estos datos así como agregaciones para recuperar resúmenes.
Una de las ventajas de esta herramienta es que puede expandirse con Elastic Stack, un paquete de productos que aumentan las prestaciones de Elasticsearch. Mozilla y Etsy son algunas de las empresas que han empleado esta herramienta de Big Data.
Apache Storm
Apache Storm es una herramienta de Big Data open-source que puede ser usada con cualquier lenguaje de programación incluidos los protocolos basados en JSON.
Procesa en tiempo real y de forma sencilla grandes cantidades de datos a través de la creación de topologías de macro datos para transformarlos y analizarlos de forma continua mientras flujos de información entran al sistema constantemente.
MongoDB
Se trata de una base de datos NoSQL (base de datos no relacional) gratuita y optimizada para trabajar con grupos de datos que varían con frecuencia, o que son semiestructurados. Es una base de datos distribuida en su núcleo por lo que la alta disponibilidad, escalabilidad y distribución ya se encuentran integradas.
Se emplea para almacenar datos de aplicaciones móviles y de sistemas de gestión de contenidos, entre otros. Es empleada por compañías como Bosch y Telefónica.
Apache Spark
Esta es una herramienta gratuita y open source que conecta numerosas computadoras y les permite el procesamiento de datos en paralelo. Funciona a través de aprendizaje automático y otras tecnologías convirtiéndole en un sistema eficaz.
La característica más destacable de esta herramienta de Big Data es su velocidad, siendo 100 veces más rápida que Hadoop. Spark analiza datos por lotes y también en tiempo real, y permite la creación de aplicaciones en diferentes lenguajes: Java, Python, R y Scala.
Python
Es una de las herramientas de Big Data más conocidas y usadas en la actualidad, La razón tiene que ver con su usabilidad, ya que es bastante sencilla de comprender respecto a otros lenguajes de programación. Eso sí, es necesario tener un conocimiento básico en informática para poder ser usada.
Python es un lenguaje interpretado, lo que significa que ejecuta directamente el código línea por línea. En caso de cualquier error, detiene la ejecución e informa el error que se ha producido. Además cuenta con una biblioteca enorme, lo que permite encontrar las funciones necesarias de una forma rápida.
El inconveniente de esta herramienta es la velocidad, ya que es notablemente más lenta que sus competidoras.
Apache Cassandra
Cassandra es una base de datos NoSQL desarrollada en un principio por Facebook.
Es un motor de almacenamiento muy útil para aplicaciones que necesiten expandirse masivamente. Es la mejor opción si lo que se necesita es escalabilidad y alta disponibilidad sin comprometer el rendimiento. Netflix y Reddit son usuarios de esta herramienta.
Lenguaje R
R es un entorno y lenguaje de programación enfocado mayormente al análisis estadístico, ya que es muy parecido al lenguaje matemático; aunque también se emplea para el análisis de Big Data. Cuenta con una extensa comunidad de usuarios, por lo que hay disponible una gran cantidad de librerías.
R es actualmente uno de los lenguajes de programación más solicitados en el mercado laboral de Data Science, lo que lo convierte en una herramienta de big data muy popular.
Apache Drill
Drill es un framework open-source que permite trabajar en análisis interactivos de grupos de datos a gran escala. Fue diseñado para poder alcanzar una alta escalabilidad en servidores y para poder procesar de petabytes de datos y millones de registros en pocos segundos.
El núcleo de este software es el servicio «Drillbit» que es el responsable de aceptar las solicitudes de clientes, procesar las consultas y devolver la información al cliente.
Una de las grandes ventajas es que permite sistemas de archivos SQL y NoSQL lo que permite obtener un solo resultado de la consulta con la unión de múltiples almacenes de datos
RapidMiner
RapidMiner es una herramienta de análisis de Big Data que ayuda al manejo de datos, el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y la implementación de modelos.
Viene con una serie de complementos que le permiten construir métodos de minería de datos personalizados y análisis de configuración predictiva.
Estas son las 10 mejores herramientas del Big Data que te proponemos, ¿nos recomendarías otras? Si es así, no dudes en dejar un comentario en el artículo y haznos tus sugerencias.
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Python es muy potente.
Muchas gracias por la aportación.