Top 5 herramientas de Big Data y Data Science más utilizadas

blog: Top 5 herramientas de Big Data y Data Science más utilizadas

En una sociedad tan ligada a la digitalización y un mercado tan avanzado con el desarrollo de las nuevas tecnologías, el Big Data es un factor de alto valor para las empresas. En la actualidad, con el avance de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, este factor permite un análisis más profundo que no solo ayuda a llegar al cliente ideal sino que, ayuda a anticipar sus necesidades, deseos y comportamientos.

Por este motivo, han surgido diversas herramientas para manejar el Data Science y Big Data, como son las que te mostraremos a continuación, pero antes, vamos a mencionar las 5V para definir una herramienta de Big Data.

¿Cómo definir una herramienta de Big Data?

Las 5V para definir una herramienta de Big Data:

  • Volumen. La herramienta ha de ser capaz de poder analizar una gran cantidad de datos no estructurados.
  • Velocidad. La herramienta ha de ser capaz de tener una alta velocidad en cuanto al ritmo con el que se reciben los datos y la rapidez con la que se actúan sobre ellos.
  • Variedad. La herramienta ha de ser capaz de aceptar tanto datos estructurados como no estructurados.
  • Veracidad. La herramienta ha de ser capaz de aportar información real, es decir, que mitigue el sesgo de datos, detecte datos duplicados y anomalías.
  • Valor. La herramienta ha de ser capaz de definir que los datos obtenidos aporten valor.

Gracias al análisis de datos, es posible que las empresas creen estrategias centradas en captar nuevos clientes e incrementar sus ventas, pues proporciona información muy valiosa. Para ello, te vamos a ofrecer 5 herramientas útiles para manejar el Big Data y Data Science y así poder facilitar su análisis.

Big Data

El Big Data es el manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, que superan la capacidad de las bases de datos tradicionales.

Ejemplos de herramientas para manejar el Big Data:

  1. Apache Hadoop.
    Es la herramienta de Big Data más utilizada, un framework gratuito de código abierto que permite procesar grandes volúmenes de datos usando modelos de programación simples. Es un sistema con un alto nivel de seguridad usando servidores HTTP y compatibilidad con archivos tipo POSIX, además de ser una herramienta escalable, operando con uno o múltiples servidores.
  2. Apache Spark.
    Es una herramienta de open source, gratuita y con velocidad 100 veces más rápida que la anterior. Analiza datos por lotes y en tiempo real, además de conectar numerosas computadoras, permitiendo el procesamiento de datos en paralelo. Funciona a través de aprendizaje automático y otras tecnologías siendo un sistema muy eficaz.
  3. MongoDB.
    Es una base de datos NoSQL gratuita y optimizada para trabajar con grupos de datos que carían con frecuencia o semiestructurados. Usada principalmente para almacenar datos de aplicaciones móviles y de sistemas de contenidos.
  4. Cassandra.
    Es también una base de datos NoSQL con un almacenamiento útil para aplicaciones que deseen expandirse masivamente, con escalabilidad y alta disponibilidad sin involucrar el rendimiento.
  5. Kafka.
    Es una herramienta de código abierto diseñada para publicar, almacenar y procesar datos en tiempo real, permitiendo que grandes volúmenes de datos viajen de un sistema a otro en tiempo real.

Data Science

El Data Science es la disciplina que extrae el conocimiento y el valor de los datos a través de estadísticas, programación y algoritmos.

Ejemplos de herramientas para manejar el Data Science:

  1. Python.
    Es una de las herramientas más usadas debido a su sencilla usabilidad respecto a otros lenguajes de programación, siendo necesario conocimientos básicos en informática para su uso. Esta herramienta ejecuta directamente el código línea por lineal aunque la velocidad es más lenta que otras de su competencia.
  2. SQL, Structured Query Language.
    Es una herramienta que permite extraer, filtrar, transformar y combinar datos desde bases de datos relacionadas.
  3. Lenguaje R.
    Es una de las herramientas de programación mas demandadas en el mercado laboral, enfocada principalmente al análisis estadístico, pues es muy similar al lenguaje matemático.
  4. Tableau.
    Es una herramienta líder en visualización de datos y BI, Business Inteligencie, que permite trasformar grandes volúmenes de información en gráficos interactivos y análisis accesibles para la toma de decisiones. No es un software de programación como Python o Lenguaje R, pero se ha convertido en una herramienta importante dentro del ecosistema Data Science aplicada a negocios.
  5. Power BI.
    Es la plataforma de BI, Business Inteligencie de Microsoft, que permite transformar datos crudos en informes interactivos, paneles dinámicos y visualizaciones comprensibles para la toma de decisiones estratégicas, siendo un rol clave dentro del ciclo Data Science, principalmente en la etapa de análisis, integración y comunicación de resultados, a pesar de no ser una herramienta de programación para el machine learning o aprendizaje automático.

Conclusión

El Big Data y Data Science no son solo tendencias, sino la base de la transformación digital que está redefiniendo cómo las empresas generan valor. Herramientas como Python, R, Tableau, Power BI, Hadoop y Spark se han consolidado como referentes porque permiten extraer conocimiento, visualizarlo de forma clara y procesar información a gran escala, aunque existen diversidad de herramientas más como Scala, Julia, Google BigQuery, TensorFlow, entre otras, donde cada una cumple un rol distinto dentro del ciclo de vida de los datos.

En un entorno donde los datos crecen de manera exponencial, dominar estas herramientas no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad para quienes buscan liderar en la economía digital.

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