En la era de la información, los centros de datos recopilan grandes cantidades de datos. Los datos recopilados proceden de diversas fuentes, como transacciones financieras, interacciones de los clientes, medios sociales y muchas otras fuentes, y lo que es más importante, se acumulan con mayor rapidez.
Los datos pueden ser diversos y delicados y requieren las herramientas adecuadas para darles sentido, ya que tienen un potencial ilimitado para modernizar las estadísticas y la información de las empresas y cambiar vidas.
Dicho esto, exploremos las mejores herramientas de Big Data.
Apache Hadoop
ApacheHadoop es una plataforma Java de código abierto que almacena y procesa grandes cantidades de datos.
Hadoop funciona mapeando grandes conjuntos de datos (de terabytes a petabytes), analizando tareas entre clústeres y dividiéndolos en trozos más pequeños (de 64 MB a 128 MB), lo que da como resultado un procesamiento de datos más rápido.
Para almacenar y procesar los datos, éstos se envían al clúster Hadoop, HDFS (sistema de archivos distribuidos Hadoop) los almacena, MapReduce los procesa y YARN (otro negociador de recursos) divide las tareas y asigna los recursos.
Es adecuado para científicos de datos, desarrolladores y analistas de diversas empresas y organizaciones para la investigación y la producción.
Características
- Replicación de datos: Múltiples copias del bloque se almacenan en diferentes nodos y sirven como tolerancia a fallos en caso de error.
- Altamente escalable: Ofrece escalabilidad vertical y horizontal
- Integración con otros modelos de Apache, Cloudera y Hortonworks
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Rapidminer
El sitio web de Rapidminer afirma que aproximadamente 40.000 organizaciones de todo el mundo utilizan su software para aumentar las ventas, reducir costes y evitar riesgos.
El software ha recibido varios premios: Gartner Vision Awards 2021 para plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, análisis predictivo multimodal y soluciones de aprendizaje automático de Forrester y plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático más fácil de usar de Crowd en el informe G2 de primavera de 2021.
Es una plataforma integral para el ciclo de vida científico y está perfectamente integrada y optimizada para la creación de modelos ML (aprendizaje automático). Documenta automáticamente cada paso de la preparación, el modelado y la validación para una transparencia total.
Es un software de pago disponible en tres versiones: Prep Data, Create and Validate y Deploy Model. Incluso está disponible de forma gratuita para instituciones educativas, y RapidMiner es utilizado por más de 4.000 universidades de todo el mundo.
Características
- Comprueba los datos para identificar patrones y solucionar problemas de calidad
- Utiliza un diseñador de flujos de trabajo sin código con 1500 algoritmos
- Integra modelos de aprendizaje automático en las aplicaciones empresariales existentes
Tableau
Tableau proporciona la flexibilidad necesaria para analizar visualmente plataformas, resolver problemas y capacitar a personas y organizaciones. Se basa en la tecnología VizQL (lenguaje visual para consultas de bases de datos), que convierte el arrastrar y soltar en consultas de datos a través de una interfaz de usuario intuitiva.
Tableau fue adquirida por Salesforce en 2019. Permite vincular datos de fuentes como bases de datos SQL, hojas de cálculo o aplicaciones en la nube como Google Analytics y Salesforce.
Los usuarios pueden adquirir sus versiones Creator, Explorer y Viewer en función de sus preferencias empresariales o individuales, ya que cada una tiene sus propias características y funciones.
Es ideal para analistas, científicos de datos, el sector educativo y usuarios empresariales para implantar y equilibrar una cultura basada en datos y evaluarla a través de los resultados.
Características
- Los cuadros de mando ofrecen una visión completa de los datos en forma de elementos visuales, objetos y texto.
- Amplia selección de gráficos de datos: histogramas, diagramas de Gantt, gráficos, gráficos de movimiento y muchos más
- Protección de filtros a nivel de fila para mantener los datos seguros y estables
- Su arquitectura ofrece análisis y previsiones predecibles
Aprender Tableau es fácil.
Cloudera
Cloudera ofrece una plataforma segura para la nube y centros de datos para la gestión de big data. Utiliza el análisis de datos y el aprendizaje automático para convertir datos complejos en perspectivas claras y procesables.
Cloudera ofrece soluciones y herramientas para nubes privadas e híbridas, ingeniería de datos, flujo de datos, almacenamiento de datos, ciencia de datos para científicos de datos y mucho más.
Una plataforma unificada y una analítica multifuncional mejoran el proceso de descubrimiento de conocimientos basados en datos. Su ciencia de datos proporciona conectividad con cualquier sistema que utilice la organización, no sólo Cloudera y Hortonworks (ambas empresas se han asociado).
Los científicos de datos gestionan sus propias actividades, como el análisis, la planificación, la supervisión y las notificaciones por correo electrónico a través de hojas de trabajo interactivas de ciencia de datos. Por defecto, se trata de una plataforma que cumple las normas de seguridad y que permite a los científicos de datos acceder a los datos de Hadoop y ejecutar consultas Spark fácilmente.
La plataforma es adecuada para ingenieros de datos, científicos de datos y profesionales de TI de diversos sectores como hospitales, instituciones financieras, telecomunicaciones y muchos otros.
Características
- Compatible con las principales nubes privadas y públicas, mientras que el banco de trabajo de ciencia de datos admite implantaciones locales
- Los canales de datos automatizados convierten los datos en formas utilizables y los integran con otras fuentes.
- El flujo de trabajo uniforme permite una rápida construcción, formación e implementación de modelos.
- Entorno seguro para la autenticación, autorización y encriptación de Hadoop.
Apache Hive
ApacheHive es un proyecto de código abierto desarrollado sobre Apache Hadoop. Permite leer, escribir y gestionar grandes conjuntos de datos disponibles en varios repositorios y permite a los usuarios combinar sus propias funciones para realizar análisis personalizados.
Hive está diseñado para tareas de almacenamiento tradicionales y no está pensado para tareas de procesamiento en línea. Sus robustos marcos por lotes ofrecen escalabilidad, rendimiento, capacidad de ampliación y tolerancia a fallos.
Es adecuado para la extracción de datos, el modelado predictivo y la indexación de documentos. No se recomienda para la consulta de datos en tiempo real, ya que introduce latencia en la obtención de resultados.
Características
- Admite el motor de cálculo MapReduce, Tez y Spark
- Procesa conjuntos de datos enormes, de varios petabytes de tamaño
- Muy fácil de codificar en comparación con Java
- Proporciona tolerancia a fallos al almacenar los datos en el sistema de archivos distribuidos Apache Hadoop
Apache Storm
Apache Storm es una plataforma gratuita y de código abierto utilizada para procesar flujos de datos ilimitados. Proporciona el conjunto más pequeño de unidades de procesamiento utilizadas para desarrollar aplicaciones que pueden procesar cantidades muy grandes de datos en tiempo real.
Una tormenta es lo suficientemente rápida como para procesar un millón de tuplas por segundo por nodo, y es fácil de manejar.
Apache Storm le permite añadir más nodos a su cluster y aumentar la capacidad de procesamiento de las aplicaciones. La capacidad de procesamiento puede duplicarse añadiendo nodos, ya que se mantiene la escalabilidad horizontal.
Los científicos de datos pueden utilizar Storm para DRPC (llamadas a procedimientos remotos distribuidos), análisis ETL (recuperación-conversión-carga) en tiempo real, computación continua, aprendizaje automático en línea, etc. Está configurado para satisfacer las necesidades de procesamiento en tiempo real de Twitter, Yahoo y Flipboard.
Características
- Fácil de utilizar con cualquier lenguaje de programación
- Se integra en todos los sistemas de colas y en todas las bases de datos
- Storm utiliza Zookeeper para gestionar los clústeres y se adapta a clústeres de mayor tamaño
- La protección de datos garantizada sustituye a las tuplas perdidas si algo va mal
Snowflake
El mayor reto para los científicos de datos es preparar los datos a partir de diferentes recursos, ya que se dedica el máximo tiempo a recuperar, consolidar, limpiar y preparar los datos. Snowflake se ocupa de ello.
Ofrece una única plataforma de alto rendimiento que elimina las molestias y los retrasos causados por ETL (Load Transformation and Extraction). También puede integrarse con las últimas herramientas y bibliotecas de aprendizaje automático (ML), como Dask y Saturn Cloud.
Snowflake ofrece una arquitectura única de clústeres de computación dedicados a cada carga de trabajo para realizar estas actividades de computación de alto nivel, por lo que no se comparten recursos entre las cargas de trabajo de ciencia de datos y BI (inteligencia empresarial).
Admite tipos de datos estructurados, semiestructurados (JSON, Avro, ORC, Parquet o XML) y no estructurados. Utiliza una estrategia de lago de datos para mejorar el acceso a los datos, el rendimiento y la seguridad.
Los científicos y analistas de datos utilizan copos de nieve en diversos sectores, como las finanzas, los medios de comunicación y el entretenimiento, el comercio minorista, la salud y las ciencias de la vida, la tecnología y el sector público.
Características
- Alta compresión de datos para reducir los costes de almacenamiento
- Proporciona cifrado de datos en reposo y en tránsito
- Rápido motor de procesamiento con baja complejidad operativa
- Perfilado de datos integrado con vistas de tablas, gráficos e histogramas
DataRobot
DataRobot es líder mundial en la nube con IA (Inteligencia Artificial). Su plataforma única está diseñada para servir a todas las industrias, incluyendo usuarios y diferentes tipos de datos.
La empresa afirma que el software es utilizado por un tercio de las empresas Fortune 50 y proporciona más de un billón de estimaciones en diversos sectores.
DataRobot utiliza el aprendizaje automático de máquinas (ML) y está diseñado para que los profesionales de datos de las empresas creen, adapten y desplieguen rápidamente modelos de previsión precisos.
Ofrece a los científicos un fácil acceso a muchos de los últimos algoritmos de aprendizaje automático con total transparencia para automatizar el preprocesamiento de datos. El software ha desarrollado clientes R y Python dedicados para que los científicos resuelvan problemas complejos de ciencia de datos.
Ayuda a automatizar la calidad de los datos, la ingeniería de características y los procesos de implementación para facilitar las actividades de los científicos de datos. Se trata de un producto premium, y el precio está disponible bajo petición.
Características
- Aumenta el valor empresarial en términos de rentabilidad, simplifica las previsiones
- Procesos de implementación y automatización
- Admite algoritmos de Python, Spark, TensorFlow y otras fuentes.
- La integración API le permite elegir entre cientos de modelos
TensorFlow
TensorFlow es una biblioteca comunitaria basada en IA (inteligencia artificial) que utiliza diagramas de flujo de datos para construir, entrenar y desplegar aplicaciones de aprendizaje automático (ML). Permite a los desarrolladores crear grandes redes neuronales en capas.
Incluye tres modelos: TensorFlow.js, TensorFlow Lite y TensorFlow Extended (TFX). Su modo javascript se utiliza para entrenar y desplegar modelos en el navegador y en Node.js al mismo tiempo. Su modo lite es para desplegar modelos en dispositivos móviles e integrados, y el modelo TFX es para preparar datos, validar y desplegar modelos.
Gracias a su robusta plataforma, podría desplegarse en servidores, dispositivos de borde o la web independientemente del lenguaje de programación.
TFX contiene mecanismos para hacer cumplir las canalizaciones de ML que pueden ser ascendentes y proporcionar sólidas funciones de rendimiento general. Los pipelines de ingeniería de datos como Kubeflow y Apache Airflow soportan TFX.
La plataforma Tensorflow es adecuada para principiantes. Intermedios y para expertos para entrenar una red generativa adversarial para generar imágenes de dígitos manuscritos utilizando Keras.
Características
- Puede desplegar modelos ML en las instalaciones, en la nube y en el navegador e independientemente del idioma
- Fácil construcción de modelos mediante API innatas para una rápida repetición de modelos
- Sus diversas bibliotecas de complementos y modelos apoyan las actividades de investigación para experimentar
- Fácil construcción de modelos utilizando múltiples niveles de abstracción
Matplotlib
Matplotlib es un completo software comunitario de visualización de datos animados y gráficos para el lenguaje de programación Python. Su diseño único está estructurado de forma que se genere un gráfico visual de datos utilizando unas pocas líneas de código.
Existen diversas aplicaciones de terceros, como programas de dibujo, interfaces gráficas de usuario, mapas de colores, animaciones y muchas más, que están diseñadas para integrarse con Matplotlib.
Su funcionalidad puede ampliarse con muchas herramientas como Basemap, Cartopy, GTK-Tools, Natgrid, Seaborn y otras.
Sus mejores características incluyen el dibujo de gráficos y mapas con datos estructurados y no estructurados.
BigML
BigML es una plataforma colectiva y transparente para ingenieros, científicos de datos, desarrolladores y analistas. Realiza la transformación de datos de extremo a extremo en modelos procesables.
Crea, experimenta, automatiza y gestiona eficazmente los flujos de trabajo de ML, contribuyendo a aplicaciones inteligentes en una amplia gama de sectores.
Esta plataforma programable de ML (aprendizaje automático) ayuda con la secuenciación, la predicción de series temporales, la detección de asociaciones, la regresión, el análisis de conglomerados y mucho más.
Su versión totalmente gestionable con inquilinos únicos y múltiples y una posible implantación para cualquier proveedor de nube facilita a las empresas el acceso de todos a los macrodatos.
Su precio comienza en 30 dólares, es gratuito para pequeños conjuntos de datos y fines educativos, y se utiliza en más de 600 universidades.
Gracias a sus robustos algoritmos ML de ingeniería, es adecuado en diversas industrias como la farmacéutica, el entretenimiento, la automoción, la aeroespacial, la sanidad, el IoT y muchas más.
Características
- Automatiza flujos de trabajo largos y complejos en una sola llamada a la API
- Puede procesar grandes cantidades de datos y realizar tareas en paralelo
- La biblioteca es compatible con lenguajes de programación populares como Python, Node.js, Ruby, Java, Swift, etc.
- Sus detalles granulares facilitan el trabajo de auditoría y los requisitos normativos
Apache Spark
Es uno de los mayores motores de código abierto ampliamente utilizado por las grandes empresas. Según su página web, Apache Spark es utilizado por el 80% de las empresas de la lista Fortune 500. Es compatible con nodos individuales y clusters para big data y ML.
Se basa en SQL (lenguaje de consulta estructurado) avanzado para soportar grandes cantidades de datos y trabajar con tablas estructuradas y datos no estructurados.
La plataforma Spark es conocida por su facilidad de uso, su gran comunidad y su velocidad de vértigo. Los desarrolladores utilizan Spark para crear aplicaciones y ejecutar consultas en Java, Scala, Python, R y SQL.
Características
- Procesa datos tanto por lotes como en tiempo real
- Admite grandes cantidades de petabytes de datos sin muestreo descendente
- Facilita la combinación de múltiples bibliotecas como SQL, MLib, Graphx y Stream en un único flujo de trabajo.
- Funciona en Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes e incluso en la nube y tiene acceso a múltiples fuentes de datos
KNIME
KNIME es una plataforma intuitiva de código abierto para aplicaciones de ciencia de datos. Un científico de datos y un analista pueden crear flujos de trabajo visuales sin codificar con una sencilla funcionalidad de arrastrar y soltar.
La versión de servidor es una plataforma comercial utilizada para la automatización, la gestión de la ciencia de datos y el análisis de gestión. KNIME pone los flujos de trabajo de la ciencia de datos y los componentes reutilizables al alcance de todos.
Características
- Altamente flexible para la integración de datos desde Oracle, SQL, Hive, etc
- Acceso a datos de múltiples fuentes como SharePoint, Amazon Cloud, Salesforce, Twitter, etc
- Uso de ml en forma de construcción de modelos, ajuste del rendimiento y validación de modelos.
- Conocimiento de los datos en forma de visualización, estadísticas, procesamiento e informes
A continuación, hablaremos de la importancia de las herramientas de big data.
Las herramientas de big data y los científicos de datos ocupan un lugar destacado en este tipo de escenarios.
Una cantidad tan grande de datos diversos dificulta su procesamiento con herramientas y técnicas tradicionales como Excel. Excel no es realmente una base de datos y tiene un límite (65.536 filas) para almacenar datos.
El análisis de datos en Excel muestra una escasa integridad de los datos. A largo plazo, los datos almacenados en Excel tienen una seguridad y un cumplimiento limitados, unos índices de recuperación ante desastres muy bajos y no disponen de un control de versiones adecuado.
Para procesar conjuntos de datos tan grandes y diversos, se necesita un conjunto único de herramientas, denominadas herramientas de datos, para examinar, procesar y extraer información valiosa. Estas herramientas le permiten profundizar en sus datos para encontrar perspectivas y patrones de datos más significativos.
Tratar con herramientas tecnológicas y datos tan complejos requiere, naturalmente, un conjunto de habilidades único, y por eso los científicos de datos desempeñan un papel vital en el big data.
La importancia de las herramientas de big data
Los datos son la piedra angular de cualquier organización y se utilizan para extraer información valiosa, realizar análisis detallados, crear oportunidades y planificar nuevos hitos y visiones empresariales.
Cada día se crean más y más datos que deben almacenarse de forma eficiente y segura y recuperarse cuando se necesiten. El tamaño, la variedad y el rápido cambio de esos datos requieren nuevas herramientas de big data, un almacenamiento diferente y métodos de análisis.
Según un estudio, se espera que el mercado mundial de big data crezca hasta los 103.000 millones de dólares en 2027, más del doble de lo previsto en 2018.
Los retos actuales de la industria
El término «big data» se ha utilizado recientemente para referirse a conjuntos de datos que han crecido tanto que resultan difíciles de utilizar con los sistemas tradicionales de gestión de bases de datos (SGBD).
El tamaño de los datos aumenta constantemente y hoy en día oscila entre decenas de terabytes (TB) y muchos petabytes (PB) en un único conjunto de datos. El tamaño de estos conjuntos de datos supera la capacidad del software común para procesarlos, gestionarlos, buscarlos, compartirlos y visualizarlos a lo largo del tiempo.
La formación de big data dará lugar a lo siguiente:
- Gestión y mejora de la calidad
- Gestión de la cadena de suministro y de la eficiencia
- Inteligencia de clientes
- Análisis de datos y toma de decisiones
- Gestión de riesgos y detección de fraudes
En esta sección, examinamos las mejores herramientas de big data y cómo los científicos de datos utilizan estas tecnologías para filtrarlos, analizarlos, almacenarlos y extraerlos cuando las empresas desean un análisis más profundo para mejorar y hacer crecer su negocio.
¿Cuál es la importancia de las 5 V del big data?
Las 5 V de los big data ayudan a los científicos de datos a comprender y analizar los big data para obtener más información. También ayuda a proporcionar más estadísticas útiles para que las empresas tomen decisiones informadas y obtengan una ventaja competitiva.
👉 Volumen : Los big data se basan en el volumen. El volumen determina el tamaño de los datos. Suele contener una gran cantidad de datos en terabytes, petabytes, etc. En función del tamaño del volumen, los científicos de datos planifican diversas herramientas e integraciones para el análisis del conjunto de datos.
👉 Velocidad : La velocidad de recopilación de datos es fundamental porque algunas empresas requieren información de datos en tiempo real y otras prefieren procesar los datos en paquetes. Cuanto más rápido sea el flujo de datos, más podrán evaluar los científicos de datos y proporcionar información relevante a la empresa.
👉 Variedad: Los datos proceden de distintas fuentes y, lo que es importante, no tienen un formato fijo. Los datos están disponibles en formatos estructurados (formato de base de datos), semiestructurados (XML/RDF) y no estructurados (datos binarios). Basadas en estructuras de datos, las herramientas de big data se utilizan para crear, organizar, filtrar y procesar datos.
👉 Veracidad : La exactitud de los datos y la credibilidad de las fuentes definen el contexto de big data. El conjunto de datos procede de diversas fuentes como ordenadores, dispositivos de red, dispositivos móviles, medios sociales, etc. En consecuencia, los datos deben ser analizados para ser enviados a su destino.
👉 Valor: Por último, ¿cuánto valen los big data de una empresa? El papel del científico de datos es hacer el mejor uso de los datos para demostrar cómo los conocimientos de los datos pueden añadir valor a una empresa.
Conclusión 👇
La lista de big data anterior incluye herramientas de pago y de código abierto. Se proporciona una breve información y las funciones de cada herramienta. Si busca información descriptiva, puede visitar los sitios web correspondientes.
Las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva utilizan los big data y las herramientas relacionadas como la IA (inteligencia artificial), el ML (aprendizaje automático) y otras tecnologías para tomar medidas tácticas con el fin de mejorar el servicio al cliente, la investigación, el marketing, la planificación futura, etc.
Las herramientas de big data se utilizan en la mayoría de las industrias, ya que pequeños cambios en la productividad pueden traducirse en ahorros significativos y grandes beneficios. Esperamos que el artículo anterior le haya proporcionado una visión general de las herramientas de big data y su importancia.