¿Qué son los datos grandes?
Los «datos grandes» se refieren a volúmenes masivos e intrincados de información que requieran sistemas especializados para su procesamiento y análisis. Estas herramientas están diseñadas específicamente para manejar estos conjuntos enormemente complejos de datos, permitiendo al usuario extraer valiosa inteligencia empresarial a partir del mismo.
En el campo tecnológico hay muchas Herramientas que se utilizan en Big Data como:
1) Hadoop – Es un sistema distribuido open-source para procesar grandes volúmenes de datos, proporcionando una plataforma escalable y fiable para almacenamiento e investigación.
2) Spark – Un framework abierto que se utiliza ampliamente en el manejo de Big Data ya sea por sus capacidades rápidas o su facilidad de uso con otros sistemas como Hadoop, Cassandra u MongoDB entre muchos más.
3) Pig – Es un lenguaje declarativo para la manipulación y procesamiento masivo de datos que se ejecuta sobre el sistema Apache Hadoop. Se utiliza ampliamente en los campos del análisis empresarial o investigación científica ya sea por su sencillez, flexibilidad u eficiencia al manejar grandes conjuntos de información
4) Cassandra – Es un motor NoSQL distribuido que se destaca por ser escalable y resistente a fallas. Se utiliza ampliamente en aplicaciones web o móviles donde la velocidad, fiabilidad e integrabilidad son fundamentales para el correcto funcionamiento del sistema
5) MongoDB – Es un motor de bases de datos NoSQL que se destaca por su facilidad y rapidez al trabajar con documentos JSON. Se utiliza ampliamente en aplicaciones web o móviles donde la velocidad, fiabilidad e integrabilidad son fundamentales para el correcto funcionamiento del sistema
6) Elasticsearch – Es un motor de búsqueda distribuido que se destaca por su rapidez y escalabilidad al indexar grandes conjuntos de información. Se utiliza ampliamente en aplicaciones web o móviles donde la velocidad, fiabilidad e integrabilidad son fundamentales para el correcto funcionamiento del sistema
7) Tableau – Es un software comercial que se destaca por su facilidad y rapidez al visualizar datos. Se utiliza ampliamente en aplicaciones empresariales o investigativas donde la presentación de información es fundamental
8 ) QlikView-Es una herramienta para análisis business intelligence (BI) inmemory, que permite a los usuarios ver y explorar grandes conjuntos de datos con rapidez. Se utiliza ampliamente en aplicaciones empresariales o investigativas donde la presentación de información es fundamental
9 ) RapidMiner-Es un software comercial para el análisis estadístico, minería de conocimientos e inteligencia artificial que se destaca por su facilidad y rapidez al trabajar con grandes conjuntos de datos. Se utiliza ampliamente en aplicaciones investigativas o empresariales donde la extracción valiosa información es fundamental
10) R – Es un lenguaje de programación para el análisis estadístico que se destaca por su potencia y flexibilidad al trabajar con grandes conjuntos de datos. Se utiliza ampliamente en aplicaciones investigativas o empresariales donde la extracción valiosa información es fundamental
En resumen, hay muchas herramientas disponibles para el manejo e análisis masivo de los «datos grandes». Cada una tiene sus propias ventajas y desventajas dependiendo del uso que se le dé. Lo importante aquí no son las características técnicas o la popularidad, sino cómo estas herramientas pueden ayudar a extraer inteligencia empresarial de los datos masivos para mejorar el rendimiento competitivo y generación valor en su negocio.