Introducción a las herramientas de Big Data: Una guía para principiantes

Hoy en día, el análisis de grandes cantidades de datos se ha convertido en una necesidad para las empresas que buscan mejorar su rendimiento y tomar decisiones más informadas. Por este motivo, cada vez más compañías se animan a trabajar de la mano de especialistas en Big Data.

Ahora bien, sabemos que para los principiantes puede resultar abrumador entender los conceptos relacionados con este campo, así que si te encuentras en esta situación o simplemente quieres saber más sobre el tema, ¡tienes que leer la siguiente guía! Aquí te mostramos las principales herramientas de Big Data.

¿Qué es Big Data?

Cuando hablamos de Big Data, nos referimos a los conjuntos de datos masivos y complejos (estructurados, semiestructurados o no estructurados) que se generan y transmiten rápidamente a partir de una amplia variedad de fuentes.

Este gran volumen de datos ayuda a muchas empresas a comprender mejor sus productos y servicios y a generar información valiosa sobre ellos. De hecho, la tecnología Big Data se está expandiendo en todos los campos a un ritmo acelerado. Esto se debe a que se puede utilizar para perfeccionar las campañas y técnicas de marketing de la industria, así como para contribuir a la expansión de los segmentos de inteligencia artificial y automatización.

Te puede interesar: Las PYMES ante el reto de gestionar los datos: ¿Cómo no quedarse atrás?

Herramientas de Big Data

Para realizar operaciones con estas enormes colecciones de datos, es imprescindible usar herramientas y metodologías especiales. Entre ellas encontramos:

1. Apache Hadoop

Apache Hadoop es un marco de software o framework que se emplea para el sistema de archivos en clúster y el manejo de Big Data. Su función principal es procesar conjuntos de datos de gran tamaño mediante el modelo de programación MapReduce.

Este es un marco de código abierto que está escrito en Java y proporciona soporte multiplataforma. Sin lugar a dudas, se trata de la mejor herramienta de Big Data, y esto lo demuestra el número de empresas que trabajan con ella, entre las que se encuentran Amazon Web Services, Intel, Microsoft y Facebook.

2. Apache Spark

Este es un sistema de procesamiento distribuido de código abierto que se utiliza para cargas de trabajo de Big Data. Apache Spark usa el almacenamiento en caché y la ejecución optimizada de consultas para realizar consultas rápidas contra datos de cualquier tamaño. En pocas palabras, Spark es un motor rápido y general para el procesamiento de datos a gran escala.

Esta herramienta es más ágil que otras que trabajan con Big Data. El secreto de su velocidad reside en su ejecución, pues Spark se ejecuta en memoria (RAM), lo que hace que el procesamiento sea mucho más rápido que en unidades de disco.

Por otro lado, decimos que es «general» porque se puede utilizar para múltiples tareas, como ejecutar SQL distribuido, crear canalizaciones de datos, trabajar con gráficos o flujos de datos, y mucho más.

3. MongoDB

MongoDB es una base de datos NoSQL orientada a documentos escrita en C, C++ y JavaScript. Su uso es gratuito y es una herramienta de código abierto compatible con múltiples sistemas operativos, como Windows Vista (y versiones posteriores), OS X (10.7 y versiones posteriores), Linux, Solaris y FreeBSD.

Entre sus principales características se incluyen:

• Agregación, fragmentación, replicación e indexación
• Consultas ad hoc
• Uso del formato BSON
• Ejecución de JavaScript del lado del servidor
• Servicio de gestión de MongoDB (MMS)

Te puede interesar: ¿Qué es la tecnología Java y por qué la necesito?

4. Talend

Esta es una herramienta ETL que ofrece soluciones para Big Data, integración y preparación de datos, así como para la integración de aplicaciones. Talend está disponible en versiones de código abierto y premium. Su objetivo es permitir a las organizaciones tomar mejores decisiones y centrarse en los datos.

Cuenta con una plataforma unificada que satisfará los requisitos de los usuarios de forma estándar. Además, proporciona un rápido desarrollo y despliegue para automatizar una tarea. Esta es la única herramienta ETL que contiene todos los plugins para integrarse sin esfuerzo en el entorno Big Data.

5. Apache Cassandra

Apache Cassandra es un sistema gestor de base de datos (SGBD) NoSQL distribuido, gratuito y de código abierto que se diseñó para gestionar grandes volúmenes de datos repartidos entre numerosos servidores básicos, proporcionando una alta disponibilidad. Utiliza CQL (Cassandra Query Language) para interactuar con la base de datos.

Algunas de las empresas más conocidas que emplean Cassandra son American Express, Facebook y Yahoo.

6. Python

Python es uno de los lenguajes de programación de código abierto más populares en la actualidad. A diferencia de otros lenguajes de programación que se usan en Big Data, esta herramienta es bastante flexible y eficiente, así como escalable en el manejo de grandes cantidades de datos.

Si se incrementa el volumen de datos, Python puede aumentar fácilmente la velocidad de procesamiento de los mismos, lo que puede ser difícil de hacer en Java o R. Asimismo, permite a los desarrolladores hacer más tareas utilizando menos líneas de código.

Por si fuera poco, Python también es conocido por ser fácil de entender, haciéndolo ideal para el análisis de Big Data.

Hasta aquí hemos visto qué es Big Data y qué herramientas son esenciales para su gestión y análisis. Como ves, en el mercado actual encontrarás varias opciones que te permitirán almacenar, procesar y analizar los datos importantes de tu empresa. Ten en cuenta la información brindada en este artículo y elige las alternativas que más te convengan. ¡Esperamos haberte ayudado!

En GRUPO EBIM desarrollamos soluciones TI a la medida de las necesidades de tu empresa. Somos expertos en consultoría TI y desarrollo de plataformas para SAP y Oracle; además, contamos con un equipo de profesionales dispuestos a brindar soluciones de gestión y manejo de datos. ¡Llena nuestro formulario de contacto y obtén más información sobre los servicios que ofrecemos!