Big Data: las 5 herramientas más utilizadas por los profesionales

La cantidad de datos que se generan hoy en día desde la revolución tecnológica han disparado el interés por campos como el Big Data, especialmente desde el punto de vista empresarial donde su importancia es capital para optimizar sus esfuerzos en llegar al público adecuado a través de mensajes persuasivos y personalizados.

Los profesionales de este segmento tienen que recurrir evidentemente a herramientas muy desarrolladas para poder tratar el inimaginable volumen de datos al que tienen acceso, que es tan inmenso que es imposible de tratar por vías más tradicionales. Hay muchísimas en el mercado, pero varían en función de parámetros como la especialidad y la velocidad. Te mostramos a continuación 5 herramientas magníficas que utilizan los profesionales del Big Data:

Hadoop

Grandes compañías mundiales como Facebook utilizan esta herramienta de Big Data considerada como una de las mejores del mercado en cuanto a calidad. Apache Hadoop, además de proporcionar una cantidad de datos impresionante a sus proveedores, permite analizarlos y gestionarlos de forma muy eficaz, lo cual suele traducirse en un valor añadido de gran valía para la organización que lo utiliza. Su andadura comenzó en el año 2005, cuando Mike Cafarella y Doug Cutting la crearon, pero actualmente su dimensión es otra, ya que se convirtió en un proyecto de código abierto de Apache Software Foundation, y está disponible para todo tipo de empresas, independientemente del sector al que se dediquen. En este link de IBM puedes leer con detalle más información sobre esta famosa herramienta.

Spark

Según IBM, Spark destaca especialmente por acortar los plazos para trabajar la analítica de datos hasta en 100 veces más rápido que las tecnologías tradicionales. Se trata de una herramienta con una legión importante de seguidores que incluso la ponen por delante de Hadoop, especialmente desde que en el año 2014 fuera capaz el software de clasificar 100 terabytes de datos en tan solo 23 minutos. Fue creado por Matei Zaharia en la Universidad de Berkeley, California, y permite programar aplicaciones usando diferentes lenguajes como Java, Python o R.

Python

Python es una herramienta de Big Data diseñada para todo tipo de público y usuarios, no solamente expertos.Incluso una persona no demasiado ducha en la informática podría sacarle utilidad a este software en el que colaboran comunidades de distintos usuarios. Evidentemente, no está a la altura de otras herramientas, sobre todo en velocidad, pero su target es más amplio también. No deja de ser un lenguaje avanzado de programación que tiene la gran ventaja de lo sencillo que es utilizarla sin tener demasiada experiencia con la informática a nivel profesional y avanzado. Pese a que tiene el handicap ya citado de la velocidad, es eficaz porque cuenta con numerosas librerías creadas por su gran comunidad existente.

Apache Storm

Este sistema de computación en tiempo real tiene como objetivo procesar flujos constantes de datos provenientes por ejemplo de las redes sociales, donde muchas empresas tienen grandes intereses ya que necesitan saber qué es tendencia en ellas de cara a tenerlo en cuenta para sus estrategias. Se diferencia de Hadoop en que éste no está pensado para actuar en tiempo real, mientras que Storm puede incluso procesar millones de mensajes por segundo. Es fundamental en el día a día de muchas empresas por detalles tan claves como el de las redes sociales gracias a esa capacidad de analizar un fenómeno de forma instantánea con todos los detalles.

Lenguaje R

Es una herramienta con un lenguaje de programación cercano al matemático, de ahí que se utilice en campos relacionados con éstas como las matemáticas financieras. Cuenta con un gran número de librerías creadas por la comunidad, lo que convierte en una herramienta interesante para el Big Data. Además, muchas de estas librerías son de una gran calidad, si bien es cierto que puede resultar más compleja de utilizar para los programadores que quieran programar en R temas específicos de Big Data.

La lista podría ampliarse con otras herramientas muy conocidas entre los profesionales del Big Data como Elasticsearch o MongoDB pero sin lugar a dudas las 5 incluídas en el ránking tienen un protagonista decisivo en la vida diaria de numerosas empresas.

Tanto en el master en big data como en el Master en Data Science y Business Analytics dirigido a Profesionales aprenderás a usar estas herramientas para convertirte en un experto en la ciencia de datos.