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Las 10 herramientas indispensables del Big Data

El aumento de datos que se genera cada día desde la revolución tecnológica ha disparado el interés por áreas como el Big Data, especialmente desde el punto de vista empresarial en donde su importancia es fundamental para optimizar sus esfuerzos en llegar al cliente idóneo a través de mensajes persuasivos y personalizados.

La gran cantidad de datos que se obtiene en estos procesos es muy difícil de analizar si no se emplean los medios adecuados, por lo que es necesario recurrir a herramientas muy desarrolladas para poder tratar este inimaginable volumen de información, ya que es imposible manejar por métodos más tradicionales. Es por eso que a continuación presentamos las 10 herramientas imprescindibles que utilizan los profesionales del Big Data:

  • Hadoop: es considerada como una de las mejores del mercado en cuanto a calidad y la más utilizada. Facebook y otras grandes compañías mundiales la emplean, pues permite procesar grandes volúmenes de datosen lote usando modelos de programación simples. Al mismo tiempo, es escalable.
  • Spark: destaca especialmente por acortar los plazos para trabajar la analítica de datos, de hecho, es hasta 100 veces más rápido que las tecnologías tradicionales, incluso superando a Hadoop. Además, permite programar aplicaciones usando diferentes lenguajes como Java, Python o R.
  • Elasticsearch: Mozilla y Etsy ya han utilizado esta herramienta, la que permite el procesamiento de grandes cantidades de datos y visualizarlos en tiempo real. Entrega gráficos que ayudan a comprender con más facilidad la información obtenida y puede expandirse con Elastic Stack.
  • Storm: el objetivo de este sistema es procesar datos en tiempo real, por ejemplo, de las redes sociales, en donde gestionar millones de mensajes por segundo no es un problema. Storm crea topologías de los macrodatos para transformarlos y analizarlos de forma continua mientras flujos de información entran al sistema constantemente.
  • MongoDB: esta herramienta es utilizada por Telefónica y Bosch. Comprende una base de datos NoSQL optimizada para trabajar con grupos de datos que varían con frecuencia, o que son semiestructurados o inestructurados. Es útil para almacenar datos de aplicaciones móviles y de sistemas de gestión de contenidos.
  • Python: su ventaja radica en que es sencilla de utilizar y no hay que tener muchos conocimientos en informática para poder usarla. Tiene una gran comunidad de usuarios los que tienen la opción de crear sus librerías propias. La desventaja de esta herramienta es la lentitud.
  • Lenguaje R: es bastante usada por data miners y estadistas. Posee un lenguaje de programación parecido al matemático, por lo que su campo está relacionado a las matemáticas financieras. Cuenta con un gran cantidad de librerías y comunidad de usuarios.
  • Oozie: es un sistema de flujo de trabajo que permite definir un amplio rango de trabajos escritos o programados en distintos lenguajes. También los vincula entre ellos permitiendo a los usuarios establecer relaciones de dependencia.
  • Cassandra: es una excelente opción si lo que se necesita es escalabilidad y disponibilidad. Netflix y Reddit utilizan esta herramienta, la cual es una base de datos NoSQL.
  • Drill: fue creada para conseguir una alta escalabilidad en servidores y para poder procesar petabytes de datos y millones de registros en pocos segundos. Este framework open-source permite trabajar en análisis interactivos de grupos de datos a gran escala y soporta una gran diversidad de sistemas de archivos y bases de datos.

Si bien esta lista enumera varias soluciones orientadas a Big Data, es preciso aclarar que no son las únicas que existen. No obstante, estas herramientas son las que deben ser conocidas por cualquiera interesado en el área de análisis digital, gestión que toma cada vez más relevancia en las empresas para manejar datos y obtener insights valiosos.

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