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5 herramientas más utilizadas para análisis de Big Data

BIG DATA

Redactado por Luisana Puy-arena

Publicado el 14/05/2019

Cada vez más, miles de empresas se suman al mundo del Big Data, y ¿cómo no? Si no es secreto para nadie que todos buscan la mayor cantidad de información posible que les permita identificar al cliente ideal y por supuesto, crear estrategias para aumentar el número de ventas en base a ello.   

Ahora bien, el Big Data, proporciona una cantidad de datos extensa la cual muchas veces no es muy sencilla de analizar si no implementamos los medios correctos para la obtención de resultados.

Es por ello, que se han desarrollando diversas herramientas para manejar y optimizar el Big Data, pero, lo cierto es que saber cuál de ellas implementar puede convertirse en una decisión difícil de tomar, puesto que la estrategia a trazar depende netamente de sus resultados.

Así que, para hacértelo más sencillo, te vamos a contar sobre 6 de las mejores herramientas que están liderando el mundo del Big Data y que sí o sí, debes conocer:

1. MongoDB

Es una de las herramientas principales de las bases de datos NoSQL (Not Only SQL) y se utiliza para recopilar datos de aplicaciones móviles, sistemas de gestión de contenidos, aplicaciones web, entre otras.

Es importante mencionar que MongoDB es una base de datos que está orientada a documentos, eso quiere decir, que guarda los datos en registros y no en documentos, como suelen hacerlo las bases de datos relacionales.

Cabe destacar, que MongoDB, se caracteriza por la velocidad y la óptima eficiencia del sistema de consulta del contenido de la base de datos, lo cual, crea un balance perfecto entre rendimiento, productividad y funcionabilidad.

2. Apache Hadoop

Se puede decir que Apache Hadoop es la herramienta más cotizada en el Big Data, ya que, es sinónimo de calidad, funcionabilidad y velocidad, lo cual le ha otorgado un puesto en la lista de las mejores herramientas para Big Data en el mercado, pero ¿A qué se debe su auge?

Bien, Apache Hadoop, es capaz de proporcionar una cantidad lo suficientemente vasta de datos, además, permite analizarlos y procesarlos de forma muy eficiente, mediante el uso de modelos simples de programación.

Esta herramienta también supone una reducción de gastos, puesto que se puede implementar en modelos de computadoras de bajo costo.

3. Python

Python, es otra de las herramientas más cotizadas en el Big Data, puesto que cuenta con la gran ventaja de que está diseñada para que cualquier persona que no sea un experto o profesional en el área, pueda utilizarla.

Sin embargo, es importante, tener conocimientos y nociones básicas en informática, debido a que maneja un lenguaje de programación un poco más avanzado.

Python, puede procesar datos que no requieran grandes cálculos, debido a que su proceso de ejecución suele ser un poco más lento que otras herramientas similares, a pesar de ello, es una muy buena opción.

4. Elasticsearch

Elasticsearch es una herramienta bastante conocida, la cual es capaz de facilitar el proceso de análisis de datos a gran escala, contando con un factor diferencial, que permite llevar a cabo este proceso en tiempo real.

Además, es de gran ayuda cuando se requiere buscar textos con dificultad de lectura o para conocer el estado en que se presentan los nodos, también proporciona gráficos que facilitan la comprensión de la información recolectada.

Es importante mencionar que esta herramienta puede expandirse con un paquete de productos denominado Elastic Stack, el cual aumenta las prestaciones de Elasticsearch.

5. Lenguaje R

Lenguaje R es un lenguaje de programación que se enfoca mayormente en el análisis estadístico por su gran parecido con el lenguaje matemático.

Esta herramienta es tan versátil que se suele emplear también para realizar cálculos estadísticos y el análisis de gráficos en Big Data. También es bastante beneficiosa para crear un gran número de librerías que son de mucha utilidad.

Es importante mencionar que dispone de una serie de herramientas complementarias de gran calidad que ayudan a completar los aspectos del día a día.

Estas 5 herramientas son las más conocidas y utilizadas en las grandes empresas por los profesionales del Big Data y representan calidad en la gestión de datos. ¿Has probado alguna de ellas?

foto de Luisana Puy-arena

Luisana Puy-arena

Redactora de contenidos en Velogig. Comunicadora audiovisual de profesión, con experiencia en edición y creación de contenidos.


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Una respuesta a “5 herramientas más utilizadas para análisis de Big Data”

  1. […] su análisis permite obtener resultados con detalles relevantes que posibilitan la identificación d… para conocer sus necesidades y trazar un plan estratégico en base a […]

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