Los 15 principales softwares de Big Data para conocer en 2023

15 principales softwares de Big Data en 2023

Introducción

En el mundo en constante evolución de hoy, donde los datos son la fuerza impulsora detrás de la toma de decisiones y el crecimiento empresarial, es crucial acceder a herramientas de vanguardia para manejar la vasta cantidad de información que encontramos. Pero con tantas opciones disponibles, encontrar el software perfecto de big data puede llevar mucho tiempo y esfuerzo.

Es por eso que entendemos la importancia de brindarle una valiosa asistencia en este proceso significativo. Nuestro objetivo es equiparlo con las últimas ideas y una lista seleccionada de herramientas esenciales de big data que lo capacitarán para tomar decisiones informadas.

Al aprovechar estos recursos y recomendaciones, podrá enfrentar los desafíos del mundo impulsado por datos y desbloquear todo el potencial de su negocio. Embarquemos juntos en este viaje y exploremos el mundo de las herramientas de ciencia de big data que pueden revolucionar sus decisiones.

¿Qué es Big Data?

El tamaño vasto, la diversidad y la complejidad han hecho que se denomine big data. El big data exhibe una alta eficiencia y tecnología para la adquisición, procesamiento, transporte y organización. Comprende datos estructurados, semiestructurados y no estructurados obtenidos de numerosas fuentes. El big data comprende 5 V’s:

• Descifrando la Ley de los Grandes Números
• PoisonGPT Hugging Face LLM difunde noticias falsas
• ¿Cómo realizar la codificación de etiquetas en Python?

1. Variedad
2. Veracidad
3. Volumen
4. Valor
5. Velocidad

¿Por qué usar software y análisis de big data?

Aquí hay algunas razones comunes para usar software y análisis de big data:

• Para aprovechar el uso de datos en análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos
• Para manejar grandes volúmenes de datos
• Para actualizaciones y análisis en tiempo real
• Para facilitar el manejo de una variedad de tipos de datos
• Para proporcionar soluciones rentables para las organizaciones
• Para mejorar la toma de decisiones
• Para obtener una ventaja competitiva
• Para mejorar la experiencia del cliente

Lista de los 15 principales softwares de big data

• Apache Hadoop
• Apache Spark
• Apache Kafka
• Apache Storm
• Apache Cassandra
• Apache Hive
• Zoho Analytics
• Cloudera
• RapidMiner
• OpenRefine
• Kylin
• Samza
• Unify
• Trino
• MongoDB

Los mejores softwares de big data en el mercado

Apache Hadoop

Características

• Capaz de un procesamiento de datos distribuido más rápido y flexible
• Especializado en los esfuerzos del sistema de archivos compatible con Hadoop
• Requiere autenticación, proporcionando mayor seguridad para el servidor proxy HTTP
• Admite atributos extendidos de un sistema de archivos de estilo POSIX
• Específicamente diseñado para necesidades analíticas
• Contiene numerosos conjuntos de herramientas y tecnologías de Big Data diferentes
• Requiere menos hardware, como JBOD de tamaño pequeño o unos pocos discos
• Implementable con
• Buena escalabilidad debido al almacenamiento en segmentos pequeños

También puede leer: Guía completa sobre Hadoop y Big Data

Apache Spark

Características

• Fácil de usar
• Capaz de un 100 veces mejor rendimiento de memoria y un 10 veces mejor almacenamiento
• Contiene 80 operadores de alto nivel incorporados, lo que lo convierte en una elección preferida para el big data con Spark
• Puede funcionar de forma independiente en modo de clúster.
• También funciona de forma independiente en Kubernetes, Apache Mesos, Hadoop YARN y Cloud.
• Admite análisis complejos que involucran algoritmos de gráficos y aprendizaje automático, puede transmitir datos y realizar consultas SQL
• Capaz de transmisión en tiempo real a través de Spark Streaming

Apache Kafka

Características

• Fácilmente
• Tolerante a fallos
• Sin riesgo de tiempo de inactividad
• Puede manejar grandes volúmenes de flujos de datos
• Diseñado para resistir fallos de base de datos y del maestro
• Capaz de procesar grandes volúmenes a la vez (en publicaciones y suscripciones de mensajes)

Apache Storm

Características

• Altamente escalable y ofrece procesamiento de datos en tiempo real con una interfaz simple
• El procesamiento de datos es posible independientemente de los mensajes perdidos y la muerte de los nodos del clúster. También procesa cada tupla.
• Maneja 1 millón de mensajes de 100 bytes por segundo por nodo
• Capaz de ejecutarse regularmente y reanudarse automáticamente en caso de fallo del nodo. Solo se detendrá por apagado del usuario o fallo técnico
• Adecuado tanto para VoAGI como para organizaciones a gran escala debido a su código abierto, alta flexibilidad y robustez
• Puede ejecutarse en JVM o Java Virtual y admite la topología DAG o Direct Acrylic Graph
• Tiempo de procesamiento mejorado y baja latencia. Procesa cada unidad al menos una vez.
• Realiza cálculos paralelos utilizando un clúster de dispositivos

Apache Cassandra

Características

• Un lenguaje de consulta fácil de usar facilita la transición de una base de datos relacional a Cassandra.
• Detecta y recupera fallos de nodos.
• Permite la lectura y escritura de datos en cualquier nodo. La duplicidad de datos en diferentes nodos protege contra la pérdida.
• Disponibilidad de replicación de datos en varios centros de datos que también reduce la demora del usuario.
• Mecanismos de restauración incorporados y copia de seguridad de datos
• Exhibe beneficios, contratos, servicios y acuerdos de terceros
• Admite todas las formas de datos y cambios según las necesidades
• Almacenamiento rápido y procesamiento de datos

Apache Hive

Características

• Ofrece una interfaz de conectividad de base de datos JDBC o Java y admite SQL para interacción y modelado de datos
• Realiza la compilación o ensamblaje del lenguaje mediante tareas de mapeo y reducción mientras permite definirlas con Python o Java
• Puede administrar y consultar solo datos estructurados
• Evita la complejidad de la programación de Map Reduce

Zoho Analytics

Características

• Permite crear paneles e informes intrigantes a través de la función de arrastrar y soltar
• También proporciona opciones interesantes de visualización de Big Data, como vistas de resumen
• Interfaz fácil de usar con funciones analíticas preconstruidas, gráficos, widgets de KPI, tablas dinámicas y paneles personalizados con temas
• Contiene proveedores de software y más de 100 conectores predefinidos con solución de BI integrada
• Aumenta la accesibilidad para usuarios no técnicos
• Presencia de portales de BI de marca blanca en el software de análisis de Big Data de Zoho
• Permite análisis aumentados utilizando NLP, IA y ML

Cloudera

Características

• Adecuado para empresas con solución de nube híbrida
• Es bueno para empresas que requieren información en tiempo real para monitorear y detectar los datos
• Puede desarrollar y entrenar modelos de datos
• Costo-efectivo ya que permite el encendido y apagado de clústeres de datos
• Integración con plataformas como Google Cloud, AWS y Microsoft Azure
• Precisión en la puntuación y el servicio del modelo
• Rendimiento eficiente

RapidMiner

Características

• Proporciona acceso a más de 40 tipos de archivos, como ARFF y SAS, a través de URL
• Facilita la validación y evaluación mostrando múltiples resultados simultáneamente
• Permite acceder a instalaciones de almacenamiento en la nube como Dropbox y AWS
• Capaz de múltiples métodos de gestión de datos
• Requiere GUI
• Realiza filtrado, fusión, unión y agregación de datos, junto con informes y notificaciones
• Capaz de procesamiento de análisis remoto
• Integración con bases de datos internas
• Realiza análisis predictivos y construye, entrena y valida modelos predictivos
• Almacena datos en tiempo real para numerosas bases de datos

OpenRefine

Características

• Fácil usabilidad y importación de datos en diferentes formatos
• Rápido y permite vincular e extender conjuntos de datos con diferentes servicios web al instante
• Ofrece opciones para manejar celdas con múltiples valores
• Permite realizar operaciones avanzadas de datos utilizando el lenguaje de expresión Refine
• Permite etiquetar las extracciones para una identificación automática y fácil de los temas

Kylin

Características

• Entre las herramientas de análisis de big data que permiten manejar el análisis de big data multidimensional
• Capaz de realizar la precalculación de cubos OLAP para acelerar el análisis
• Utiliza una interfaz de SQL ANSI
• Ofrece una fácil integración con herramientas de BI como Power BI y Tableau

Samza

Características

• Diseñado con capacidad de tolerancia a fallas para una entrega rápida de fallas en el sistema
• Se ejecuta automáticamente como una biblioteca incorporada en aplicaciones Scala y Java
• Contiene una provisión de interacción incorporada con plataformas como Kafka y Hadoop

Lumify

Características

• Escalabilidad fácil
• Alta seguridad
• Incluye funcionalidad basada en la nube
• Integrabilidad con AWS
• Software de código abierto
• Desarrollos y mejoras constantes

Trino

Características

• Curado para consultas a largo plazo y análisis ad-hoc
• Fácil integración con herramientas de BI como Power BI y Tableau
• Puede recopilar múltiples fuentes de datos en consultas

MongoDB

Características

• Escrito en
• Capaz de contener múltiples tipos de documentos, lo que permite flexibilidad
• Puede extraer datos de Master
• Permite realizar copias de seguridad
• Permite un almacenamiento de archivos fácil sin interferir con el stack
• Almacenamiento de datos en diferentes formas como cadenas, matrices, enteros, booleanos y objetos
• La indexación aumenta la calidad de búsqueda
• Puede ejecutarse en diferentes servidores
• Realiza duplicación de datos para equilibrar la carga durante fallas técnicas

También lee: Encuentra la diferencia entre Ciencia de Datos y Big Data aquí

Factores a considerar al seleccionar los softwares de Big Data

• Comprender los objetivos empresariales: Las herramientas deben poder manejar los requisitos actuales y futuros, como el manejo, procesamiento y almacenamiento de datos. Identifica los objetivos y resultados relacionados. Reconoce los objetivos analíticos basados en la cantidad y elige posteriormente las plataformas de Big Data compatibles con el manejo de la visualización de Big Data
• Costo: Investiga el costo de la herramienta elegida. Incluye el análisis de todos los gastos, como membresías, características adicionales y costo para escalar o distribuir entre los recursos de la empresa.
• Interfaz: Debe ser fácil de manejar y comprender por parte de los miembros del personal sin requerir experiencia técnica.
• Funciones avanzadas: Debe ser capaz de funcionalidades complejas, predicción y procesamiento de datos. Debe manejar complicados
• Integrabilidad: La integración es esencial al utilizar software múltiple específico para su dominio y empresa. Importar y exportar datos manualmente reduce la eficiencia y requiere tiempo.
• Escalabilidad: La herramienta debe mantenerse al día con el crecimiento de la empresa. Permite una ventaja competitiva y complementa las decisiones rápidas.
• Seguridad: La privacidad y seguridad son opciones no negociables para asegurar los datos y la reputación de la empresa. Debe cumplirse en todos los procesos, niveles y sistemas.

Conclusión

En conclusión, utilizar software de big data es crucial para que las empresas impulsen su crecimiento en el panorama actual impulsado por los datos. Con muchas opciones disponibles en el mercado, elegir la herramienta adecuada puede ser un desafío. Sin embargo, este artículo simplifica la toma de decisiones al resaltar las características clave de 15 herramientas prominentes de big data.

Al aprovechar el poder de las herramientas de big data, las empresas pueden desbloquear información valiosa, optimizar operaciones, mejorar los procesos de toma de decisiones y, en última instancia, impulsar su crecimiento global. Por lo tanto, invertir tiempo y esfuerzo en comprender las diferentes herramientas de big data y seleccionar la adecuada es imperativo para cualquier empresa que busque aprovechar el potencial de las estrategias basadas en datos.

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Preguntas frecuentes

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