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7 herramientas imprescindibles para realizar un proyecto de Big Data

29/06/2021
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En la actualidad, el Big Data se ha convertido en un imprescindible para muchas empresas. Realizar un análisis de los datos, es ya algo indispensable debido a que proporciona una gran cantidad de información valiosa para poder crear estrategias enfocadas en captar clientes potenciales, y además incrementar las ventas y los beneficios.

Por ello, existe una gran variedad de herramientas enfocadas al desarrollo de proyectos Big Data que ayudan a analizar, procesar y almacenar todos los datos obtenidos.

Conocer las herramientas y cómo usarlas de forma correcta podrás liderar con éxito proyectos en el ámbito del Big Data en cualquier empresa, dando respuesta a las necesidades del panorama empresarial actual. Con el Máster en Big Data y Analytics en Three Points, obtendrás la respuesta al nuevo paradigma laboral que el almacenaje, la gestión y la interpretación de los datos han aportado a las empresas y organizaciones en todo el mundo.

Three Points Big Data

7 herramientas imprescindibles para realizar un proyecto de Big Data

La principal característica que diferencia a estas herramientas es que pueden ser de pago o poseen un sistema Open Source. Este sistema se caracteriza por ser de código abierto, es decir, el código que da acceso a la herramienta se encuentra disponible para todo aquel que lo necesite o lo quiera, de forma que cualquier persona puede modificarlo, mejorándolo en comunidad.

Vamos a hablar de 7 herramientas imprescindibles en cualquier empresa para realizar un proyecto de Big Data.

Apache Spark

Apache Spark es un motor de procesamiento de datos de código abierto y trabaja muy rápido. Esta herramienta sirve para la programación de distintos lenguajes como Java, R, Python y Scala. Y según el programa puede ser hasta 100 veces más rápido en memoria y 10 veces más en disco que Hadoop.

Apache Storm

Apache Storm permite procesar un gran número de datos a tiempo real, analizando a la perfección los flujos de información. Es una herramienta que cuenta con una rápida ejecución.

Esta herramienta es empleada por las empresas para obtener información relevante a través de las redes sociales, además de averiguar cómo los usuarios están usando los servicios proporcionados por la compañía.

Three Points Big Data

Elasticsearch

Elasticsearch facilita el procesamiento de los datos a una gran escala en tiempo real. Es similar a Hadoop, aunque tiene una gestión de la información mucho más eficaz e instantánea.

El objetivo de esta herramienta es para llevar a cabo varias acciones al mismo tiempo, además que es útil para la búsqueda de grandes textos y conocer el estado de los nodos.

Hadoop

Hadoop es una de las herramientas más usadas a la hora de procesar los datos, pero también es capaz de gestionar grandes volúmenes de datos de gran utilidad. Además, es empleada para realizar un análisis de datos.

Esta herramienta es utilizada por grandes marcas como Yahoo o Facebook para la obtención de información de mucha calidad.

Lenguaje R

Es un lenguaje de programación para realizar cálculos estadísticos y gráficos. Este lenguaje es muy usado entre los profesionales interesados en la minería de datos y los estadísticos, las matemáticas financieras y la investigación bioinformática.

El Lenguaje R es similar al lenguaje de las matemáticas que, a cualquier otro lenguaje de programación, por ello puede ser un inconveniente para los programadores que eligen programar en R para el Big Data.

Una de las ventajas del lenguaje R es que dispone una gran cantidad de librerías que son creadas por la comunidad de R y más herramientas de gran calidad como RStudio.

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Mongo DB

Mongo DB es de las más famosas dentro de las bases de datos NoSQL. Es una gran alternativa para el almacenamiento de los datos de las aplicaciones.

Esta herramienta es una base de datos que está enfocada a documentos, los cuales son almacenados en BSON, se trata de una representación binaria de JSON. 

Mongo DB cuenta con un ámbito de aplicación bastante amplio en distintos tipos de proyectos, sobre todo aquellos que requieren una escalabilidad. Además, tiene opciones de replicación y sharding, con ello se puede conseguir un sistema escalable de forma horizontal sin bastantes problemas.

Python

Python es de las principales herramientas en el Big Data. Consta de un lenguaje mucho más avanzado de programación y está pensada tanto para el uso de profesionales como cualquier usuario con nociones básicas de informática.

Es una herramienta muy eficiente y con una gran comunidad de usuarios que construyen un gran número de librerías. Una desventaja que cuenta Python es que tiene un proceso de ejecución más lento que otras herramientas. Por ello, es empleada para procesos de datos que no requieren grandes cálculos.

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