A medida que crecemos con el ritmo de la tecnología, la demanda de seguimiento de datos aumenta rápidamente. Hoy en día, casi 2,5 quintillones de bytes de datos se generan a nivel mundial y es inútil hasta que esos datos se segregan en una estructura adecuada. Se ha vuelto crucial para las empresas mantener la coherencia en el negocio mediante la recopilación de datos significativos del mercado actual y para eso, todo lo que se necesita es la herramienta de análisis de datos adecuada y un analista de datos profesional para segregar una gran cantidad de datos sin procesar mediante los cuales luego un empresa puede hacer el enfoque correcto.
Hay cientos de herramientas de análisis de datos en el mercado hoy en día, pero la selección de la herramienta correcta dependerá de la NECESIDAD, los OBJETIVOS y la VARIEDAD de su negocio para llevar el negocio en la dirección correcta. Ahora, echemos un vistazo a las 10 mejores herramientas de análisis en big data.
1. APACHE Hadoop
Es una plataforma de código abierto basada en Java que se utiliza para almacenar y procesar grandes datos. Se basa en un sistema de clúster que permite que el sistema procese datos de manera eficiente y permita que los datos se ejecuten en paralelo. Puede procesar datos estructurados y no estructurados de un servidor a varias computadoras. Hadoop también ofrece soporte multiplataforma para sus usuarios. Hoy en día, es la mejor herramienta analítica de big data y es popularmente utilizada por muchos gigantes tecnológicos como Amazon, Microsoft, IBM, etc.
Características de Apache Hadoop:
- De uso gratuito y ofrece una solución de almacenamiento eficiente para las empresas.
- Ofrece acceso rápido a través de HDFS (Sistema de archivos distribuidos de Hadoop).
- Altamente flexible y se puede implementar fácilmente con MySQL y JSON.
- Altamente escalable ya que puede distribuir una gran cantidad de datos en pequeños segmentos.
- Funciona en hardware básico pequeño como JBOD o un montón de discos.
2. Casandra
APACHE Cassandra es una base de datos distribuida NoSQL de código abierto que se utiliza para obtener grandes cantidades de datos. Es una de las herramientas más populares para el análisis de datos y ha sido elogiada por muchas empresas de tecnología debido a su alta escalabilidad y disponibilidad sin comprometer la velocidad y el rendimiento. Es capaz de entregar miles de operaciones cada segundo y puede manejar petabytes de recursos con casi cero tiempo de inactividad. Fue creado por Facebook en 2008 y se publicó públicamente.
Características de APACHE Cassandra:
- Flexibilidad de almacenamiento de datos: admite todas las formas de datos, es decir, estructurados, no estructurados, semiestructurados, y permite que los usuarios cambien según sus necesidades.
- Sistema de distribución de datos: fácil de distribuir datos con la ayuda de la replicación de datos en múltiples centros de datos.
- Procesamiento rápido: Cassandra ha sido diseñado para ejecutarse en hardware básico eficiente y también ofrece almacenamiento y procesamiento de datos rápidos.
- Tolerancia a fallas: El momento en que, si algún Node falla, será reemplazado sin demora.
3. Cubole
Es una herramienta de big data de código abierto que ayuda a obtener datos en una string de valor utilizando análisis ad-hoc en aprendizaje automático. Qubole es una plataforma de lago de datos que ofrece un servicio de extremo a extremo con tiempo y esfuerzo reducidos que se requieren para mover canalizaciones de datos. Es capaz de configurar servicios de múltiples nubes como AWS, Azure y Google Cloud. Además, también ayuda a reducir el costo de la computación en la nube en un 50%.
Características de Qubole:
- Admite el proceso ETL: permite a las empresas migrar datos de múltiples fuentes en un solo lugar .
- Información en tiempo real: supervisa los sistemas de los usuarios y les permite ver información en tiempo real
- Análisis predictivo: Qubole ofrece análisis predictivo para que las empresas puedan tomar medidas en consecuencia para apuntar a más adquisiciones.
- Sistema de seguridad avanzado: para proteger los datos de los usuarios en la nube, Qubole utiliza un sistema de seguridad avanzado y también garantiza la protección de futuras infracciones. Además, también permite cifrar datos en la nube de cualquier amenaza potencial.
4. Abundancia
Es una herramienta de análisis de datos para construir una canalización de datos mediante el uso de códigos mínimos. Ofrece una amplia gama de soluciones para ventas, marketing y soporte. Con la ayuda de su interfaz gráfica interactiva, brinda soluciones para ETL , ELT , etc. La mejor parte de usar Xplenty es su baja inversión en hardware y software y ofrece soporte por correo electrónico, chat, reuniones telefónicas y virtuales . Xplenty es una plataforma para procesar datos para análisis en la nube y segrega todos los datos juntos.
Características de Xplenty:
- Rest API: un usuario posiblemente puede hacer cualquier cosa implementando Rest API
- Flexibilidad: los datos se pueden enviar y extraer a bases de datos, almacenes y fuerza de ventas.
- Seguridad de datos: ofrece encriptación SSL/TSL y la plataforma es capaz de verificar algoritmos y certificados regularmente.
- Implementación: ofrece aplicaciones de integración tanto para la nube como internamente y admite la implementación para integrar aplicaciones en la nube.
5. Chispa
APACHE Spark es otro marco que se utiliza para procesar datos y realizar numerosas tareas a gran escala. También se utiliza para procesar datos a través de múltiples computadoras con la ayuda de herramientas de distribución. Es ampliamente utilizado entre los analistas de datos, ya que ofrece API fáciles de usar que proporcionan métodos fáciles de extracción de datos y también es capaz de manejar varios petabytes de datos . Recientemente, Spark logró un récord de procesamiento de 100 terabytes de datos en solo 23 minutos , lo que rompió el récord mundial anterior de Hadoop (71 minutos) . Esta es la razón por la que los grandes gigantes tecnológicos se están moviendo hacia Spark ahora y es muy adecuado para ML e AI en la actualidad.
Características de APACHE Spark:
- Facilidad de uso: permite a los usuarios ejecutar en su idioma preferido. (JAVA, Python, etc.)
- Procesamiento en tiempo real: Spark puede manejar la transmisión en tiempo real a través de Spark Streaming
- Flexible: puede ejecutarse en Mesos, Kubernetes o en la nube.
6. Base de datos Mongo
Llegó a ser el centro de atención en 2010, es una plataforma gratuita de código abierto y una base de datos orientada a documentos (NoSQL) que se utiliza para almacenar un gran volumen de datos. Utiliza colecciones y documentos para el almacenamiento y su documento consta de pares clave-valor que se consideran una unidad básica de Mongo DB . Es tan popular entre los desarrolladores debido a su disponibilidad para lenguajes de programación múltiple como Python, Jscript y Ruby.
Características de Mongo DB:
- Escrito en C++: es una base de datos sin esquema y puede contener una variedad de documentos en su interior.
- Simplifica la pila: con la ayuda de mongo, un usuario puede almacenar fácilmente archivos sin perturbar la pila.
- Replicación maestro-esclavo : puede escribir/leer datos del maestro y se puede volver a llamar para realizar una copia de seguridad.
7. Tormenta apache
Una tormenta es una herramienta robusta y fácil de usar que se utiliza para el análisis de datos, especialmente en pequeñas empresas. La mejor parte de la tormenta es que no tiene la barrera del idioma (programación) y puede admitir cualquiera de ellos. Fue diseñado para manejar una gran cantidad de datos en tolerancia a fallas y métodos escalables horizontalmente . Cuando hablamos de procesamiento de datos en tiempo real, Storm encabeza la lista debido a su sistema distribuido de procesamiento de grandes datos en tiempo real, por lo que hoy en día muchos gigantes tecnológicos utilizan APACHE Storm en su sistema. Algunos de los nombres más notables son Twitter, Zendesk, NaviSite, etc.
Características de la tormenta:
- Procesamiento de datos: Storm procesa los datos incluso si el Node se desconecta
- Altamente escalable: mantiene el impulso del rendimiento incluso si aumenta la carga
- Rápido: La velocidad de APACHE Storm es impecable y puede procesar hasta 1 millón de mensajes de 100 bytes en un solo Node.
8. S.A.S.
Hoy es una de las mejores herramientas para crear modelos estadísticos utilizados por los analistas de datos. Al usar SAS , un científico de datos puede extraer, administrar, extraer o actualizar datos en diferentes variantes de diferentes fuentes. El Sistema Analítico Estadístico o SAS permite a un usuario acceder a los datos en cualquier formato (tablas SAS u hojas de cálculo de Excel). Además de eso, también ofrece una plataforma en la nube para análisis de negocios llamada SAS Viya y también para obtener un control sólido de AI & ML, han introducido nuevas herramientas y productos.
Características de SAS:
- Lenguaje de programación flexible: ofrece una sintaxis fácil de aprender y también tiene amplias bibliotecas que lo hacen adecuado para no programadores.
- Gran formato de datos: brinda soporte para muchos lenguajes de programación que también incluyen SQL y tiene la capacidad de leer datos de cualquier formato.
- Cifrado: proporciona seguridad de extremo a extremo con una característica llamada SAS/SECURE .
9. Pino de datos
Datapine es un analítico utilizado para BI y fue fundado en 2012 (Berlín, Alemania). En un corto período de tiempo, ha ganado mucha popularidad en varios países y se usa principalmente para la extracción de datos (para pequeñas y medianas empresas que obtienen datos para un seguimiento cercano). Con la ayuda de su diseño de interfaz de usuario mejorado, cualquiera puede visitar y verificar los datos según sus requisitos y ofrecer en 4 rangos de precios diferentes, desde $249 por mes. Ofrecen tableros por funciones, industria y plataforma.
Características de Datapine:
- Automatización: para reducir la persecución manual, datapine ofrece una amplia gama de asistentes de IA y herramientas de BI.
- Herramienta predictiva: datapine proporciona pronósticos/análisis predictivos mediante el uso de datos históricos y actuales, deriva el resultado futuro.
- Complemento: también ofrece widgets intuitivos , análisis y descubrimiento visuales, informes ad hoc , etc.
10. Minero rápido
Es una herramienta de diseño de flujo de trabajo visual completamente automatizada que se utiliza para el análisis de datos. Es una plataforma sin código y los usuarios no están obligados a codificar para segregar datos. Hoy en día, se usa mucho en muchas industrias, como tecnología educativa, capacitación, investigación, etc. Aunque es una plataforma de código abierto, tiene la limitación de agregar 10000 filas de datos y un solo procesador lógico . Con la ayuda de Rapid Miner, uno puede implementar fácilmente sus modelos ML en la web o en dispositivos móviles (solo cuando la interfaz de usuario está lista para recopilar cifras en tiempo real).
Características de Rapid Miner:
- Accesibilidad: permite a los usuarios acceder a más de 40 tipos de archivos (SAS, ARFF, etc.) a través de URL
- Almacenamiento: los usuarios pueden acceder a instalaciones de almacenamiento en la nube como AWS y Dropbox
- Validación de datos: Rapid Miner permite la visualización de múltiples resultados en el historial para una mejor evaluación.
Conclusión
Big data ha estado en el centro de atención durante los últimos años y continuará dominando el mercado en casi todos los sectores para todos los tamaños de mercado. La demanda debig dataestá en auge a un ritmo enorme y hoy en día hay muchas herramientas disponibles en el mercado, todo lo que necesita es el enfoque correcto y elegir lamejor herramienta de análisis de datossegún los requisitos del proyecto.