¿Conoces las principales herramientas del Big Data? Los instrumentos del Big data son la clave indispensable para el apoyo de las organizaciones en la actualidad. Debido a que diariamente se generan millones y millones de datos que deben ser procesados. Todo esto es gracias a la tecnología.
El desarrollo e incremento de los datos, han sido el origen de la creación de este instrumento en el Big data. Permitiendo que le ha dado un giro de 360° al mundo empresarial. Justamente, por el efecto provechoso que aporta en las organizaciones, en cuanto a la toma de decisiones y el impacto positivo en los clientes.
Cabe mencionar, que procesar la enorme cantidad de datos que se genera es difícil si no se aplican los instrumentos correctos. Por lo tanto, se debe tener lógica al momento de utilizar las herramientas como estas, así como, al momento de no usarla. Para obtener el máximo beneficio del Big data, se necesita emplear diversos procesos para el análisis y veracidad de los datos. Sin embargo, para que todo esto tenga un desarrollo óptimo, se debe tener los instrumentos ideales.
¿Qué es el Big Data?
El Big data es un enorme conjunto de datos que no pueden ser procesados y analizados, por medio de instrumentos cotidianos. Actualmente, existen cantidades de fuentes que arrojan datos de una manera instantánea.
Estas fuentes se encuentran alrededor del mundo entero, estos datos tienen diversos formatos, ya sean: estructurados (Excel), semi estructurados (correo electrónico) y datos no estructurados (fotos y videos). A su vez la combinación de todos conforman el big data.
Este admite recopilar la interacción de los usuarios con las distintas plataformas y a su vez poder optimizar el servicio. Ofreciendo contenido de valor en las áreas que los usuarios tengan preferencia.
Principales herramientas en el Big Data
Actualmente, se han creado nuevos instrumentos que tienen la capacidad de procesar cantidades de datos que arrojan las organizaciones diariamente. Con los cuales se desarrollan información de provecho y ordenada para las compañías. Es así, como resulta importante conocer aquellas más utilizadas:
Hadoop para Big data
Hadoop es una de las herramientas mejor posicionadas en el mercado del Big data, por su capacidad de procesar datos de forma eficiente y eficaz. Es implementada por numerosas organizaciones de renombre en todo el planeta, como por ejemplo Facebook.
Elasticsearch
Muy conocida en el ambiente del Big data, ya que esta herramienta nos proporciona procesar datos a gran escala, con la particularidad de hacer un control en tiempo real. Posee funciones muy similares a Hadoop, con la diferencia que este cuenta con un nivel de control o registro más avanzado.
Asimismo, se implementa para desarrollar una serie de funciones, primordialmente para la búsqueda de grandes textos. Al igual que para percatarse del estado que se encuentran los nodos en una estructura de grafos.
Big data y Python
Python tiene la capacidad de ser implementado en diversas áreas de la tecnología y su lenguaje es muy valioso. Al mismo tiempo, tiene el beneficio de no ser un lenguaje único para expertos en el tema, sino que es apto para cualquier tipo de usuario.
Contiene una gran cantidad de información, que cubre las diferentes necesidades y su comunidad de integrantes es tan vasta como funcional. Su único defecto, para emplearlo en el Big data es la velocidad con la que procesa los datos, tiende a ser lenta comparada con las otras herramientas.
Apache Storm para Big data
Apache Storm es un sistema digital que posee como función primordial, procesar datos de manera continua de diversas fuentes en tiempo real. Un ejemplo de este tipo de fuentes serían las plataformas de las distintas redes sociales, que poseen enormes cantidades de usuarios que se comunican e interactúan entre sí. Tiene semejanzas con Hadoop, a diferencia que posee una mayor capacidad de procesar datos en vivo.
Lenguaje “R” en Big data
Dentro del mundo del Big data existe otro lenguaje con gran potencial, como lo es el Lenguaje “R”, ya que posee capacidades lógico-matemáticas. Permitiendo ser un gran aliado a la hora de analizar los datos. Este desarrolló un extenso número de librerías realizadas por usuarios de una comunidad en línea. Logrando efectuar análisis a grandes grupos de datos gestionando consultas, aplicando otras herramientas.
Cabe destacar que el Lenguaje “R” se relaciona a áreas académicas, especialmente en el área de análisis estadísticos. Debido a que su manejo es ligeramente similar al de otros.
Neo4j
Es una de las herramientas más potentes y grandes en la actualidad, ya que sirve para procesar datos muy complejos. Está capacitada analíticamente, por medio de una enorme librería de algoritmos que pueden ser aplicados en la detección de blanqueo de capitales. Así como, de proyectos de Machine learning, desarrollo de inteligencia artificial y por consiguiente en el Big data.
Este toma un papel importante, cuando se decide que toda información contiene valor en algún momento determinado. Permitiendo ver información que no logramos a simple vista. Podemos decir que hoy en día es cotidiano manejar mucha información y a su vez, consumirla, de la misma forma. Debemos ser conscientes de cuándo implementar estas herramientas y cuando no. Sin embargo, se puede hacer uso de ellas sin necesidad de tener un flujo de datos elevado.
Los datos han ganado más valor y más espacio cada día en el ámbito empresarial, su implementación es más relevante y fundamental para el desempeño de las compañías. Este aporta valor en diversos aspectos, cuando se utiliza debidamente. Así que si te encuentras interesado en formarte como un profesional de este campo puedes inscribirte en una Maestría en Big Data Analytics.