En la actualidad, empresas de todos los tamaños generan datos continuamente, y para transformarlos en información relevante para el negocio se hacen necesarias herramientas de big data. De acuerdo a Statista, para 2029, se espera que el valor del mercado de análisis de big data esté por encima de los 655 000 millones de dólares. Un incremento exponencial, si lo comparamos con el valor de 241 000 millones del año 2021.

En la actualidad, empresas de todos los tamaños generan datos continuamente, y para transformarlos en información relevante para el negocio se hacen necesarias herramientas de big data.  De acuerdo a Statista, para 2029, se espera que el valor del mercado de análisis de big data esté por encima de los 655 000 millones de dólares. Un incremento exponencial, si lo comparamos con el valor de 241 000 millones del año 2021.

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Si estás buscando extraer conocimiento de los datos de tu empresa, en este artículo te mostraremos algunas herramientas que pueden ayudarte y que seguro te resultarán muy útiles dentro de tu proceso de transformación digital. 

Se conoce como big data a los grandes conjuntos de datos, estructurados o no estructurados, que se generan cada minuto en la red. Estos datos provienen de diversas fuentes como sistemas para procesar transacciones, bases de datos de clientes, correos electrónicos, registros médicos, rastreo de comportamiento del cliente en un sitio web, aplicaciones móviles y redes sociales, por mencionar algunas.

El Big data crece a tal velocidad y con datos tan complejos, que no pueden analizarse con métodos tradicionales y se hacen necesarias herramientas especializadas con gran velocidad de procesamiento.

Las herramientas de análisis de big data son programas de software que ayudan a las empresas a analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y precisa. Permiten a los usuarios identificar patrones en los datos, descubrir correlaciones entre diferentes variables e identificar oportunidades de crecimiento o mejora. Estas herramientas de business intelligence presentan los datos de forma que los responsables de la toma de decisiones puedan entenderlos rápidamente.  

Las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva utilizan big data y herramientas relacionadas como AI (inteligencia artificial), ML (Machine Learning) y otras tecnologías para tomar acciones tácticas en el servicio al cliente, el marketing, el desarrollo de negocio, etc. A continuación, enlistamos los aspectos a tomar en cuenta al momento de elegir una herramienta de big data:

  • Velocidad de implementación. Como cualquier otra herramienta de transformación digital, las soluciones de almacenamiento y análisis de datos deben ser fáciles de implementar e integrarse a los procesos existentes del negocio.

  • Big Data Analytics avanzado. Más allá de simples cálculos matemáticos, las herramientas de big data deben tener analíticas de datos flexibles, capaces de reconocer patrones, tendencias y predecir resultados a futuro.

  • Inteligencia Artificial (IA). Contar con esta tecnología ayuda a ejecutar y administrar el aprendizaje automático a gran escala.

  • Integración con otras plataformas. Para obtener el mayor provecho, una herramienta debe integrarse con los sistemas existentes, con los que los usuarios ya están familiarizados, así como fuentes de datos de terceros. 

  • Ciberseguridad. Una solución para el manejo de datos requiere de controles y procedimientos de seguridad avanzados para proteger la información en todos los niveles.

  • Facilidad de uso. Es importante que sea una solución intuitiva a la hora de utilizarla. .

Apache Hadoop es un framework de código abierto desarrollado para almacenar y procesar conjuntos de datos a gran escala. En lugar de usar un gran ordenador para guardar y analizar datos, Apache Hadoop crea clusters de ordenadores para analizar conjuntos de datos masivos en paralelo. Es decir, que cada ordenador procesa su porción de datos y envía sus resultados al nodo maestro, que se encarga de combinar toda la información para generar el resultado final.  

El sistema de archivos distribuidos se conoce como Hadoop Distributed File System (HDFS). Un framework llamado MapReduce tiene la función de dividir el procesamiento en tareas más pequeñas para distribuirlo en el clúster. El ecosistema de Hadoop se conforma de herramientas y tecnologías como Hive, Pig, HBase y Spark, entre otras. Se integra con aplicaciones para consulta, análisis y gestión que le añaden funcionalidades extra según las necesidades de cada empresa.  

Este sistema de procesamiento de código abierto se puede aplicar a prácticamente cualquier sector que use big data y ciencia de datos. Su objetivo es analizar grandes volúmenes de datos utilizando ordenadores en clúster.  

Es extremadamente rápido gracias al procesamiento distribuido de memoria, es decir, que usa la memoria en lugar del disco para el procesamiento de datos. Estos datos, provenientes de diversas fuentes, pueden procesarse en tiempo real conforme se van generando. Incluso, puede procesar grandes volúmenes de datos en lotes y en una sola operación. Posee una biblioteca de Machine Learning para analizar y predecir datos con algoritmos de aprendizaje automático. 

MongoDB es una base de datos NoSQL que gestiona grandes volúmenes de datos. Tiene un esquema flexible para almacenar datos no estructurados y es escalable horizontalmente, es decir, que permite agregar más servidores conforme aumenta la cantidad de datos. MongoDB se desarrolló como una herramienta altamente disponible y tolerante a fallos, por lo que puede seguir operando incluso si un servidor falla. Su sistema de búsqueda es eficiente y flexible, ya que es posible introducir búsquedas de texto completo.  

MongoDB se integra fácilmente a los lenguajes de programación más populares como C#, Java y Python; y frameworks como Rocket,. Net y Django, por lo que puede usarse en una gran variedad de aplicaciones. 

Apache Kafka es una plataforma de mensajería y streaming que permite publicar y procesar flujos de eventos de forma inmediata. Puede manejar miles de mensajes por segundo y es escalable entre diferentes sistemas o aplicaciones. Al momento de enviar datos, los almacena de forma segura y ordenada en un cluster, lo que evita que se pierdan en caso de fallos. 

Actualmente, más del 80% de las empresas Fortune 100 usan Apache Kafka como herramienta para recopilar, procesar, almacenar y analizar datos a escala; entre ellas, The New York Times, Pinterest, Cisco, Hotels.com, PayPal y Salesforce.

La principal característica de esta herramienta de minería de datos es su interfaz gráfica y simple. Su sistema drag and drop (arrastrar y soltar) la hace ideal para cualquier usuario. Sabemos que las principales barreras para la transformación digital son la resistencia al cambio y la falta de personal capacitado. La interfaz intuitiva de RapidMiner facilita la aceptación de una cultura impulsada por el data science y permite que cualquier usuario sin conocimientos en programación pueda preparar, modelar y evaluar datos. 

Otras funciones importantes de RapidMiner son el procesamiento, el moldeado, la evaluación de modelos, la visualización y la integración de datos, así como la automatización de procesos. Puede integrarse con otras herramientas, lo que permite conservar sistemas existentes.  

DataRobot es una plataforma con tecnología de aprendizaje automático (ML) para implementar modelos predictivos rápidos, confiables y precisos. Permite a analistas de datos optimizar técnicas de modelado como R, Python, Spark, etc., y trabajar en una fracción del tiempo que requieren otras herramientas.  

La plataforma es bastante intuitiva, por lo que también puede usarse por personas sin conocimientos especializados en programación. Automatiza gran parte del moldeado de datos, lo que agiliza el trabajo de moldeado de datos. Estos modelos suelen usarse para hacer predicciones, detectar patrones y clasificar información. 

Este tipo de plataforma permite aumentar la eficiencia operativa de un negocio con decisiones y estrategias fundamentadas en datos. Smart Data Platform emplea herramientas avanzadas de análisis de datos, IA y ML para unificar información y personalizar las funciones según las necesidades de cada empresa. De esta manera, se eliminan las limitaciones de rendimiento, escala y costo.

La adopción de herramientas de big data es parte innegable de la transformación digital de una organización. Contar con las tecnologías adecuadas te permitirá aprovechar al máximo la información para crear nuevas oportunidades de negocio, tomar mejores decisiones y rentabilizar tu negocio. Si aún tienes dudas sobre los siguientes pasos que debes dar dentro de tu proceso de transformación digital, comunícate con nosotros. En Incentro trabajamos con Smart Data Platform una solución que incluye la analítica y la Inteligencia Artificial necesarias para tu estrategia de inteligencia empresarial.

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