Las 7 mejores herramientas de Big Data

02/11/2020

Las cantidades masivas de información que se almacenan diariamente en la red reciben el nombre de Big Data. Todos los elementos que se comparten en internet constituyen grandes datos que deben ser manejados por programas especializados. Por este motivo, hemos recopilado las 7 mejores herramientas de Big Data, las cuales sirven para procesar todos los datos recibidos en un lugar específico.

El análisis del conjunto de datos puede ofrecer información considerable a negocios, empresas o instituciones de diversas índoles. Esto permitirá un mayor rendimiento de sus procesos y operaciones. Por otra parte, todas las características presentes en la información permiten que ciertos patrones sean identificados y con ello se encuentran soluciones a múltiples problemas existentes.

Para esto, es necesario el uso de las herramientas; ya que, ayudan a clasificar y procesar grandes cantidades de información para el provecho de entes comerciales, gubernamentales, entre otros.

Las herramientas de Big Data más relevantes de la actualidad

Las diferentes aplicaciones de Big Data son cada vez más reconocidas. Por ende, en la red existen múltiples opciones para analizar y facilitar el estudio de macrodatos masivos. Dado esto, hemos elaborado una lista con las mejores herramientas de Big Data, las cuales son reconocidas por su eficacia y excelente desempeño en el manejo de múltiples datos.

  • Python

Python es un lenguaje computacional que se basa en el código abierto, pensado hacia artículos y objetos. Además, cuenta con una amplia biblioteca de herramientas que facilitan la legibilidad, comprensión e implementación de sus códigos. 

Así mismo, su análisis de datos permite la extracción de información para procesarla y hacerla útil. También permite transcribir ideas complejas en pocas líneas de códigos, ideados para presentar varios algoritmos de regresión y agrupamiento.

  • Lenguaje R

El término R se refiere a un sistema planificado y coherente en su totalidad. Por lo tanto, dispone de una gran variedad de técnicas estadísticas para el manejo efectivo de datos. Además, la información se desarrolla siguiendo un análisis lógico para la visualización de todos los datos. 

También crea visualizaciones en alta calidad, informes automáticos y dispone de herramientas efectivas para conocer todos los informes a profundidad.

  • Elastic Search

Este es un software de Big Data que se encarga de buscar en toda la base de datos para hallar soluciones factibles. Por lo tanto, se puede definir como un motor de búsqueda y analizador de datos en masa. 

También cuenta con elementos que apoyan su trabajo en la cantidad de información en la red. Por otra parte, suele tratar texto, datos numéricos e información estructurada y no estructurada. Además, guarda los datos para ser utilizados más adelante en una próxima resolución.

  • Hadoop

Este es un código abierto que facilita el almacenamiento y procesamiento de una gran cantidad de datos dentro de una red. En pocas palabras, permite obtener un conocimiento sencillo mediante el estudio y análisis de información masiva. 

Todo esto con las exigencias propias de un mercado dinámico y capaz. Por lo tanto, funciona para solucionar problemas con la gestión, acceso, gobernabilidad, seguridad y operación con macrodatos.

  • Apache Storm

Apache Storm es un procesador de datos en tiempo real. Por consiguiente, es un sistema que logra el procesamiento de flujos incontables de datos. Por otra parte, puede ser utilizado con cualquier lenguaje de programación, lo que lo convierte en una opción versátil y práctica

También facilita la carga de cálculos, coordina los niveles de la información y ofrece un resultado rápido y eficaz.

  • MongoDB

Esta es una de las alternativas más populares hoy en día. MongoDB es una base de datos que está orientada a los documentos. Por lo tanto, se dedica a revisar y guardar los datos en documentos, para luego ser almacenados. Lo que diferencia a este sistema de los demás es que no está esquematizado. En cambio, establece relaciones entre varios elementos para crear la red de información. Además, se puede aplicar en múltiples proyectos, sobre todo en donde se necesite un sistema que revise los datos de manera horizontal de forma ilimitada.

  • Apache Spark

Apache Spark es un sistema de propósito general que está diseñado para el procesamiento de datos distribuido. Además, cuenta con una gran flexibilidad de interconexión con otros módulos de Apache. 

De hecho, Spark es un módulo general que permite tratar toda la información desde cualquier etapa. Ya sea de soporte de datos, análisis interactivo, creación de sistemas para Machine Learning y el procesamiento completo de algún proyecto. 

Así mismo, lee y monitoriza las tareas ejecutadas por distintas aplicaciones para orquestar varias máquinas de trabajo. Por último, ofrece una buena velocidad de procesamiento, para realizar varias tareas de manera eficaz y sin complejidades.

¿Por qué estudiar un máster en Big Data?

Comprender los grandes datos permite formular consultas y dirigir proyectos importantes en varios ámbitos. Los profesionales de esta área tienen conocimiento sobre nichos especializados que sirven para predecir situaciones y elaborar soluciones a partir de los datos obtenidos.

Para abordar estos proyectos es necesario tener conocimiento sobre las herramientas necesarias para facilitar y procesar toda la información. Por este motivo, el máster también está dirigido a ingenieros informáticos, telecomunicaciones, aeronáuticos, industriales, físicos y matemáticos.

A continuación, te ofrecemos algunas razones para estudiar un máster de Big Data:

  • Permite conocer y estudiar las estructuras de grandes datos para idear proyectos factibles reales.
  • Facilita el manejo de herramientas necesarias para procesar datos de grandes proveedores. Dichas herramientas varían desde el alcance de su gestión hasta su capacidad de resolución de problemas. Por ejemplo, Sqoop, Flume, Hive, entre otros.
  • Otorga un aprendizaje sobre el manejo de datos avanzados. Esto beneficia el estudio de otras alternativas para elaborar proyectos viables.
  • Aprenderás a procesar, almacenar y analizar un gran número de datos. Esto, a su vez, constituye grandes volúmenes de información en la red.
  • Logra un mejor desarrollo de las habilidades para manejar mandos de herramientas avanzadas. Además, de garantizar una mejor vista de las posibles soluciones con librerías especializadas para el manejo de datos.

Las ventajas del Big Data

Son muchos los beneficios que proporciona el Big Data para el conocimiento y análisis de datos. Aparte de proporcionar respuestas a las preguntas esenciales para el manejo de negocios, empresas e instituciones, también es un punto de referencia para comprender mejor los problemas. 

Entre las principales ventajas del Big Data se encuentran:

  1. Permite analizar una gran cantidad de datos para tomar decisiones correctas, disminuyendo el nivel de incertidumbre sobre los posibles resultados. Además, esto conlleva a una disminución de riesgos, manteniendo una visión global de todos los aspectos a estudiar.
  2. Ofrece un amplio catálogo de soluciones diferentes para solventar algún problema. Así mismo, favorece el desarrollo automático de los procesos que comprende una empresa o negocio.
  3. Ayuda a identificar oportunidades de negocio para satisfacer los intereses de cada usuario. También facilita la aplicación de inteligencia artificial a los negocios para anticipar posibles problemas en el futuro. De esta forma, dicho análisis ayudará a elegir la mejor opción para el bienestar de cualquier empresa.
  4. La utilización de herramientas de Big Data significa una reducción de costos en cuanto a hardware para el almacenamiento de información. Así se podrá mejorar la accesibilidad a la información con mayor eficiencia, rapidez y facilidad.

Objetivos principales del Big Data

El Big Data es una herramienta tecnológica que está en pleno desarrollo para facilitar el trabajo de muchos operadores. Su sólido fundamento científico propone la solución de múltiples problemas con solo un análisis de su base de datos. 

Aunque sus objetivos son amplios, algunos de los más específicos son los siguientes:

  • Analizar millones de datos para orientar la toma humana de decisiones.
  • Involucrar la inteligencia artificial de alto rendimiento para manejar grandes volúmenes de información.
  • Utilizar supercomputadoras para manejar extensas líneas de datos con conocimientos matemáticos, estadísticos y computacionales.
  • Considerar los datos por su volumen, velocidad y variedad.

Si quieres saber más sobre Big Data visita nuestra noticia de blog ¿Qué es Big Data?.