En Ayuda Ley y Protección de Datos hemos hablado en varias ocasiones del Big Data y hemos hecho mención de algunas de sus herramientas, sin embargo, no teníamos una entrada dedicada a ellas. Hasta ahora. A continuación os presentamos un listado con las 10 herramientas Big Data más populares para sacar todo el provecho al análisis de tus datos.

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Las 10 mejores y más populares herramientas para Big Data

Cada vez oímos más y más hablar de Big Data, de cómo la recopilación y posterior análisis de grandes cantidades de datos, pueden aportar ventajas competitivas a empresas, pero también ayudar al sector público en diferentes áreas, como la gestión del transporte público o la redes de suministros.

Pero para poder sacarle todo el partido al Big Data son necesarias herramientas destinadas a aplicar sobre los datos diferentes procesos, desde el almacenamiento en bases de datos, pasando por el procesamiento de los datos, el análisis, hasta la elaboración de informes para su comprensión.

El Big Data en empresas solo aportará ventajas si se saben emplear las herramientas adecuadas para los fines que se quieren conseguir con la recolección de datos masivos. A continuación veremos las 10 herramientas Big Data más populares.

Apache Hadoop

Apache Hadoop, o Hadoop simplemente, es un framework que permite trabajar con volúmenes enormes de datos y procesarlos a alta velocidad. Para lograrlo, Hadoop trabaja sobre un sistema de archivos distribuidos en nodos (máquinas), que entre otras ventajas, lo hace completamente escalable y tolerante a fallos.

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Además, Hadoop utiliza código abierto, por lo que el coste de su empleo es muy reducido, ya que puede funcionar en sistemas básicos de hardware sin problemas. Así mismo, permite trabajar tanto con datos estructurados como no estructurados.

Si se necesitan analizar datos en tiempo real, Hadoop es la herramienta que necesitas. Lo emplean muchas compañías, como Facebook.

Python

Uno de los lenguajes de programación más usados en Big Data, puesto que requiere unos conocimientos mínimos de informática para poder emplearlo en hacer desarrollos para analítica de datos.

Python tiene una gran comunidad de usuarios, por lo que cuenta con amplia colección de librerías creadas por ella. Sin embargo, tiene un aspecto negativo frente a otros lenguajes y es que su velocidad de ejecución es más lenta.

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Apache Storm

Apache Storm es otra de las herramientas Big Data basadas en código abierto, compatible con diferentes tipos de lenguajes de programación, con la que se pueden procesar datos en tiempo real provenientes de una fuente determinada (como puede ser una red social, una web de e-commerce o los sensores de un dispositivo).

Storm crea topologías de los macrodatos para transformarlos y analizarlos de manera continua, sin dejar de recibir información continuamente.

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Apache Spark

Spark es un framework similar a Hadoop, pero con la capacidad de trabajar el Big Data a mucha más velocidad, debido a que trabaja sobre RAM. Con Spark es posible analizar los datos por lotes, así como en tiempo real. Además, se pueden usar o crear aplicaciones en diferentes lenguajes de programación, con los que es compatible.

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Apache Cassandra

Llevar a cabo cualquier función de Big Data Analytics o analítica de datos masivos, sería imposible si no contamos antes con una base de datos para almacenarlos. Sin embargo, el mundo de los datos ha evolucionado con los años y el desarrollo de las nuevas tecnologías, las redes sociales y el IoT (Internet de las cosas), por lo que las bases de datos tradicionales se han quedado cortas para dar cabida a datos semiestructurados o no estructurados (vídeo, imágenes…).

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Para poner solución a este problema, se crearon las bases de datos NoQSL, como Cassandra (desarrollada originariamente para Facebook, pero que hoy emplean otras compañías, como Netflix).

Cassandra, además de contar con su propio lenguaje para consultas (CQL o Cassandra Query Languaje), tiene escalabilidad, lo que la hace ideal para empresas que prevean un aumento en su entrada de datos, y alta disponibilidad para sin comprometer su rendimiento.

Apache Drill

Como las otras dos herramientas para Big Data de Apache que ya hemos visto, Drill es un framework de código abierto con el que se puede realizar análisis interactivos de grandes grupos de datos. Su diseño está pensando para poder alcanzar una gran escalabilidad en servidores y tener la capacidad de procesar petabytes de datos y millones de registros en pocos segundos.

Además, Drill es compatible con diferentes sistemas de archivos y bases de datos.

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Apache Oozie

Siguiendo con las herramientas desarrolladas por Apache para emplearlas en Big Data, y en concreto con Hadoop, Oozie es un sistema de flujo de trabajo con la que podemos definir un amplio rango de trabajos escritos o programados en diferentes lenguajes. También es posible vincular los trabajos y establecer relaciones de dependencia entre ellos.

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Elasticsearch

Elasticsearch es un buscador con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos complejos, que además permite indexar los datos y ofrecer respuestas muy rápidas a las consultas ejecutadas, lo no solo mejora la eficiencia del análisis, sino que permite hacerlo en tiempo real, pudiendo ver así su evolución.

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Elasticsearch ofrece la información a través de gráficos, lo que permite una compresión más fácil de los resultados y la información.

Mozilla es una de las empresas que emplea esta herramienta.

MongoDB

MongDB es una base de datos no SQL, que está preparada para trabajar con grupos de datos que cambian y varían frecuentemente. Se usa habitualmente para almacenar datos de aplicaciones móviles o de sistemas de gestión de contenidos. Telefónica es una de las compañías que la emplea.

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Lenguaje R

Como Python, R es un lenguaje de programación empleado sobre todo para el análisis estadístico y por los data miners, pero que también pueden emplear expertos en Big Data Analyst.

También se suele emplear para implementar visualizadores de la información obtenida tras el procesado de datos en los dashboards de otras aplicaciones.

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Estas son solo 10 herramientas para Big Data, pero hay muchas más, diferentes bases de datos (SQL y NoSQL), otros lenguajes de programación que también se pueden emplear para el desarrollo de aplicaciones Big Data, así como herramientas para el análisis y la visualización de datos, que se usan para aplicar el Big Data y el Business Intelligence en los procesos de toma decisiones de las compañías.

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