13 herramientas de Big Data que debes conocer como científico de datos

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 con clientes, redes 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 empresariales, la información y cambiar vidas.

Las herramientas de Big Data y los científicos de datos ocupan un lugar destacado en estos escenarios.

Tal cantidad de datos diversos dificulta su tratamiento 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.

Análisis de datos en Excel muestra una escasa integridad de los datos. A largo plazo, los datos almacenados en Excel tienen una seguridad y cumplimiento limitados, muy baja recuperación en caso de catástrofe y sin 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 datos que deben almacenarse de forma eficiente y segura y recuperarse cuando sea necesario. El tamaño, la variedad y la rapidez con que cambian esos datos exigen nuevas herramientas de big data y diferentes métodos de almacenamiento y 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 del tamaño del mercado 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 son 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 eficiencia
• Inteligencia de clientes
• Análisis de datos y toma de decisiones
• Gestión de riesgos y detección del fraude

En esta sección, examinamos las mejores grandes datos 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.

Apache Hadoop

Apache Hadoop 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 las tareas entre clusters y dividiéndolos en trozos más pequeños (de 64 MB a 128 MB), lo que permite un procesamiento más rápido de los datos.

Para almacenar y procesar los datos, éstos se envían al clúster Hadoop, HDFS (sistema de archivos distribuidos de Hadoop) almacena los datos, 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

En Rapidminer afirma que unas 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 por ciencia de datos y aprendizaje automático plataformas, análisis predictivo multimodal y soluciones de aprendizaje automático de Forrester y Crowd más fáciles de usar de aprendizaje automático y ciencia de datos plataforma en primavera G2 informe 2021.

Es una plataforma integral para el ciclo de vida científico y está perfectamente integrada y optimizada para la creación de modelos de ML (aprendizaje automático). Documenta automáticamente cada paso de la preparación, el modelado y la validación para una transparencia total.

Se trata de un software de pago disponible en tres versiones: Prep Data, Create and Validate y Deploy Model. Incluso está disponible gratuitamente 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 flujo de trabajo sin código con más de 1500 algoritmos
• Integración de 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 cálculoo 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 que analistas, científicos de datos, el sector educativo y usuarios empresariales implanten y equilibren una cultura basada en los datos y la evalúen 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
• Filtro de protección por filas 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 la analítica 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 basado en datos. Su ciencia de datos proporciona conectividad con cualquier sistema que utilice la organización, no solo 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, es una plataforma que cumple los requisitos de seguridad y permite a los científicos de datos acceder a Datos Hadoop y ejecutar Spark consultas 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

• Admite 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.
• Un flujo de trabajo uniforme permite construir, formar e implantar modelos con rapidez.
• Entorno seguro para la autenticación, autorización y encriptación

Apache Hive

Apache Hive es un proyecto de código abierto desarrollado sobre Apache Hadoop. Permite leer, escribir y gestionar grandes conjuntos de datos disponibles en diversos 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 bastidores 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 consultar datos en tiempo real, ya que introduce latencia en la obtención de resultados.

Características

• Compatible con los motores de cálculo MapReduce, Tez y Spark
• Procesar enormes conjuntos de datos, de varios petabytes de tamaño
• Muy fácil de programar en comparación con Java
• Proporciona tolerancia a fallos almacenando los datos en el sistema de archivos distribuido Apache Hadoop.

Tormenta Apache

En Tormenta 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 capaces de procesar cantidades muy grandes de datos en tiempo real.

Una tormenta es lo suficientemente rápida como para procesar un millón de tuplas por segundo y nodo, y es fácil de manejar.

Apache Storm permite añadir más nodos al clúster 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 usar con cualquier lenguaje de programación
• Está integrado en todos los sistemas de colas y en todas las bases de datos.
• Storm utiliza Zookeeper para gestionar clústeres y se adapta a clústeres de mayor tamaño.
• La protección de datos garantizada sustituye a las tuplas perdidas si algo va mal

Ciencia de datos en copos de nieve

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. Se aborda mediante Copo de nieve.

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 informáticos dedicados a cada carga de trabajo para realizar estas actividades informáticas 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 (JSONAvro, ORC, Parquet o XML) y datos 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 los 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
• Cifrado de datos en reposo y en tránsito
• Motor de procesamiento rápido con baja complejidad operativa
• Perfilado de datos integrado con vistas de tabla, gráfico e histograma

Datarobot

Datarobot es líder mundial en la nube con IA (Inteligencia Artificial). Su plataforma única está diseñada para servir a todas las industrias, incluidos los usuarios y los diferentes tipos de datos.

La empresa afirma que el software es utilizado por un tercio de las 50 empresas de Fortune y proporciona más de un billón de estimaciones en diversos sectores.

Dataroabot utiliza el aprendizaje automático de máquinas (ML) y está diseñado para que los profesionales de datos de las empresas creen, adapten e implanten 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 aplicaciones R y Python clientes para que los científicos resuelvan problemas complejos de ciencia de datos.

Ayuda a automatizar los procesos de calidad de datos, ingeniería de características e implementación para facilitar las actividades de los científicos de datos. Es un producto premium, y el precio está disponible bajo petición.

Características

• Aumenta el valor empresarial en términos de rentabilidad, simplifica las previsiones
• Procesos de implantación y automatización
• Admite algoritmos de Python, Spark, TensorFlow y otras fuentes.
• La integración de la 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). Esto 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 sólida plataforma, puede implantarse en servidores, dispositivos periféricos o la web, independientemente del lenguaje de programación.

TFX contiene mecanismos para hacer cumplir los pipelines ML que pueden ser ascendibles y proporcionar deberes robustos de rendimiento general. Los pipelines de ingeniería de datos como Kubeflow y Apache Airflow soportan TFX.

La plataforma Tensorflow es adecuada para principiantes. Intermedio y para expertos para entrenar a 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.
• Creación sencilla de modelos mediante API innatas que agilizan la repetición de modelos
• Sus diversas bibliotecas y modelos complementarios apoyan las actividades de investigación para experimentar
• Creación sencilla de modelos con varios 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 genera un gráfico visual de datos utilizando unas pocas líneas de código.

Existen varias aplicaciones de terceros como programas de dibujo, GUIs, mapas de color, 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.

Entre sus mejores funciones está la de dibujar 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 flujos de trabajo 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 es a partir de $30 y es gratuito para pequeños conjuntos de datos y fines educativos, y se utiliza en más de 600 universidades.

Debido 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

• Automatice flujos de trabajo complejos y lentos con 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 la labor de auditoría y los requisitos normativos

Apache Spark

Es uno de los motores de código abierto más utilizados por las grandes empresas. Chispa es utilizado por 80% de las empresas Fortune 500, según su sitio web. Es compatible con nodos individuales y clústeres para big data y ML.

Se basa en SQL (Structured Query Language) 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

• Procesamiento de datos por lotes y en tiempo real
• Admite grandes cantidades de petabytes de datos sin reducción de muestreo
• Facilita la combinación de varias bibliotecas como SQL, MLib, Graphx y Stream en un único flujo de trabajo.
• Funciona en Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetese incluso en la nube y tiene acceso a múltiples fuentes de datos

Knime

Minero de información de Constanza 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 al alcance de todo el mundo flujos de trabajo de ciencia de datos y componentes reutilizables.

Características

• Gran flexibilidad para la integración de datos de Oracle, SQL, Hive, etc.
• Acceda a datos de múltiples fuentes como SharePoint, Amazon Cloud, Salesforce, Twitter, etc.
• El uso de ml es en forma de construcción de modelos, ajuste del rendimiento y validación de modelos.
• Conocimiento de los datos en forma de visualización, estadísticas, tratamiento e informes

¿Cuál es la importancia de las 5 V del big data?

Las 5 V de los macrodatos ayudan a los científicos de datos a comprender y analizar los macrodatos 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 macrodatos se basan en el volumen. El volumen cuántico 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 de conjuntos 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 más 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 precisión 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 macrodatos 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 las herramientas de pago y las de código abierto. Para cada herramienta se ofrece información breve y sus funciones. Si busca información descriptiva, puede visitar los sitios web correspondientes.

Las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva utilizan big data y herramientas relacionadas como AI (inteligencia artificial), ML (aprendizaje automático), y otras tecnologías para tomar medidas tácticas para mejorar el servicio al clienteinvestigación, marketing, planificación futura, etc.

Las herramientas de big data se utilizan en la mayoría de los sectores, ya que pequeños cambios en la productividad pueden traducirse en ahorros significativos y grandes beneficios. Esperamos que el artículo anterior te haya ofrecido una visión general de las herramientas de big data y su importancia.

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