Te contamos en este post qué herramientas de Big Data se están utilizando actualmente en el desarrollo de esta tecnología y que tienen como objetivo transformar los datos en conocimiento útil para las empresas.
Las tecnologías y las herramientas de Big Data que se habían utilizado hasta ahora han quedado prácticamente obsoletos ante las nuevas necesidades del sector. Por ese motivo, se han desarrollado nuevas técnicas capaces de procesar los datos generados por las empresas con los que se produce, en tiempo real, información útil y ordenada para las entidades. Estas son algunas de las más utilizadas:
- Hadoop: es una de las herramientas más habituales a la hora de procesar datos ya que es capaz de gestionar y analizar grandes volúmenes de información que después será de gran utilidad. Es imprescindible para el análisis de datos en tiempo real y al ser la gran primera plataforma que salió a la luz sirve como modelo para las demás.
- Apache Storm: permite analizar los flujos constantes de información con gran rapidez. Es capaz de procesar millones de datos en cuestión de segundos y las empresas utilizan esta herramienta para obtener la información que se genera en las redes sociales o para conocer cómo los usuarios están utilizando los servicios que ofrece la empresa.
- Python: su principal ventaja es que está destinada a cualquier usuario con nociones mínimas de informática. Es una herramienta muy eficiente porque en torno a ella se crea una gran comunidad de usuarios, aunque su principal inconveniente es que el proceso de ejecución es más lento que el de otros programas similares.
- Elasticsearch: este sistema procesa grandes cantidades de datos a gran escala en tiempo real y con información de cualquier tipo. Además, ayuda a entender mejor los datos mediante diversos tipos de gráficos que evolucionan en tiempo real, usando aquellos que mejor se adapten para encontrar las respuestas a las preguntas que se plantean.
- Apache Spark: es un motor de procesamiento de datos de código abierto que funciona con gran rapidez. Se considera el primer software open source que hace la programación distribuida muy accesible a los científicos de datos. Se pueden programar aplicaciones usando diferentes lenguajes como Java, Scala, Python o R.
- MongoDB: 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.
Además de estas herramientas también se podrían mencionar sistemas como Apache Flink, Presto, Apache HBase, Apache Cassandra o Apache Kudu.
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