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Big DataBig data ¿Cuáles son las herramientas para obtener datos?

Big data ¿Cuáles son las herramientas para obtener datos?

Dentro del Big data, existe una interminable e infinita producción de datos en las redes, que forman parte de la rutina diaria de las organizaciones.

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    ¿Cuáles son las herramientas para obtener datos en el Big data? Dentro del Big data, existe una interminable e infinita producción de datos en las redes. Que forman parte de la rutina diaria de las organizaciones, con ello es necesario el manejo de recursos y herramientas que logren convertir ese bombardeo de información en recursos con potencial valioso. Big Data ha ganado terreno en las organizaciones como técnica necesaria para manejar esas grandes cantidades de información. 

    Debido a que estas herramientas de Big data permiten controlar la correcta información que es de utilidad para lograr contactar al consumidor ideal. Sin embargo, para lograr la satisfacción de las necesidades y lograr los objetivos organizacionales. Es necesario combinar la técnica con herramientas que fortalezcan el proceso de agrupación, análisis y proceso de datos.

    El top de las herramientas más funcionales de Big Data

    Hadoop para Big data 

    Hadoop es la predilecta de las herramientas que van de la mano con Big Data, cuenta con capacidad de almacenar también grandes cantidades de información, además de realizar el proceso de análisis y procesamiento de los datos.

    La característica más atractiva de este instrumento es su biblioteca cuyo almacenamiento se realiza a través de modelos programáticos simples que los cataloga. Distribuyendo en clusters (conjunto de datos informáticos con características en común) y los reprocesa cada vez que sea necesario, aprovechando la información en cada oportunidad.

    Por otro lado, otra ventaja de este instrumento es la adaptabilidad de acoplarse a otros sistemas operativos. Para que descarguen su información en la biblioteca, un ejemplo relevante que usa Hadoop es la nube de Google. 

    MongoDB

    Herramientas en Big data que tiene como propósito de funcionamiento datos que necesitan escalabilidad, muy famosa en las aplicaciones de teléfonos móviles y plataformas dirigidas a los usuarios. El desarrollo de sus operaciones dirige sus esfuerzos a una base datos almacenados en documentos. 

    Por lo tanto, se trata del contenido compartido o almacenado (imágenes, audios, textos) que son guardados en documentos, con denominación binaria de la misma naturaleza que las bases de datos NoSQL.

    Establece elementos que tendrán relación entre ellos para que su búsqueda pueda ser más efectivo. Por ello su almacenamiento es de forma horizontal y sin límites de recopilación.

    Elasticsearch

    Big Data tiene entre sus herramientas un motor de búsqueda de datos extremadamente versátil. Este instrumento realiza su búsqueda en cada una de las bases de datos indagando en las soluciones más viables. Tratándose de un masivo motor de búsqueda y de análisis, elastichsearch observa y evalúa el comportamiento de los datos en vivo y en directo.

    Sus procesos de búsqueda son compatibles con textos, datos estadísticos, tablas numéricas y datos con estructura o sin ella. Además, realizan su análisis y posteriormente almacenan los datos para que se usen en situaciones futuras. Asimismo, los datos analizados y procesados se presentan en gráficos que interactúan y evolucionan en tiempo real.

    Big data y Apache Storm 

    Instrumento de análisis con gran potencial de procesamiento de datos sin distinción de su lenguaje programático. Procesando en tiempo real grandes cantidades de información de forma continua y constante en lapsos muy cortos de tiempo. Este tipo de tecnología de Big Data se utiliza en plataformas de tiempo real, redes sociales cuya frecuencia de datos requieren analizarse en el momento que estén compartiendo al momento que estén sucediendo.

    Esta herramienta también procesa y detecta errores de los datos emitidos por motores de búsqueda y el comportamiento que tengan. Los usuarios en las redes sociales o en el uso de algún producto o servicio, arrojando información necesaria, eficaz y procesada instantáneamente. 

    Python y Big data

    Herramienta destinada a usuarios que no cuentan con profundos conocimientos de informática. Puesto que permite los usuarios tengan acceso libre a ella (open source) y el acceso a su biblioteca de almacenamiento. Cuenta con herramientas que permiten codificar, leer y comprender fácilmente el procesamiento de datos.

    El usuario ideal de Python son profesionales que, aunque no es su rama de estudio necesitan que se procesen datos obtenidos en el desarrollo de sus disciplinas. Como es el caso de las ciencias sociales, contenidos estadísticos o estudios de las ciencias naturales, como el caso de los biólogos y los físicos.

    El uso de esta herramienta de Big Data también les permite a los usuarios crear y encontrar comunidades para intercambiar conocimientos. Sin embargo, se evidencia una desventaja en cuanto a la velocidad de su ejecución, es considerablemente más lenta en comparación a otros instrumentos similares. Su óptimo desarrollo se alcanza al no saturar el programa con tareas pesadas.

    Lenguaje R

    Considerado un excelente aliado en el oficio de la minería de información, investigación de índole biotecnológica y de las ciencias económicas. Este instrumento de Big Data es un lenguaje programático que alimenta cálculos de estadística y representación de gráficos.

    Este lenguaje se identifica más con el desarrollo de lenguaje matemático que con el programático. Aunque es a elección del usuario dependiendo del procesamiento de datos que requiera. El uso de este lenguaje también ofrece el acceso a librerías creadas por comunidades que igualmente desarrollan el Lenguaje R. Compartiendo modelos e instrumentos útiles para lograr el mejor procesamiento de datos.

    Estas herramientas pertenecientes a Big Data representan una nueva generación de lenguajes, software y algoritmos. Con ideales de procesar los datos que las organizaciones o plataformas producen en tiempo real. Así como, capacidades de procesar grandes cantidades, con resultados útiles, generando informes y análisis confiables. Al igual que los datos estructurados y comprensibles para usarse en las organizaciones.

    Es notable que en la actualidad el crecimiento de las tecnologías ha dado como consecuencia que las organizaciones se vean forzadas a incurrir en la adopción de nuevas prácticas. Que les permita sacar ventaja o bien, analizar la mejor opción para la toma de decisiones. Para ello, puedes integrarte a una Maestría en Big Data Analytics y ser parte de los profesionales destacados en esta área.

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