La utilización de herramientas de Big Data por parte de las empresas es algo sintomático. Y es que la recopilación de ingentes cantidades de información con la que llegar al cliente perfecto es de vital importancia.
Así las cosas, en los últimos tiempos ha aparecido tanto software para Big Data que puede ser algo complicado saber cuál elegir. Por eso, es fundamental saber qué herramientas usar para transformar los datos en conocimiento útil.
Un conocimiento que permite, por ejemplo, crear estrategias enfocadas en la captación de nuevos clientes y aumentar las ventas. No obstante, la enorme cantidad de datos obtenida en estos procesos es realmente difícil de analizar si no se emplean los medios adecuados.
Sea como fuere, entre las herramientas más utilizadas en este ámbito hay algunas open source y otras de pago, lo que es buena prueba del éxito de este modelo de desarrollo que ayudan a analizar, procesar y almacenar los datos recogidos.
10 herramientas de Big Data imprescindibles para el análisis de datos
La recopilación de ingentes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias en los mismos permiten que las organizaciones puedan moverse bastante más rápido, sin problemas y eficientemente. A continuación veremos algunas de las más utilizadas.
1. Apache Cassandra
Apache Cassandra es una base de datos NoSQL desarrollada en sus inicios por Facebook. Es una de las mejores opciones si lo que se necesita es escalabilidad y alta disponibilidad sin llegar a comprometer el rendimiento. Entre las empresas que lo utilizan se encuentran Reddit o Netflix.
2. Apache Drill
Apache Drill es un framework de código abierto que posibilita el trabajo en análisis interactivos de grupos de datos a gran escala. Se diseñó para lograr una gran escalabilidad en servidores y procesar grandes cantidades de datos y millones de registros al instante. Es compatible con muchísimos sistemas de archivos y bases de datos.
3. Apache Hadoop
Apache Hadoop es, probablemente, el software para Big Data más usado. De hecho, lo usan grandes empresas como Facebook o The New York Times. Este framework permite el procesamiento de grandes volúmenes de datos en lote empleando modelos de programación simples. Además, es escalable, así que es posible pasar de operar en un único servidor a hacerlo en muchos.
4. Apache Oozie
Apache Oozie es otra de las herramientas de Big Data que no podían faltar en esta lista. En esencia, es un sistema de flujo de trabajo que permite establecer un gran rango de trabajos escritos o programados en distintos lenguajes. Asimismo, permite vincular los trabajos y que los usuarios definan relaciones de dependencia entre sí.
5. Apache Spark
Apache Spark es sinónimo de rapidez; de hecho, es hasta cien veces más veloz que Apache Hadoop. Así, este software permite analizar datos por lotes en tiempo real, además de crear aplicaciones en diversos lenguajes como Java, Python, R o Scala, entre otros.
6. Apache Storm
Apache Storm es una herramienta open source que se puede emplear con cualquier lenguaje de programación y que procesa fácilmente y en tiempo real un sinfín de datos. Además, el sistema crea topologías de los macrodatos para convertirlos y analizarlos continuamente a la vez que los flujos de información entran al sistema constantemente.
7. Elasticsearch
Elasticsearch posibilita procesar una ingente cantidad de datos y visualizar su evolución en tiempo real. Asimismo, muestra gráficos de gran ayuda para entender mejor la información proporcionada. Un punto a su favor es que se puede expandir con Elastic Stack, un paquete de productos que multiplica sus prestaciones. Algunas de las grandes compañías que utilizan este software para Big Data son Etsy o Mozilla.
8. MongoDB
MongoDB es una base de datos NoSQL diseñada para trabajar con grupos de datos que varían frecuentemente, o que son semiestructurados o inestructurados. Es una de las herramientas de Big Data que, entre otros, se utiliza para el almacenamiento de datos de aplicaciones móviles y de sistemas de gestión de contenidos. Grandes empresas como Telefónica o Bosch son algunos de sus usuarios.
9. R
R es un entorno y lenguaje de programación dirigido al análisis estadístico muy similar al lenguaje matemático. Sin embargo, también se usa para análisis de grandes cantidades de datos. Puesto que hay una amplia comunidad de usuarios, existen numerosas librerías. Muchos estadistas y data miners lo utilizan
10. Python
Python tiene la gran ventaja de que se puede utilizar con unos conocimientos mínimos de informática, por lo que no es de extrañar que cuente con una gran cantidad de usuarios que pueden crear sus propias librerías. No obstante, una pega de sus pegas es su velocidad porque es bastante más lenta que sus rivales.
Software para Big Data, fundamental para las empresas
En los últimos años se ha incrementado exponencialmente la cantidad de datos producidos por las nuevas tecnologías. Si antes se hablaba de megabytes y gigabytes de datos, en la actualidad no es nada raro hablar de petabytes.
Así, las empresas necesitan soluciones que les ayuden a almacenar, procesar y analizar la información con el fin de tomar las mejores decisiones. De ahí que las herramientas de Big Data sean tan vitales para lograr un aprovechamiento óptimo de dichos datos.
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