Big Data es uno de los términos que más se escucha dentro del ámbito de la tecnología. Un concepto que hace referencia al manejo de grandes cantidades de datos. Y es que, cada minuto se generan grandes cantidades de información provenientes de distintas fuentes y en distintos formatos. El Big Data se ocupa, a través de distintas herramientas, de procesarlos, almacenarlos y analizarlos.

En este contexto, es importante tener claro que las herramientas de procesamiento, las bases de datos tradicionales no son las adecuadas para el trabajo con estas grandes cantidades de información. Por eso, en este artículo vamos a hacer un repaso por las herramientas más importantes dentro del trabajo con Big Data.

También es importante tener en cuenta que no es necesario aprender a usar todas las herramientas de Big Data para trabajar en este campo, pero sí es importante conocerlas y dominar alguna de ellas. Por eso, un curso de Big Data es una buena opción si estás interesado en ampliar tu formación e incrementar tu empleabilidad en el sector tecnológico.

Dentro del trabajo con Big Data, las empresas pueden usar herramientas de todo tipo, desde básicas hasta herramientas personalizadas para manejar la información que consideren relevante. Información que, una vez procesada y almacenada, puede pasar a ser analizada para aprovechar nuevas oportunidades o establecer nuevas estrategias o modelos de negocio.

Hevo Data

Hevo Data es una herramienta de integración de datos para Big Data que admite más de 150 fuentes distintas, entre ellas bases de datos relacionales, fuentes en la nube, plataformas de marketing y aplicaciones SaaS. Está basada en el modelo Extract, Transform, Load (ETL) para centralizarlos. Destaca por realizar transformaciones de la Data con unos resultados de calidad.

Se utiliza para la automatización de la administración de los datos recopilados. Permite hacerlo en tiempo real y, además, facilita el tener todos los datos disponibles para su análisis en dónde sea necesario. Uno de los destinos más habituales son almacenes de datos, como Databricks, Google BigQuery o Amazon Redshift.

Hevo Data es una herramienta fácil de usar y que no requiere ni administración ni mantenimiento, ya que se trata de una plataforma completamente automatizada. Por otra parte, otra de las características de Hevo es que está diseñado para escalar según las necesidades de la empresa. Por eso es habitual emplearla, por ejemplo, para preparar los datos para el Machine Learning.

Apache Hadoop

Apache Hadoop es el framework más popular y el más usado para el trabajo con Big Data. Se trata de una herramienta que facilita el procesamiento de grandes conjuntos de datos a través de un sistema distribuido de ordenadores. Es la solución perfecta para escalar desde un único servidor hasta decenas de miles de ordenadores.

En lugar de almacenar y procesar los datos desde un único ordenador, Hadoop agrupa varios ordenadores en una red completamente escalable que se encarga de procesar y analizar los datos en paralelo.

Además, Hadoop es un framework totalmente gratuito y código abierto, lo que hace que cuente con multitud de recursos y apoyo por parte de la comunidad. Se trata de un ecosistema sólido que da soluciones versátiles a los especialistas en Big Data.

Apache Spark

Igual que Hadoop, Apache Spark también se emplea para el procesamiento distribuido de los datos y su análisis en paralelo. Conecta varios ordenadores y les permite ejecutar el procesamiento de Big Data en paralelo. Esto hace que las operaciones sean mucho más rápidas y que, al mismo tiempo, se puedan simplificar.

Por otra parte, Spark viene con herramientas propias que se pueden usar en distintos ámbitos, como el procesamiento de datos gráficos y es compatible con lenguajes como Python, programación con R o Java. Además, también puede emplearse en el análisis para aprendizaje automático y este es uno de los motivos por los que Spark está ganando popularidad.

Apache Kafka

Apache Kafka es una plataforma que se emplea para el procesamiento de eventos distribuidos y que, además, permite que las aplicaciones procesen grandes cantidades de datos muy rápidamente. Se trata de una de las herramientas para Big Data que más cantidad de información puede manejar.

Se trata de una solución que es tolerante a fallos y que permite transmitir flujos de datos de una manera similar a como lo haría un servicio de mensajería para después archivarlos y poder analizarlos.

De acuerdo con Google Cloud, "sirve para recoger, procesar y almacenar datos de eventos de streaming o datos sin principio ni final concretos".

Apache Kylin

Apache Kylin es una plataforma distribuida específicamente diseñada para el trabajo con Big Data. Se trata de una solución que admite grandes conjuntos de datos y que se basa en tecnologías como Hadoop, Hive o Spark.

Kylin es una herramienta capaz de integrarse con otras de Business Intelligence y que cuenta con una interfaz similar a la de las bases de datos tradicionales, pero enfocada al trabajo con Big Data y lo que esto supone.

Samza

Samza es una plataforma de procesamiento de datos distribuida originalmente diseñada y creada por LinkedIn y que ahora mismo está administrada por Apache. Se trata de una plataforma de código abierto que permite que los usuarios puedan crear aplicaciones para el procesamiento de datos en tiempo real con Kafka y otras fuentes.

Esto permite que los datos se procesen en tiempo real, eliminando de la ecuación el almacenamiento que es un paso más en el proceso. Por eso, es un recurso útil para monitorizar eventos en tiempo real, para procesar métricas en las aplicaciones empresariales o, por ejemplo, analizar flujos de clicks de los usuarios en el contexto de marketing digital.

Samza tiene la capacidad de ejecutarse como una biblioteca en aplicaciones hechas con Java o Scala, además, ofrece un diseño tolerante a fallos que proporciona una recuperación rápida y que se puede integrar dentro de otras herramientas de Big Data como Hadoop o Kafka.

Lumify

Lumify es una plataforma que está creada para el trabajo en Big Data y diseñada para el trabajo en entornos en la nube. De hecho, se integra a la perfección con AWS, el servicio de Cloud Computing de Amazon.

Se trata de una herramienta de código abierto basada en grafos que se emplea fundamentalmente para analizar y visualizar grandes conjuntos de datos. Tiene una interfaz fácil de usar que permite que los analistas un trabajo más sencillo y eficiente.

Desarrollada por Altamira Technologies, integra datos de múltiples fuentes para ingerirlos y procesarlos, entre ellos bases de datos relacionales, archivos CSV, lagos de datos APIs o incluso fuentes de datos no estructurados (como imágenes, por ejemplo). ¿En qué se puede usar? En criminalística, seguridad, detección de fraudes o también marketing digital y redes sociales.

Trino

Trino, anteriormente conocida como PrestoSQL, es otra de las soluciones que existen para integrar el análisis Big Data con Business Intelligence, ya que es compatible con herramientas propias de este último. Es veloz, versátil, escalable, intuitivo de usar y, además, un proyecto de código abierto sin ánimo de lucro desarrollado por Trino Software Foundation.

Se emplea, fundamentalmente, para la consulta de datos de cualquier tipo de fuente, sin importar su procedencia. Está diseñada tanto para consultas por lotes como para análisis ad hoc (BI) y está especializada en la consulta de datos distribuidos, independientemente de dónde se encuentren almacenados.

Es una solución que permite una conectividad multi-fuente de forma simultánea, realizándose en una. Así, puede tener soluciones de almacenamiento en la nube como en Azure Blob Storage, Google Cloud Storage o Amazon S3.

Apache Airflow

Apache Airflow es otra de las herramientas en Big Data más empleadas, especialmente en la comunidad de programadores para organizar los flujos de trabajo en el contexto de ingeniería de datos.

Es una tecnología escalable, dinámica y en la que puede emplearse Python para crear los flujos de trabajo. Incluye unas integraciones robustas con aplicaciones como Google Calendar, Salesforce, AWS, Databricks o Google Cloud.

Puedes emplear Airflow para crear modelos de ML, transferir datos o gestionar su infraestructura entre otras muchas opciones y es sencillo de aplicar.

MongoDB

MongoDB es una base de datos NoSQL orientada a documentos que ofrece una gran escalabilidad y flexibilidad, y un modelo de consultas e indexación avanzado. Tiene una versión gratuita con servicios limitados, que puedes ampliar con una suscripción de pago. Es una herramienta poderosa para manejar grandes volúmenes de datos tanto no estructurados como semiestructurados.

Suele emplearse para el análisis de un gran volumen de datos, especialmente de sensores aplicaciones móviles o redes sociales. Realiza un buen trabajo con dispositivos de Internet of Things o también proponiendo recomendaciones en las plataformas a los usuarios, de acuerdo a modelos predictivos.

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