big data
Ciencia y Tecnología

Herramientas 'big data', un mundo de datos para analizar y crecer profesionalmente

Equipo de Expertos en Ciencia y Tecnología

Según la International Data Corporation, el volumen de información digital que se genera y almacena en el planeta se duplica cada año. Y las herramientas de big data son los recursos para extraerla, analizarla y utilizarla. ¿Qué es este software? ¿Cuáles son sus mejores aplicaciones? ¿Por qué estudiar una maestría en macrodatos? Esta es la información.

Qué es el big data

El anglicismo big data significa macrodatos, es decir, datos masivos que se almacenan, analizan e interpretan para encontrar tendencias y patrones de comportamiento. Los macrodatos, almacenados de manera remota pueden ser empleados por las empresas como sustento en:

  • Toma de decisiones.
  • Mejora de estrategias.
  • Optimización de procesos.
  • Incremento de competitividad.
  • Satisfacción de los consumidores.

¿Dónde se origina esta enorme cantidad de datos?

El big data, data engineering o data science se genera por medio de las actividades que en la actualidad son cotidianas:

  • Dispositivos GPS.
  • Tarjetas de puntos en centros comerciales.
  • Sensores de reconocimiento facial.
  • E-mails.
  • Redes sociales.
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Procesos para entender las herramientas data science

Ya que el 90 % de los datos que existen se han generado en los últimos años, es importante administrarlos de manera eficiente para su interpretación. En la actualidad, se han desarrollado herramientas para manejar big data que ayudan a su gestión e interpretación. Sin embargo, para entenderlas con mayor claridad es necesario conocer algunos procesos.

Cómo se desarrolla el procesamiento de datos

En el siglo XXI, la mayoría de las personas emplea algún tipo de tecnología online como Facebook, sitios web o Gmail. Estos servicios permiten el intercambio de información con las empresas, se analizan los datos suministrados y se trabaja en productos y servicios más eficaces.

Las máquinas empezaron a “aprender” por sí solas, lo que dio origen al aprendizaje automático (machine learning), lo que generó aún más datos. Al final, con toda la información, se hace posible resolver problemas, tomar decisiones e incluso, mejorar el desempeño empresarial.

Las V que caracterizan a los macrodatos

Para caracterizar al data science, muchos profesionales se ayudan de las seis V:

  • Volumen. Se refiere a la “infinita” cantidad de datos, como terabytes o cientos de petabytes.
  • Velocidad. Igual a la rapidez con la que se reciben y tratan los datos.
  • Variedad. Se refiere a los datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
  • Veracidad. Relacionada con la exactitud de los datos para ofrecer datos correctos, que proporcionen análisis precisos.
  • Valor. Identificar los datos innecesarios y trabajar con los relevantes, con base a los objetivos planeados.
  • Variabilidad. Emplear los datos en diferentes fines.

Herramientas para big data

Los macrodatos no dejan de crecer y las herramientas que se emplean para gestionarlos, también continúan desarrollándose, principalmente, con base a los requerimientos empresariales. Esta es una selección de las mejores y más utilizadas.

Herramientas de análisis de big data de la fundación Apache Software

Muchas son de código abierto y se han hecho indispensables para procesar el universo de datos:

  • Apache Hadoop. Su poder de almacenamiento masivo ha hecho que empresas como Facebook o Yahoo! la empleen usualmente. Su biblioteca permite el proceso distribuido de grandes grupos de datos en grupos, empleando modelos de programación simples. Su diseño sirve para escalar desde computadoras individuales a miles de máquinas, con almacenamiento local. Además, detecta y maneja fallas en la capa de la aplicación, ofreciendo un servicio de alta disponibilidad y garantía de procesamiento.

Su único contra puede ser el grado de complejidad, por lo que no es recomendable para quienes empiezan en el mundo de la ciencia de datos.

  • Apache Spark. Es un motor multilingüe que efectúa ingeniería y ciencia de datos y aprendizaje automático informático. Tiene uno de los motores de mayor rapidez, ya que gran parte de los datos para procesar se almacenan en la memoria y en el disco. Procesa y unifica los datos en lotes en tiempo real y emplea lenguajes conocidos, como SQL, Python, Scala, R o Java.
  • Apache Cassandra. Es una de las más populares herramientas de big data. Esto se debe a su disponibilidad y escalabilidad lineal que no afecta ni disminuye el alto rendimiento. Posee gran tolerancia a fallos en hardware o infraestructura en la nube y su manejo es sencillo, muy útil en proyectos de macrodatos. También ofrece una latencia menor para sus usuarios y garantía contra las interrupciones regionales. Esto convierte a Cassandra en uno de los mejores soportes en su tipo para la replicación en diversos centros de datos.
  • Apache Storm. Mejora el procesamiento confiable de datos ilimitados y con mayor velocidad que Hadoop. Posee muchos casos de uso: aprendizaje automático en línea, análisis en tiempo real, computación continua, ETL y más. Sumado a lo anterior, esta herramienta es muy veloz, basta considerar que se registran más de un millón de tuplas procesadas por segundo por nodo. Es escalable, fácil de configurar y operar y compatible con cualquier lenguaje de programación.
  • Apache Drill. Admite una enorme gama de sistemas de archivos y bases de datos NoSQL, incluidos HBase, MongoDB, Google Cloud Storage, archivos locales y otros más. Puede unir información de varios almacenes de datos e integrar herramientas bajo un mismo software. Por otro lado, el optimizador del almacén de información de Drill rediseña automáticamente un plan de consulta para usar la capacidad del procesamiento interno.
  • Apache Kafka. Es una de las herramientas big data para la transmisión de eventos. La utilizan más del 80 % de las empresas de Fortune 100. Permite a los usuarios publicar y suscribirse a fuentes de datos en tiempo real para:
    • Canalizaciones de datos de alto rendimiento.
    • Análisis de transmisión.
    • Integración de datos.
    • Aplicaciones de misión crítica.

Otras herramientas para manejar el big data

Además de las herramientas mencionadas, existen otros lenguajes avanzados que son muy conocidos y empleados.

  • Python. Es una de las herramientas más utilizadas en la actualidad, debido a su sencillez, flexibilidad, marco de trabajo en código abierto y gran facilidad para el análisis de datos. Además, es empleado por una gran comunidad que colabora y mejora la plataforma. El único inconveniente es su relativa baja rapidez, que compensa con otras prácticas funcionalidades.
  • Lenguaje R. Es un ambiente informático que se emplea para el cálculo estadístico y gráfico. Dispone de pruebas estadísticas, modelos lineales y no lineales, análisis de series de tiempo, clasificación, agrupamiento, etc. Su forma de trabajo colaborativa permite el acceso a una gran cantidad de librerías creadas por la comunidad de usuarios.
  • Elasticsearch. Es un motor de búsqueda que, en la actualidad, es empleado por un número en ascenso de usuarios. Además de recopilar un vasto volumen de datos, también hace posible encontrar y procesar la información que se requiere en el momento en que se necesita. Algunas de sus funciones más notables son: análisis de grandes volúmenes de datos y consultas de la información en tiempo real; rapidez, aún en datos complejos, y escalabilidad.
  • MongoDB. Su principal característica y ventaja con respecto a las demás es que se centra en documentos y no en tablas o registros como hacen las otras. También es veloz, sencillo para consultar, escalable y con un buen balance entre funcionalidad y rendimiento.
  • RapidMiner. Es un entorno digital que contribuye al procesamiento de datos, al establecimiento de modelos y al desarrollo de estrategias de aprendizaje automático. Contiene una serie de suplementos que le permiten construir métodos de minería de datos personalizados y análisis de configuración para efectuar resultados predictivos.

Maestría online en la VIU

En Colombia, es posible cursar maestrías virtuales relacionadas con la ciencia de los datos en la Universidad Internacional de Valencia (VIU). Tenemos un sistema de garantía interna de calidad, alineada con los criterios y directrices del Espacio Europeo de Educación Superior, lo que brinda a los estudiantes una formación de excelencia. Nuestro modelo educativo asegura la competencia de los docentes y el uso de las metodologías y contenidos a través de aplicaciones tecnológicas avanzadas.

La Maestría Oficial en Big Data y Ciencia de Datos ofrece a los alumnos las tecnologías más relevantes para el procesamiento masivo de datos. Además de facilitar el aprendizaje para su tratamiento, análisis e interpretación.

Por qué hacer un posgrado en macrodatos

Porque existe una creciente necesidad de transformar la enorme cantidad de información en valor. Los datos no paran de crecer y se requiere expertos en macrodatos que puedan gestionarlos. En algunos países, como Estados Unidos o España, los expertos en macrodatos se encuentran entre el primer y tercer lugar de la demanda laboral. Por esto se espera que Latinoamérica siga la misma tendencia. Dentro de las organizaciones, los especialistas en la ciencia de datos contribuyen a tomar las decisiones más importantes, de manera inteligente y con mayor rapidez. Además:

  • Ayudan a generar mayores ganancias, al reducir costos.
  • Identifican el origen de alguna desviación, prácticamente, al momento.
  • Contribuyen a eficientar los procesos y a crear productos específicos para cada segmento del mercado.
  • Mantienen clientes satisfechos con retroalimentación en tiempo real, disponibilidad del producto y mejores ofertas.

Estudia en la VIU y sé un pionero en este basto mundo de las herramientas de big data. El manejo y análisis de datos es la ciencia del mañana, pero tu formación como profesional exitoso es hoy.

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