Las cantidades masivas de información que se almacenan diariamente en la red reciben el nombre de Big Data. Todos los elementos que se comparten en internet constituyen grandes datos que deben ser manejados por programas especializados. Por este motivo, hemos recopilado las 7 mejores herramientas del Big Data, las cuales sirven para procesar todos los datos recibidos en un lugar específico.
Herramientas del Big Data
Los principales objetivos de las soluciones de big data van encaminados a obtener valor de los datos, analizando, procesando y almacenando la información que tienen las compañías y la que van incorporando día a día, como resultado de sus interacciones. A lo largo del tiempo han surgido multitud de herramientas en este sentido tanto de código abierto como de pago por licencia. Estas son las más interesantes desde el punto de vista de la revolución que han provocado en el puesto de trabajo:
- Hadoop
Es la herramienta de Big Data más utilizada, de hecho, compañías como Facebook o The New York Times la emplean, y ha servido de modelo para el resto. Hadoop es un framework que permite procesar grandes volúmenes de datos en lote usando modelos de programación simples. Es escalable, por lo que puede pasar de operar en un sólo servidor a hacerlo en múltiples.
- MongoDB
Se trata de una herramienta cuya principal funcionalidad es que guarda los datos en documentos, en lugar de en registros y no es necesario seguir un esquema. Pertenece a las bases de datos NoSQL y está orientada a entornos que requieren escalabilidad. Se está convirtiendo en una alternativa para almacenar los datos de las aplicaciones de los usuarios.
- Elasticsearch
Permite el procesamiento de grandes cantidades de datos y ver la evolución de éstos en tiempo real. Además, proporciona gráficos que ayudan a comprender con más facilidad la información obtenida. Una de las ventajas de esta herramienta es que puede expandirse con Elastic Stack, un paquete de productos que aumentan las prestaciones de Elasticsearch. Mozilla y Etsy son algunas de las empresas que han empleado esta herramienta de Big Data.
- Apache Spark
Denominada como la «nueva revolución del big data», esta plataforma es capaz de analizar y gestionar grandes cantidades de información de una manera más escalable, más rápida y, además, con costes menores de mantenimiento e implementación. Para los administradores de sistema esto supone un revulsivo en su forma de trabajar, al igual que para sus empresas.
- Python
Cuenta con la ventaja de que sólo hay que tener unos conocimientos mínimos de informática para poder usarla, lo hace que tenga una gran comunidad de usuarios con la opción de crear sus propias librerías. El inconveniente de esta herramienta de Big Data es la velocidad, ya que es notablemente más lenta que sus competidoras.
¿Por qué se trabaja mejor con herramientas big data?
- Mejora el diálogo con sus clientes. La estrategia customer experience cuyo principio y fin es tener usuarios contentos, es más difícil de conseguir de lo que parece.
- En solo un instante, permiten probar cientos de miles de variaciones en un producto para comprobar cómo estas pueden afectarle para comprobar cómo estas pueden afectarle. De esta manera, los responsables no tienen que perder tiempo ni dinero en los cambios hechos a ciegas, sino basarse en los modelos predictivos que se obtienen tras el análisis de miles de datos.
- Los resultados obtenidos en el análisis de la Big Data facilitan la creación de estrategias de marketing exitosas y segmentadas para distintos perfiles de cliente.
- Tiene un impacto positivo en los procesos productivos al hacerlos más veloces, dinámicos y eficientes.
