Herramientas de Big Data

Las herramientas de big data son soportes indispensables en la actualidad. La cantidad de datos que producimos y necesitamos procesar gracias a los avances tecnológicos es impresionante. Los volúmenes de datos que se producen actualmente han ayudado al nacimiento de está rama que conocemos como Big Data y que ha cambiado las reglas del juego en el mundo empresarial gracias a su capacidad de impactar en las decisiones de negocios y en los efectos positivos que estas pueden causar sobre los clientes.

Para sacar máximo provecho al Big Data necesitamos implementar diferentes procesos que implican análisis y verificación de la calidad de los datos, pero para que estos procesos funcionen de forma adecuada, debemos contar con las herramientas de big data correctas. A continuación mencionaremos las principales herramientas.

Heramientas de Big Data

Hadoop

Hadoop es una de las herramientas mejor valoradas del mercado de Big Data. Esta posee grandes capacidades de procesamiento de datos para gestionarlos de forma muy eficaz.  Hadoop es utilizada por miles de empresas gigantescas en todo el mundo, pudiendo destacarse Facebook entre sus principales usuarios. Su valor en cuanto a la calidad de los resultados que ofrece se piede de vista y desde hace algunos años se convirtio en un proyecto de código abierto de Apache Software foundation estando disponible para todo tipo de usuarios y recibiendo constantes actualizaciones y soporte de parte de una amplia comunidad de usuarios.

Elasticsearch

Una herramienta muy popular en los entornos de Big Data es Elasticsearch. Este programa nos facilita a niveles superiores el procesamiento de datos a gran escala, pero permitiendo hacer seguimiento de dicho proceso en tiempo real. Este posee un funcionamiento similar a Hadoop, aunque con un nivel de seguimiento y control de las actividades más profundo. Esta herramienta se utiliza para llevar a cabo un gran número de acciones, principalmente es de gran utilidad para buscar grandes textos que presentan verdaderos retos para su lectura o incluso para conocer el estado en el que se presentan los nodos dentro de una estructura de grafos.

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Python

Python es un lenguaje sumamente útil y es implementado en diferentes campos tecnológicos.Este posee la ventaja principal de no ser un lenguaje de uso exclusivo por parte de expertos, debido a que esta diseñado para ser utilizado por cualquier tipo de usuario. Posee un gran número de librerías que abarcan diferentes tipos de necesidades de información y su comunidad de usuarios es tan extensa como su versatilidad. La única salvedad que pudiera realizarse sobre este lenguaje al ser utilizado como una herramienta para big data es que su velocidad de procesamiento es ligeramente lenta en comparación a otras.

Apache Storm

Apache Storm es un sistema computacional que tiene como objetivo principal, procesar flujos constantes de información de fuentes dinámicas en tiempo real. Una fuente de este tipo serían entornos como las redes sociales o plataformas internas con grandes cantidades de usuarios que se relacionan entre si y necesitan reflejar que contenido o nivel de datos tiene más interacciones. Posee algunas similitudes con Hadoop pero con mayores capacidades de procesamiento de datos en vivo.

Lenguaje R

Otro lenguaje de programación con grandes potencialidades en el mundo del Big Data, es R. Es un programa de características lógico-matemáticas que pose un gran alcance para el análisis de datos. Este posee un número amplio de librerías desarrolladas por miembros activos de una solidad comunidad en línea.  Con ella podemos realizar análisis muy útiles a grandes conjuntos de datos solicitando consultas y aplicando otras herramientas. Es importante destacar que R esta asociado a áreas académicas, en especial en el desarrollo de análisis estadístico, porque su funcionamiento es ligeramente más complejo que el de lenguajes similares.

Neo4j

Neo4j es en la actualidad una de las herramientas más poderosas y grandes para analizar complejos conjuntos de datos. Esta dotada de una gran capacidad análitica gracias a una gran librería de algoritmos que pueden ser utilizados en detección de blanqueo de capitales, proyectos de Machine learning, desarrollo de Inteligencia artificial y por supuesto las caracterpisticas de Neo4j pueden ser ampliamente aprovechadas en el manejo de Big Data.

Esperamos que esta información sea de utilidad para conocer las principales herramientas de Big Data que podemos aprovechar en nuestros proyectos.

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