9 herramientas de Big Data (y cómo elegir la correcta)

Por el equipo editorial de Indeed

3 de junio de 2022

Con el auge de los medios digitales, las empresas han recurrido a nuevas formas de ejecutar análisis, en particular con el uso de big data. Big data es una forma avanzada de datos que brinda a los usuarios cantidades masivas de información, todo lo cual puede proporcionar a los propietarios de negocios detalles útiles sobre el rendimiento, las inversiones, los costos y los riesgos de la empresa. Si está interesado en aprender cómo se procesan los diferentes tipos de datos, puede ser útil familiarizarse con el concepto de big data y las herramientas que hacen posible su procesamiento, para que pueda comprender cómo funciona el procesamiento de datos.

En este artículo, analizamos qué son las herramientas de big data, describimos los beneficios de usarlas, brindamos pasos para ayudarlo a elegir las herramientas adecuadas para su organización y enumeramos nueve herramientas de big data disponibles para su uso.

¿Qué es el gran volumen de datos?

Big data se refiere a datos que contienen conjuntos de datos extensos y complejos, generalmente de fuentes de datos más nuevas en el mercado. Abarca una variedad de datos de diversas fuentes, incluida la inteligencia artificial, las redes sociales, Internet, teléfonos inteligentes y aplicaciones. El nombre “big data” es una referencia a las cantidades masivas de datos que procesan estos flujos, tanto que la mayoría de los programas de software de procesamiento no pueden administrar toda esta información. Estos son los elementos que componen el núcleo del big data:

  • Velocidad: cuando se habla de big data, la velocidad generalmente se refiere a la velocidad a la que los programas pueden procesar datos, y algunos datos de alta velocidad tienen la capacidad de transmitirse a la memoria en lugar de copiarlos en un disco. El auge de los dispositivos inteligentes ha cambiado la forma en que concebimos la velocidad, ya que la mayoría de estos productos pueden procesar datos en tiempo real, lo que requiere atención inmediata.

  • Volumen: Big data contiene un gran volumen de datos, todos los cuales las herramientas procesan para proporcionar a los usuarios análisis informativos sobre la naturaleza de esos datos. Al procesar big data, es probable que procese una gran cantidad de datos no estructurados, a menudo de poco o ningún valor.

  • Variedad: hay varios tipos de datos de diferentes fuentes y para diferentes propósitos, por lo que la variedad es un componente importante de los grandes datos. El uso generalizado de big data y sus herramientas ha dado como resultado un aumento en los tipos de datos no estructurados que tienen una mayor velocidad de procesamiento, incluidos los datos de audio, video y estilo de texto.

¿Cuáles son los beneficios de las herramientas de big data?

Hay varios beneficios al usar herramientas de big data cuando se procesan grandes cantidades de datos, que incluyen:

  • Velocidad de procesamiento más rápida: el uso de herramientas de big data ayuda a aumentar la velocidad a la que los usuarios pueden procesar los datos, ya que estos sistemas a menudo tienen la capacidad de revisar grandes cantidades de información en poco o nada de tiempo. El aumento de la velocidad puede correlacionarse directamente con un aumento de la productividad para las empresas que utilizan tecnología de big data, ya que el procesamiento rápido les permite concentrar su tiempo y esfuerzos en otras tareas y proyectos.

  • Habilidades de pronóstico: muchas empresas usan herramientas de big data para ayudar a identificar tendencias futuras en sus mercados, productos, comportamientos de los consumidores y ventas. Pueden usar estas herramientas para recopilar grandes cantidades de análisis que pueden evaluar y usar para sacar conclusiones sobre el futuro de su negocio y teorizar formas de manejar posibles contratiempos.

  • Costos más bajos: otra ventaja de usar herramientas de big data es que permite a las empresas ahorrar dinero debido a su capacidad para procesar y almacenar grandes cantidades de datos en paquetes, ya sea utilizando software de almacenamiento de datos o servicios en la nube. En lugar de tener que pagar por diferentes métodos de almacenamiento, las empresas pueden usar herramientas de big data para mantener toda su información en un solo lugar asequible.

  • Innovación de productos: las herramientas de big data también son beneficiosas por su capacidad para fomentar la innovación de productos, ya que las empresas pueden analizar sus datos de manera más eficiente para sacar conclusiones sobre las tendencias del consumidor y del mercado en relación con sus productos. Por ejemplo, una empresa puede ejecutar grandes cantidades de análisis para organizar y evaluar cómo se sintieron los clientes sobre el lanzamiento de su producto anterior y tomar decisiones futuras basadas en esos hallazgos.

Cómo elegir una herramienta de big data

Aquí hay algunos pasos que puede seguir para ayudarlo a elegir la herramienta de big data adecuada para su empresa u organización:

1. Analice las necesidades de datos de su organización

El primer paso al elegir una herramienta de big data para una empresa es evaluar cuáles son los objetivos de la empresa en términos de análisis de datos. Determine qué tipo de información desea recopilar de estas herramientas, por qué la desea y cómo puede contribuir al éxito de su empresa. Esto puede ayudar a reducir el tipo de herramienta de big data que mejor se adapte a las necesidades de su organización, lo que puede hacer que su proceso de toma de decisiones sea más rápido y sencillo.

2. Investigue sus opciones

El siguiente paso es realizar su propia investigación sobre las diferentes herramientas de big data disponibles en el mercado. Usando la información que recopiló en el primer paso, comience a crear una lista u hoja de cálculo donde pueda comparar las diferentes herramientas que mejor se adapten a las necesidades de su empresa. Considere delinear los elementos clave de cada programa, como su precio, características, interfaz y opiniones de los usuarios para determinar cuál ofrece el mejor valor y calidad.

3. Verifique las habilidades de integración

Antes de invertir en una herramienta de big data, es importante conocer las diferentes formas en que el programa se integra con otros sistemas de procesamiento de datos. El producto debe funcionar de forma compatible con otros programas necesarios para sus operaciones comerciales, incluidos los que se centran en la seguridad del programa, el intercambio de datos y la capacidad de una herramienta para generar informes fáciles de entender. Con el lanzamiento del Marco de Interoperabilidad de Big Data del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), es probable que veamos más herramientas de big data que se adhieran a este marco y admitan múltiples software diferentes.

4. Identificar los servicios de apoyo

El paso final al elegir una herramienta de big data es identificar los servicios y herramientas de soporte que proporciona cada herramienta y examinarlos para determinar el mejor producto para su negocio. Es importante elegir una herramienta de big data que tenga muchos servicios de mesa de ayuda, como correo electrónico, video, teléfono y opciones de chat de texto donde los usuarios pueden recibir asistencia en tiempo real. Con las rápidas velocidades de procesamiento asociadas con el análisis de big data, es probable que desee respuestas a sus preguntas o inquietudes lo antes posible para mitigar los problemas a medida que ocurren.

9 grandes herramientas de datos

Aquí hay nueve de las herramientas de big data más comunes y sus características principales:

1. Luminizar

La herramienta de big data Lumify es un sistema de código abierto que ayuda a los usuarios a visualizar y evaluar cantidades masivas de datos a la vez. Lumify tiene la distinción de una función de búsqueda de texto completo y soporte para gráficos 2D y 3D. La herramienta también es compatible con el almacenamiento de datos en la nube y es gratuita para uso público. El programa también tiene un amplio sistema de seguridad y es escalable, lo que significa que tiene la capacidad de expandir sus datos y adaptarse al crecimiento y tráfico de datos.

2. Casandra

Cassandra es una herramienta de big data desarrollada por Apache, una importante plataforma de software que supervisa el almacenamiento de datos para programas de big data. Es una herramienta analítica que puede administrar grandes cantidades de datos provenientes de múltiples servidores diferentes. Cassandra tiene la distinción de poder procesar datos muy rápidamente, lo que la convierte en una herramienta conveniente para los usuarios interesados ​​en ejecutar múltiples conjuntos de datos a la vez.

3. Abundancia

Xplenty es una herramienta de big data que integra y procesa datos antes de transferirlos a la nube. El programa puede combinar datos de múltiples fuentes diferentes en una sola plataforma. Una ventaja de Xplenty es su interfaz fácil de usar que utiliza un mínimo de código, lo que lo hace accesible incluso para personas con aversión a la tecnología. Los usuarios tienen acceso a soporte a través de varias formas de comunicación, incluidos correo electrónico, teléfono, reuniones de video y servicios de chat en tiempo real.

4. HPCC

El clúster de computación de alto rendimiento, o HPCC, es una herramienta de big data de código abierto. Este sistema tiene altas capacidades de escalado, lo que lo hace adaptable a datos de varias fuentes y de diferentes volúmenes. HPCC tiene la capacidad de habilitar el procesamiento de datos en paralelo, brindando a los usuarios la capacidad de procesar información de varias fuentes a la vez. Otro beneficio de la herramienta HPCC es su asequibilidad, ya que el programa actualmente es gratuito.

5. Hadoop

Hadoop es una herramienta de big data de código abierto que se enfoca en proporcionar a los clientes almacenamiento masivo para sus datos. En el mundo del software de datos, el producto tiene reputación por su intenso poder de procesamiento, que permite a los usuarios analizar grandes cantidades de datos a la vez en un período de tiempo relativamente corto. Hadoop puede almacenar todos sus datos, imágenes, videos y medios de texto utilizando su Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS), que agiliza los procesos de procesamiento y almacenamiento de datos.

6. Mongo DB

MongoDB es una herramienta de big data que es más compatible para los usuarios que trabajan con datos que cambian con frecuencia, como información de ventas o participación, y datos no estructurados. MongoDB puede almacenar grandes cantidades de datos de varias aplicaciones, catálogos de productos y otras plataformas de datos. Esta herramienta requiere el uso de consultas, que pueden tener una curva de aprendizaje, pero el programa ofrece atención al cliente. También sigue amplios estándares de seguridad para ayudar a proteger sus datos de terceros no autorizados.

7. R

R es una herramienta analítica de big data que es más común en los campos de estadísticas y minería de datos, pero puede ser particularmente útil para aquellos que ejecutan grandes cantidades de datos de varias fuentes diferentes. El software R es un programa de código abierto gratuito para uso público, lo que lo hace popular para aquellos que buscan herramientas asequibles de big data. Una distinción clave del sistema R es su interfaz y gráficos avanzados y sus funciones de gráficos que permiten a los usuarios visualizar sus datos.

8. Cuadro

El programa Tableau es una herramienta de análisis de big data que ofrece a los clientes una amplia integración, lo que la hace deseable para los usuarios interesados ​​en ejecutar varias herramientas de datos a la vez. Esta herramienta ofrece a los usuarios la capacidad de administrar datos independientemente de su tamaño o fuente y tiene una reputación en la industria por ser fácil de usar. Tableau también ofrece procesamiento en tiempo real y organiza los datos en un tablero personalizado. Puede usar una prueba gratuita para determinar si el programa es adecuado para usted antes de comprometerse con su precio de $ 35 por mes.

9. CUCHILLO

KNIME, o Konstanz Information Miner, es un tipo de herramienta de big data que brinda a los usuarios la capacidad de informar e integrar datos a través de diferentes fuentes. Los clientes también pueden usar KNIME para otras actividades, como la extracción de datos y la ejecución de análisis. Es conocido por sus extensos algoritmos y su interfaz fácil de usar. Un beneficio importante de KNIME para las personas que buscan herramientas de big data es que el programa está disponible de forma gratuita.

Tenga en cuenta que ninguna de las empresas mencionadas en este artículo está afiliada a Indeed.

Similar Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *