Las empresas necesitan analizar datos para obtener información valiosa que les permita crear estrategias efectivas para atraer a nuevos clientes y aumentar las ventas. Sin embargo, el análisis de grandes cantidades de datos puede ser complicado si no se utilizan las herramientas adecuadas. Por ello, hemos preparado una selección de herramientas que pueden ser útiles para manejar el Big Data y obtener resultados exitosos:
Es la herramienta de Big Data más utilizada. 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 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
