Principales herramientas big data | Universidad UNADE
Conoce las principales herramientas big data para análisis de datos
agosto 20, 2019 4:30 pm Publicado por Universidad UNADE

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En la era de la información, con el constante consumo de productos y servicios, es importante especializarse en nuevos temas relacionados con el análisis y gestión de datos. De tal forma, parece realmente necesario el conocer todo lo que sea posible sobre los macrodatos y las herramientas para su gestión. Y es por eso que deseamos brindar un primer acercamiento a las herramientas a través del Máster en Big Data.

Qué es el Big Data

Antes de comenzar con las herramientas de big data, primero nos gustaría ofrecerle una breve explicación sobre el big data o macrodatos.

Como seres humanos siempre hemos producido datos e información; sin embargo, solo en la época actual se produce un volumen masivo de datos. Gracias a la conexión continua de millones de dispositivos, por lo cual se requiere de una especialización para comprender su relevancia.

Mientras que su margen de aplicación, del big data, se puede centrar hacia distintos sectores como pueden ser: el industrial, salud, gubernamental, investigación, administración finanzas, entre otros. En tanto que su valor no pretende enfocarse en aquel que acumule más datos. Sino en quién sabe sectorizar estos datos y darles una interpretación para un fin determinado.

Así, en el área industrial, el manejo del big data (también descrito como business intelligence) permite analizar la información con la búsqueda de una mejor toma de decisiones. Y que facilite una gestión, al igual que se pretenden generar fórmulas que desarrollen estrategias de negocios. Y del mismo modo, dependiendo de su utilidad, se aplica el uso del big data en los distintos sectores.

Características del Big Data

El big data como tal, para su utilidad, debe de cumplir con cada una de las siguientes características: volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor.

En tanto, dependiendo de su exploración, se puede clasificar en los siguientes tipos: Web and Social Media (información contenida en redes sociales), Machine to Machine (es la que se refiere a como se conectan dispositivo a dispositivo), Big Transaction Data (toda la información registrada en informática e ingeniería, telecomunicaciones, facturaciones y operaciones transaccionales), Biometrics (datos biométricos obtenidos de diferentes sistemas de seguridad) y Human Generated (toda la información restante producida por las personas).

Mientras que, para el manejo, análisis y consulta de toda esta información es necesario el uso de tecnologia big data. A través de nodos se pretenden filtrar los datos para los distintos fines anteriormente descritos.

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El manejo del big data permite analizar la información con la búsqueda de una mejor toma de decisiones

Herramientas para el análisis Big Data

  • Handoop. Basado en el proyecto Google Files System y MapReduce, es una de las herramientas más longevas para análisis big data. Y si bien no es la más novedosa, es una de las más usuales para el análisis en tiempo real. Mientras que algunas compañías que hacen uso de ella son Facebook y Yahoo.
  • Phyton. Ideal si no se tienen muchos conocimientos de informática, pero aún se requiere del análisis big data. Esta es una herramienta sencilla, pero eficiente. Mientras que sus principales inconvenientes son que no es adecuada para el cálculo de grandes volúmenes de datos y su ejecución puede ser algo lenta. Perfecta para principiantes y compañías no tan profesionales.
  • Spark. Según reclamaciones, esta herramienta ofrece como mayor ventaja que puede acortar sustancialmente los plazos. Y donde se analiza la big data (incluso puede ser superior en velocidad a Handoop hasta en 100 veces). Además, el procesamiento de datos es a través de un motor de código abierto. Esto hace que sea realmente accesible para cualquier analista de datos. Y la programación se puede desarrollar a través de distintos lenguajes (Scala, Java, R o Phyton).
  • Elasticsearch. Esta herramienta también facilita el procesamiento de datos en grandes cantidades. En tanto, como característica adicional añade el análisis de evolución en tiempo real. Además, el hecho de permitir el auxilio de gráficos, facilita la lectura de la información. Mientras que, si quieres aumentar sus prestaciones, es posible la expansión a Elastic Stack. En tanto, algunas compañías que hacen uso de esta herramienta son Etsy y Mozilla.
  • Storm. Storm es una herramienta que permite el flujo constante de información para análisis en tiempo real y todo con gran rapidez. Algunas de las empresas que aprovechan sus características, debido a su velocidad, son la mayoría de redes sociales. Permitiendo analizar el cómo emplean los usuarios los servicios de las redes.
  • MongoDB. Ahora bien, si lo que se busca es el análisis de datos inestructurados o semiestructurados, o para decirlo mejor en grupos, entonces MongoDB es la opción adecuada. Y es que, esta herramienta se ha optimizado para trabajar en este sentido, ya que fue desarrollada en NoSQL. Una herramienta perfecta para trabajar como Apps de móviles.

Estas son algunas de las principales herramientas big data que se utilizan en distintas compañías. En tanto, que otras opciones pueden ser: Lenguaje R, Cassandra, Drill, Oozie, Avro, Chukwa, Flume, HBase, Hive, Jaql, Lucene, Pig y ZooKeeper. Y el conocimiento sobre todas estas herramientas es muy bien valorado en la actualidad y en la búsqueda de un perfil vocacional adecuado a este puesto.