¿Cuáles son las herramientas analíticas más usadas en Big data?
Conocer algunas de las herramientas analíticas en Big data más utilizadas es sumamente importante para las empresas de hoy. Big data es una terminación que se usa para hacer referencia al gran volumen de información que producen a diario las organizaciones. Pero, más importante aún que el concepto de Big data es lo que pueden hacer las empresas con este.
La información es poder, y para las empresas modernas mientras más información pueda estudiarse, la toma de decisiones es importante y la realización de objetivos se hace de manera más precisa y rigurosa. A diario la cantidad de datos que se manejan en una compañía es abrumadora, es por ello que las mismas juegan un papel fundamental en la gestión de empresas de todo tipo y a todos los niveles.
¿Qué son las herramientas analíticas en Big data?
El uso de herramientas analíticas en Big Data se hace cada vez necesario debido al inmenso volumen de datos que las empresas generan y que necesariamente deben ser analizados para sacar el mejor provecho y lograr los objetivos de toda empresa, ser competitiva y tener rentabilidad y crecimiento sostenido.
Gracias a las nuevas tecnologías y el progreso en materia de software, dependiendo de las exigencias de la empresa es posible utilizar herramientas que lleven a cabo tan importante tarea.
Actualmente, existe una infinidad de tipos de software que pueden emplearse a la vez en el análisis de Big data. Sin embargo, seleccionar entre tan inmensa variedad no es una labor que deba hacerse a la ligera. Seleccionar entre una u otra herramienta analítica en Big data implica distinguir entre algunas características que dichas herramientas deben cumplir para ser realmente útiles para el caso específico de cada empresa.
Basados en las necesidades no solo de la compañía, sino también en las necesidades de los clientes, además de basarse también en la realidad de la empresa, se puede escoger entre utilizar algunas de las más utilizadas herramientas analíticas en Big data. Estas pueden ser las siguientes:
- Apache Spark.
- Apache Storm.
- Lenguaje R.
- Python.
- Hadoop.
- MongoDB.
Herramientas analíticas en Big data: Apache Spark
Se trata de una herramienta analítica capaz de dar respuesta de manera sumamente veloz. Esto se debe a que es un framework cuya característica principal es la distribución por separado del tratamiento de datos a cada una de las máquinas que lo llevan a cabo.
Por otra parte, desarrollar código en Apache Spark puede hacerse en una gran variedad de lenguajes de programación, como por ejemplo Python, lenguaje R o Java. En los últimos tiempos Apache Spark se ha convertido en uno de los grandes sustitutos de herramientas analíticas tales como Hadoop.
Apache Storm
Se caracteriza por ser una herramienta analítica capaz de procesar datos en tiempo real provenientes de fuentes específicas a partir de un sistema distribuido. Dichas fuentes específicas pueden ser, por ejemplo, redes sociales o sensores loT. Este sistema permite procesar grandes cantidades de datos de forma prácticamente instantánea. Esto permite que los datos puedan ser transformados en información y puedan ser analizados y monitorizados en tiempo real.
Herramientas analíticas en Big data: lenguaje R
Más específicamente se trata de un lenguaje de programación sumamente útil a la hora realizar cálculos estadísticos, principalmente. Esto se debe a que su funcionamiento es muy similar al lenguaje matemático. Tanto el lenguaje R como su entorno comprenden una de las herramientas analíticas en Big data más empleados para, por ejemplo, el procesamiento de datos financieros y Data Mining.
Desarrollar con lenguaje R se hace una tarea más sencilla debido a que cuenta con una gran variedad de librerías puestas a disposición por la comunidad que lo desarrolla. Una de sus principales desventajas es que por tratarse en un lenguaje muy similar al matemático puede resultar complicado para desarrolladores no muy familiarizados con este.
Herramientas analíticas en Big data: lenguaje Python
Es otro lenguaje de programación entre los más utilizados. Siendo este de alto nivel que facilita enormemente el desarrollo de código. Ideal para cualquier tipo de profesional que necesite desarrollar para analizar datos.
Al igual que el anteriormente mencionado lenguaje R, el lenguaje Python cuenta con una gran variedad de librerías creadas por su comunidad. Quizás su único punto en contra es que no se trata de una herramienta tan veloz como otras más utilizadas para esta clase de tarea.
Hadoop
Su principal característica es el procesamiento de datos de forma distribuida. Al igual que Apache Spark, es un framework capaz de almacenar gran cantidad de datos ejecutándolos de forma distribuida en diferentes nodos. Cuenta con una alta cuota de escalabilidad.
MongoDB
Es una de las herramientas analítica más utilizadas, esto es gracias que en ella es posible almacenar datos de forma diferente al almacenamiento de datos por tablas, por el contrario, en ella es posible almacenar en formato JSON binario o BSON, el cual está especialmente diseñado para documentos.
Cuenta con características similares a las de Hadoop, ya que distribuye los datos en diferentes nodos, lo cual confiere gran escalabilidad horizontal a los sistemas que utilizan esta herramienta analítica.
Las herramientas analíticas en Big data aportan grandes ventajas a la gerencia de empresas, ya que ayudan a un mejor aprovechamiento de toda la información que se genera a diario. Utilizar y sacar el mejor provecho de dichas herramientas informáticas requiere un tipo de conocimientos específicos y obtenerlos te puede resultar muy sencillo completando nuestra Maestría Big Data & Business Analytics.
