¿Conoces algunas herramientas para obtener datos en el Big Data? En el mundo actual, todo parece indicar que el Big Data y manejo de datos aportan la mayoría de soluciones. Sobre todo, dentro de las áreas más importantes de las organizaciones, no solo reflejado en el mundo empresarial. Si no dentro de cualquier ámbito que emplee la tecnología como parte de la estrategia que integre.
Dicha cualidad se encuentra relacionada con la capacidad de cada compañía de gestionar correctamente sus datos. Así como, realizar estudios completos que puedan ser aprovechados para sacar el máximo conocimiento. A partir de los datos obtenidos por las organizaciones.
Elementos en el manejo de Big Data
En el Big Data se trabajan con magnitudes muy grandes de datos. Lo que hace necesario el empleo de diversos elementos que aseguran la obtención de información veraz. Que al mismo tiempo sea importante a partir del manejo de los datos. Entre los elementos esenciales se encuentran:
- Infraestructura. Las infraestructuras deben proveer la posibilidad de que los datos fluyan continuamente dentro del sistema. Es decir, que su entrada sea continua, de manera que los mismos puedan aprovecharse oportunamente. Con el propósito de que dejen de tener un valor significante para la compañía.
Aunque el almacenamiento de la información suele ser un aspecto costoso, existen alternativas como la nube. La cual permite reducir considerablemente costos de almacenamiento y manejo de los datos.
- Herramienta. La gestión de datos ha tomado importancia de una forma acelerada durante las últimas décadas. Por lo cual, se han debido disponer de múltiples recursos casi con la misma rapidez con que ha evolucionado esta área. Las herramientas permiten no solo acceder a los datos almacenados en la infraestructura. Si no además llevar a cabo un correcto manejo de los mismos, para obtener la mayor y mejor información posible.
- Proceso. Establecer procesos dentro del Big Data es tan importante como cualquier otro aspecto, ya que a través de ellos, las actividades pueden verse segmentada. Para ser llevadas a cabo por responsables asignados, de una manera eficaz que garantice el éxito del proceso en general. Tanto el uso de los recursos, como la supervisión y dirección de los procesos, requiere de profesionales especializados. Siendo estos capaces de llevar a cabo el análisis de la información.
Herramientas populares de Big Data
El manejo eficiente de Big Data y uso de las herramientas adecuadas, puede significar una ventaja competitiva sobre diversas compañías. Los diversos recursos tecnológicos disponibles presentan diferentes características que pueden ser aprovechadas según las cualidades propias. Así como, las necesidades específicas de cada compañía.
En otras palabras, gracias a los elementos que se han ido creando, los profesionales en gestión de datos tienen mejores posibilidades de interactuar con dichos datos. Desde su obtención hasta la realización de los complejos análisis estadísticos que le darán sentido a la información. Algunos de los sistemas usados en el Big Data son:
Weka
Weka es un recurso de gran valor en los procesos de extracción de datos, pues facilita el acceso a las bases de datos. Además, es empleado en otros procesos como el desarrollo, análisis y regresión de los datos. Siendo una herramienta importante en los modelos predictivos debido a que dispone de algoritmos y opciones de visualización muy útiles.
Herramienta RapidMiner para Big data
Este es uno de los recursos con mayor importancia al iniciar cualquier proyecto. Tratándose de un sistema de código abierto con características predictivas, ideal para llevar a cabo procesos como la obtención de datos. Al igual que el desarrollo y análisis predictivos. Muchas apps móviles y plataformas de chats emplean esta herramienta por su característica de aprendizaje automático.
Knime en Big data
Knime es un sistema de código abierto enfocado en la Data Mining, el cual ofrece una versión gratuita muy útil. Además, de una versión ligeramente más compleja y paga, que contribuye con aspectos de automatización de procesos.
Esta herramienta resulta de gran utilidad para obtener Big data desde distintas fuentes e integrarlos de manera eficaz. Evidentemente, para su posterior manipulación y análisis. Además, que su interfaz gráfica habilita una visualización de datos muy útil para los profesionales de esta área y los interesados en el análisis.
SAS
SAS es un modelo rápido de predicciones que facilita la visualización de procesos de minería de datos. El cual es entendido y llevado a cabo por el personal encargado. Esta herramienta es empleada dentro de las organizaciones empresariales por su facilidad de manejo. Al igual que su capacidad de generar visualizaciones de los datos de manera interactiva.
Orange
Orange es una de las opciones preferidas por aquellas organizaciones o personas que se están iniciando en el mundo de la gestión de datos. Se trata de un software que dispone de tutoriales sobre los procesos más importantes del Big Data. En donde se obtiene y se manejan los datos crudos.
Este es un sistema de aprendizaje automático que puede emplearse para obtener y manipular datos de manera relativamente simple, pero muy eficaz.
IBM SPSS para Big data
El IBM SPSS en el Big data es un sistema que se caracteriza por presentar una interfaz gráfica única. Adicional a ser la opción ideal para trabajar con grandes proyectos que requieran la integración y manejo de grandes volúmenes de datos. Permitiendo que se originen variados algoritmos de Data Mining, de manera relativamente sencilla. Igualmente, es una herramienta muy útil para detectar anomalías desde procesos tempranos.
La extracción de datos es un proceso tan importante como cualquier otro dentro del Big Data y requiere de la implementación de los recursos adecuados. Para manejar profesionalmente estas y muchas otras herramientas. Te invitamos a cursar una Maestría en Big Data Analytics, así como, otras carreras relacionadas con el mundo de la ciencia de los datos. Siendo estas las que te permitirán crecer intelectual y profesionalmente.
