Principales herramientas big data

Ejemplos de big data

Los problemas a los que se enfrentan todos los científicos de datos son la cantidad de datos y su estructura. Los datos no tienen valor si no los procesamos. Para ello, necesitamos un software de big data que nos ayude a transformar y analizar los datos.

Apache Hadoop es, sin duda, la herramienta de big data más popular. Se trata de un marco de trabajo de código abierto que permite a los usuarios procesar enormes cantidades de datos y que funciona con hardware básico en un centro de datos ya existente.

Apache Storm es un marco distribuido en tiempo real y gratuito que admite cualquier lenguaje de programación.    Está escrito en Java y Clojure. Apache Storm puede procesar y transformar flujos de datos de diferentes fuentes.

RapidMinder es una herramienta de big data multiplataforma de código abierto. Integra la ciencia de los datos, el análisis predictivo y la tecnología de aprendizaje automático. Ofrece una gama de productos que permiten construir nuevos procesos de minería de datos.

Qubole es una plataforma de big data autónoma. Basándose en su actividad, aprende, optimiza y gestiona los datos. Los profesionales de los datos pueden centrarse exclusivamente en sus tareas empresariales en lugar de gestionar el marco.

Herramientas de análisis de datos

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. “Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos”[4].

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

Plataforma de Big Data

El Big Data se ha convertido en una parte integral de cualquier negocio para mejorar la toma de decisiones y obtener una ventaja competitiva sobre los demás. Por ello, las tecnologías de Big Data, como Apache Spark y Cassandra, son muy demandadas. Las empresas buscan profesionales que sepan utilizarlas para sacar el máximo partido a los datos generados en la organización.

Estas herramientas de datos ayudan a manejar enormes conjuntos de datos y a identificar patrones y tendencias en ellos. Por lo tanto, si estás planeando entrar en la industria del Big Data, tienes que equiparte con estas herramientas.

Se trata de una base de datos NoSQL de código abierto que es una alternativa avanzada a las bases de datos modernas. Es una base de datos orientada a documentos que se utiliza para almacenar grandes volúmenes de datos. En lugar de las filas y columnas que se utilizan en las bases de datos tradicionales, hará uso de documentos y colecciones.

Los documentos consisten en pares clave-valor y las colecciones tienen conjuntos de funciones y documentos. MongoDB es ideal para las empresas que necesitan tomar decisiones rápidas y quieren trabajar con datos en tiempo real. La tecnología Big Data se utiliza habitualmente para almacenar datos obtenidos de aplicaciones móviles, catálogos de productos y sistemas de gestión de contenidos.

Herramienta de análisis de datos de código abierto

Big Data es hoy en día la palabra de moda, y con la cantidad de datos que se generan cada minuto por los consumidores, o / y las empresas en todo el mundo, hay un gran valor que se encuentra en el análisis de Big Data.

El análisis de Big Data es un proceso utilizado para extraer información significativa, como patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias de mercado y preferencias de los clientes. La analítica de Big Data ofrece varias ventajas: puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones y prevenir actividades fraudulentas, entre otras cosas.

Tomemos como ejemplo la plataforma de streaming de música Spotify.  La empresa tiene casi 96 millones de usuarios que generan una enorme cantidad de datos cada día. A través de esta información, la plataforma basada en la nube genera automáticamente sugerencias de canciones -a través de un motor de recomendación inteligente- basadas en los “me gusta”, los “compartidos”, el historial de búsqueda, etc. Lo que permite esto son las técnicas, herramientas y marcos de trabajo que son el resultado de la analítica de Big Data.

Si eres un usuario de Spotify, seguro que te has encontrado con la sección de recomendaciones más importantes, que se basa en tus gustos, tu historial y otras cosas. Utilizar un motor de recomendación que aprovecha las herramientas de filtrado de datos que recogen datos y luego los filtran mediante algoritmos funciona. Esto es lo que hace Spotify.