Las herramientas logran integrarse fácilmente dentro de las aplicaciones que maneja el Big Data, son estas las que permiten agilizar el trabajo y además generar información de valor a las mismas. Para ello, existe una infinidad de instrumentos para el Big Data que cubren necesidades que se relacionan con la gestión.
¿Cómo no integrarse al mundo Big Data? Para nadie actualmente es un secreto que toda empresa se encuentra en la búsqueda de información, que le permita adelantarse a los acontecimientos o simplemente conocer las necesidades de sus propios clientes y, con ello anticipar el trabajo o la dirección a tomar. En donde, se logren aplicar estrategias que le permitan aumentar las ventas.
La importancia del uso de herramientas claves para el desarrollo del Big Data ha surgido a lo largo de los años gracias a la importancia del manejo de información adecuada y, en vista de la gran cantidad de datos que se reciben es imprescindible contar con los instrumentos necesarios para obtener dicha información cómodamente.
Herramientas necesarias para el procesamiento de Big Data
Existen dos tipos de niveles en los cuales se aplican herramientas Big Data, las cuales le permiten trabajar eficientemente:
Nivel aplicado a estrategias de mercado
- Herramientas de Big Data en código abierto, en donde ofrecen una infraestructura básica mediante servidores y capacidad de almacenamiento.
- Escenarios basados en Big data, se encuentra en una capa superior en la que se encuentran incluidas aplicaciones con funciones mucho más avanzadas.
- Aplicaciones verticales puntualizadas, aquellas basadas en necesidades especificas de cada una de las compañías, en donde se ofrecen alianzas con el fin de crear mayor competencia entre las empresas.
Herramientas en función de la finalidad de creación de Big Data
En esta sección se encuentra un sinfín de herramientas que se aplican en determinados pasos de los procesos o gestiones:
- Big data para almacenamiento.
- Para la gestión.
- Herramientas Big data de minería de datos.
- Para la calidad en los procesos.
- Herramientas Big data para análisis de datos.
- Herramientas Big data de ciberseguridad.
Algunas de las mejores herramientas integradas al Big Data en la actualidad
Entre algunas de las herramientas integradas al Big Data se encuentran las siguientes:
Programación en “R”
Se trata de una herramienta analítica que se usa para el modelado de datos y estadísticas, es de fácil uso y permite manipular abiertamente los datos de diferentes maneras. Es capaz de superar a otras herramientas debido a su rendimiento, capacidad de almacenamiento de datos y a los resultados confiables que arroja.
Python
Python trabaja en función de una herramienta de open source y lenguaje de scripts, los cuales se emplazan hacia los objetos con facilidad de mantenimiento. Cuenta con la capacidad de soportar métodos para la programación estructurada y funcional. Al mismo tiempo presenta una similitud con otros tipos de lenguaje como el Ruby o el JavaScript.
Rapid Miner
Es una de las mejores herramientas incorporadas al Data Science, la cual puede llegar a realizar análisis predictivos y análisis mucho más avanzados como el machine learning, análisis visual, minería de datos sin que exista la necesidad de programar. Cuneta con la capacidad de realizar análisis sin que se deban efectuar ajustes en la transformación de los datos.
Apache Hadoop
Una de las herramientas usuales incorporadas al Big Data, cuenta con la calidad, velocidad y funciones precisas que todo profesional busca en una aplicación. Es idónea para suministrar una gran cantidad de datos, analizándolos al momento y procesándolos eficientemente. Hace uso de modelos de programación sencillos y simples, que al mismo tiempo, permite la reducción en los costes debido a que implementa equipos que son realmente económicos.
Sugerencias al momento de integrar algunas de estas herramientas
Puede que al incorporar herramientas Big Data se presenten algunos fallos, por lo que es necesario antes de implementarlos elegir el que mejor se adecue a los procesos y que cuide de los análisis que sean necesarios.
Es posible que en algunos casos los problemas se suscitan debido a los mismos atributos que lleguen a presentar los datos. Por lo tanto, al término de los análisis cuando las respuestas son dadas, la construcción de los datos no se encuentren bien direccionadas. Tal vez sea por qué se haya aplicado inadecuadamente el enfoque y por ende el resultado no es eficiente.
Asimismo, es necesario tener en cuenta que existe toda una normativa en cuanto al uso de datos, sobre todo por protección a la información que se manipula. Así que es prudente estar al tanto del manejo de los mismos, no deben ignorarse y se deben tener presentes constantemente. Con base en dicha información, es preciso tener en cuenta que la organización debe manejar dichos datos adecuadamente y no olvidar el contexto bajo el cual se encuentran.
Inconvenientes al momento de manejar los datos
Cuando se implementan herramientas o aplicaciones en el Big Data siempre se podrán presentar inconvenientes que deben ser resueltos, para ello se debe precisar de evitar caer en ciertos errores que son más comunes de lo que se cree:
- Ignorar la cantidad de datos generada o en específico algunos de los mismos.
- No poseer el conocimiento necesario del porqué se necesitan cierta cantidad de datos.
- No realizar las debidas inversiones para el análisis de los datos.
- Ejecutar la separación de las funciones.
Son muchos los problemas que podrían presentarse al no realizar un debido acople con las herramientas que presta el Big Data, la información no será la adecuada o la incorrecta. Es necesario contar tanto con los profesionales como con las aplicaciones acertadas. Para ello podrás integrarte a una Maestría en Big Data Analytics y ampliar tales conocimientos.
