herramientas de Big Data que usan empresas

3 herramientas de Big Data para un buen análisis de información

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La importancia del análisis de datos cada vez cobra más relevancia al momento de querer llevar a cabo estrategias para captar nuevos clientes o aumentar la fidelización de los existentes. Las herramientas de Big Data son el principal aliado para todo tipo de empresas y sobre todo para aquellas que consideren la expansión como un objetivo primordial.

A continuación se presentarán 3 de las mejores herramientas de análisis de grandes cantidades de datos que pueden ser de gran utilidad para cualquier tipo de proyectos.

Herramientas de Big Data que todo profesional de datos debe saber

Hadoop

Hadoop es de las plataformas más antiguas y populares para el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos, estructurados y no estructurados, que permite a las empresas obtener conocimiento más preciso sobre las exigencias actuales de los mercados. La gestión, dominio e integración de los datos, junto con la seguridad de la información y distintas operaciones clave, hacen parte de las soluciones que ofrece el software.

Los principales beneficios que definen su versatilidad, y que hace que compañías como Yahoo, Facebook o The New York Times la usen, son inicialmente:

  • Su velocidad, la cual garantiza una eficiencia inigualable de procesamiento.
  • La flexibilidad, al adaptarse de manera rápida a todo tipo de necesidad que los negocios presentan.
  • Las réplicas para tolerar los errores, atributo mejor valorado por los usuarios ya que, en caso de producirse un error, siempre habrá una copia lista para ser usada.
  • Su bajo costo en comparación con otras alternativas y su espacio ilimitado.

MongoDB

MongoDB es un sistema de bases de datos NoSQL (lo cual significa que los datos no requieren estructuras fijas como las tablas, por ejemplo), gratuito, de código abierto y que está orientado a documentos. Su principal diferencia es que su forma de estructurar la información es más dinámica, haciendo que la integración de los datos que varían con frecuencia sea más fácil y rápida en ciertas aplicaciones.

Posee más de 85 millones de descargas en todo el mundo, cuenta con implantaciones en empresas como MTV Network, Craiglist, Foursquare y Telefónica, y está disponible para los sistemas operativos Windows, GNU/Linux, OS X, y Solaris.

Sus principales características reúnen las consultas ad hoc, que permiten al usuario definir funciones del documento para su mejor ocupación; la indexación, replicación y balanceo de la carga de datos; y la capacidad de realizar consultas usando JavaScript con envío directo a la base de datos para ser utilizados.

Es adecuado para el almacenamiento y registro de eventos, comercio electrónico, juegos, sistemas con alto volumen de lecturas, aplicaciones móviles, almacenamiento de datos operacionales de sitios web (comentarios, votaciones, registro de usuarios, perfiles de usuarios) y manejo de estadísticas en tiempo real.

Elasticsearch

Elasticsearch, la tercera de las herramientas de Big Data que enumeramos, es un motor de analítica documental desarrollado en Java y publicado como código abierto, que compite directamente con Mongo DB. Es una herramienta muy potente para la búsqueda de datos complejos, que permite indexarlos, analizarlos y hacer consultas en tiempo real sobre ellos.

Los datos sin procesar viajan hacia este servidor desde varias fuentes, incluidos logs, métricas de sistemas y aplicaciones web. Soporta 34 lenguajes de texto, desde árabe hasta tailandés, y provee analizadores para cada uno. Pueden agregarse soportes para idiomas adicionales con plugins personalizados.

Su velocidad y escalabilidad permite usarse para una variedad de casos como: búsquedas de aplicaciones y sitios web, logging y analíticas de log, métricas de infraestructura y monitoreo de contenedores, análisis y visualización de datos geoespaciales, analítica de seguridad, analítica de negocios, monitoreo de rendimiento de aplicaciones, y búsqueda empresarial.

Elasticsearch es una plataforma gratuita. Sin embargo, las suscripciones de pago brindan acceso a soporte y a características más avanzadas.

Para finalizar este artículo sobre herramientas de Big Data, recomendamos la lectura de este artículo acerca de la oferta de Másteres en análisis de datos que se pueden estudiar en España, si es de su interés.

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