En UNIR México analizamos algunas de las herramientas de Big Data más relevantes en la actualidad para los profesionistas del sector: Hadoop, Spark o Elasticsearch.
Transformar los datos en conocimiento para que las organizaciones puedan tomar mejores decisiones es el objetivo principal de las tecnologías del Big Data. Para ello es necesario disponer de herramientas que permitan almacenar y procesar dichos datos.
Por eso, en UNIR México analizamos distintas herramientas de Big Data. Abordamos las más relevantes y utilizadas en la actualidad por los profesionistas del sector, como son:
Hadoop
Consiste en un framework capaz de almacenar una gran cantidad de datos a través de la ejecución distribuida de código en diferentes nodos. La principal particularidad de Hadoop es la opción de realizar procesamiento distribuido de datos, lo que permite una alta escalabilidad.
Apache Spark
Se trata de un framework para el procesamiento de datos. Su principal característica es que su arquitectura es distribuida, es decir, el tratamiento de los datos es asignado a las diferentes máquinas del sistema que lo ejecutan, obteniendo unos tiempos de respuesta muy bajos.
Se puede desarrollar código en Apache Spark en múltiples lenguajes de programación, tales como Java, R, Python, etc. En los últimos años ha desplazado a Hadoop como la opción preferente para el procesamiento del Big Data.
Apache Storm
Es un sistema distribuido de procesamiento en tiempo real de flujos de datos que provienen de una determinada fuente (sensores IoT, red social, etc.) y que permite procesar de manera cuasi instantánea elevadas cantidades de datos y transformarlos en información que pueda ser monitorizada y analizada al momento.
MongoDB
Se trata de una Base de Datos NoSQL para almacenar datos. Su utilización está muy extendida ya que permite almacenar los datos de una manera no basada en registros (tablas), sino en un formato BSON que es un JSON binario (orientado a documentos).
Las principales características de esta base de datos son la replicación de los datos en diferentes nodos y la segmentación de estos en particiones más pequeñas de la base de datos principal, repartiendo la información entre ellas. Ambas propiedades confieren a los sistemas que utilizan Mongo DB una alta escalabilidad horizontal.
Elasticsearch
Consiste en un servidor de búsquedas para hacer consultas en grandes volúmenes de datos complejos. Su principal característica es que permite indexar los datos y que las respuestas a las consultas ejecutadas sean rápidas, pudiendo analizar los datos de manera mucho más eficiente.
Lenguaje R
Es un lenguaje de programación muy parecido al matemático y el entorno que lo soporta se emplea para realizar principalmente cálculos estadísticos e implementar visualizaciones de la información obtenida al procesar los datos.
El lenguaje R y su entorno son de los más utilizados para la minería de datos, procesar datos financieros…
Dispone de una gran colección de librerías creada por la comunidad que lo sustenta, lo que facilita el desarrollo con él. Su principal desventaja es que al ser un lenguaje “matemático” es más complicado de entender para desarrolladores no familiarizados con este lenguaje.
Lenguaje Python
Se trata de un lenguaje de programación de alto nivel interpretado, lo cual facilita el desarrollo de código con él, utilizado principalmente por profesionistas de cualquier ámbito (no necesariamente familiarizados con la informática) que necesitan hacer desarrollos para analítica de datos.
También cuenta con una gran colección de librerías creada por la comunidad que lo sustenta, lo que facilita su desarrollo. Su punto negativo más destacable es que su tiempo de ejecución no es tan rápido como el de otros lenguajes utilizados para este propósito.
Estas herramientas, que son enseñadas en la Maestría en Análisis y Visualización de Datos Masivos – Big Data, contribuyen a procesar, analizar y almacenar datos que pueden ser de utilidad para las empresas para, por ejemplo, incrementar sus ventas o conocer mejor a sus clientes.
