El big data es una de las tecnologías más importantes del mundo empresarial. Este concepto se refiere a los conjuntos de datos cada vez más variados, organizados en volúmenes cada vez más grandes y procesados a una velocidad cada vez mayor. Esta información permite abordar problemas que antes hubieran sido más difíciles de resolver para las compañías.

Las empresas son cada vez más conscientes de que el uso eficiente de la información que han recabado sobre el mercado y los consumidores les permitirá diseñar estrategias más efectivas para destacar por encima de sus competidores. En ese sentido, ha surgido un gran abanico de herramientas digitales que permiten aplicar el big data en los negocios y es importante conocer sus características principales antes de escoger el más adecuado.

Herramientas más conocidas

• Python. Este lenguaje de programación es más sencillo de usar para quienes se encuentran poco familiarizados con la informática profesional que necesitan para analizar información. Aunque dispone de muchas librerías creadas por otros usuarios, debido a su gran comunidad, no se ejecuta tan rápido como otros lenguajes, por lo que suele emplearse más en tareas de integración o que no requieren de cálculos pesados.

• Lenguaje R. Es un lenguaje de programación centrado en el cálculo estadístico y la generación de gráficos, por lo que es útil para expertos en campos como el data mining. Además, el usuario dispondrá de una gran cantidad de librerías creadas por la misma comunidad. Sin embargo, su similitud al lenguaje matemático podría dificultar un poco las labores de programación.

• Hadoop. Es una plataforma de herramientas de código abierto para big data, considerada el marco de trabajo estándar para almacenar, analizar y procesar grandes volúmenes de información. Su biblioteca usa modelos de programación simple, soporta varios sistemas operativos y se utiliza con frecuencia sobre cualquiera de las plataformas principales de la nube. Es empleada por gigantes tecnológicos como Facebook y Yahoo!

• MongoDB. Esta base de datos NoSQL se ha convertido en una opción interesante para almacenar la información de nuestras aplicaciones. Está orientada al guardado de datos en documentos, no en registros. MongoDB puede usarse en varios tipos de proyectos, pero resulta más efectiva en entornos que requieren escalabilidad. Sus opciones de replicación y sharding (almacenamiento de una gran base de datos en múltiples servidores) permiten realizar un escalamiento horizontal sin muchos problemas.

• Elasticsearch. Esta potente herramienta permite indexar y examinar grandes volúmenes de datos en tiempo real, además de formular consultas sobre ellos. Como los datos ya están indexados, las respuestas a estas consultas se obtienen con mayor rapidez. Su ventaja frente a otros sistemas similares es que no requiere declarar un esquema de la información que se añade.

Estas son solo algunas de las herramientas de big data más conocidas en el mundo, pero existen muchas más a disposición de las empresas. La clave para elegir la más adecuada es tener claro para qué tipo de proceso las necesitamos y el tratamiento que se le dará a la información almacenada, así como el nivel de dominio de lenguajes de programación de los profesionales a cargo.

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Fuentes:

Docente consultado: Fernando Casafranca

Ramírez, L. (19 de abril de 2022). Las 10 mejores herramientas de Big Data 2023. IEB School.

Instituto de Ingeniería del Conocimiento. (s. f.). 7 Herramientas Big Data para tu empresa.

AFI Escuela. (22 de octubre de 2021). Las 10 herramientas Big Data más importantes.