Big data software libre
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Big data: todo el mundo parece hablar de ello, pero ¿qué es realmente el big data? ¿Cómo está cambiando la forma en que los investigadores de empresas, organizaciones sin ánimo de lucro, gobiernos, instituciones y otras organizaciones están aprendiendo sobre el mundo que les rodea? ¿De dónde proceden estos datos, cómo se procesan y cómo se utilizan los resultados? ¿Y por qué el código abierto es tan importante para responder a estas preguntas?
No hay una regla fija sobre el tamaño exacto que debe tener una base de datos para que los datos que contiene se consideren «grandes». En cambio, lo que suele definir a los big data es la necesidad de nuevas técnicas y herramientas para poder procesarlos. Para utilizar los big data, se necesitan programas que abarquen varias máquinas físicas y/o virtuales que trabajen conjuntamente para procesar todos los datos en un tiempo razonable.
Conseguir que los programas de varias máquinas trabajen juntos de forma eficiente para que cada programa sepa qué componentes de los datos debe procesar, y luego ser capaz de juntar los resultados de todas las máquinas para dar sentido a un gran conjunto de datos, requiere técnicas especiales de programación. Dado que normalmente es mucho más rápido para los programas acceder a los datos almacenados localmente en lugar de a través de una red, la distribución de los datos en un clúster y la forma en que esas máquinas están conectadas en red son también consideraciones importantes cuando se piensa en los problemas de big data.
Las 10 mejores herramientas de big data
Los datos se han convertido en una poderosa herramienta en el mundo laboral actual, donde están ayudando a traducir cantidades masivas de información estructurada y no estructurada en valiosos conocimientos empresariales. Como resultado, el mercado actual está inundado de una gama de herramientas de big data para procesar toda esta información.
Las herramientas de big data actuales ofrecen un sinfín de funcionalidades, desde la visión y la previsión hasta la eficiencia de costes y el ahorro de tiempo. A continuación, hemos elaborado una lista de las 10 principales herramientas y cómo pueden profundizar en nuestra comprensión de los datos complejos.
MongoDB es una base de datos de documentos que ofrece a los profesionales de los datos flexibilidad y escalabilidad en su trabajo, y proporciona una mayor comodidad gracias a las capacidades de indexación y consulta. La idea que subyace a MongoDB es que modela los documentos de una manera que resulta fácil de usar para los desarrolladores. Al mismo tiempo, puede satisfacer requisitos complejos con gran escalabilidad y cuenta con controladores para más de 10 lenguajes, con docenas más en la comunidad.
Hay tantos usos para Pandas que es imposible enumerarlos todos. Piensa en Pandas como una herramienta que es el hogar de tus datos. Utilizarás Pandas para conocer tus datos y darles un buen uso transformándolos, limpiándolos y analizándolos. Pandas es también un paquete muy importante para los profesionales que utilizan Python en su trabajo como analistas de datos o científicos de datos. Con frecuencia es la columna vertebral de muchos proyectos de datos.
Neo4j
Big data: todo el mundo parece hablar de ello, pero ¿qué es realmente el big data? ¿Cómo está cambiando la forma en que los investigadores de empresas, organizaciones sin ánimo de lucro, gobiernos, instituciones y otras organizaciones están aprendiendo sobre el mundo que les rodea? ¿De dónde proceden estos datos, cómo se procesan y cómo se utilizan los resultados? ¿Y por qué el código abierto es tan importante para responder a estas preguntas?
No hay una regla fija sobre el tamaño exacto que debe tener una base de datos para que los datos que contiene se consideren «grandes». En cambio, lo que suele definir a los big data es la necesidad de nuevas técnicas y herramientas para poder procesarlos. Para utilizar los big data, se necesitan programas que abarquen varias máquinas físicas y/o virtuales que trabajen conjuntamente para procesar todos los datos en un tiempo razonable.
Conseguir que los programas de varias máquinas trabajen juntos de forma eficiente para que cada programa sepa qué componentes de los datos debe procesar, y luego ser capaz de juntar los resultados de todas las máquinas para dar sentido a un gran conjunto de datos, requiere técnicas especiales de programación. Dado que normalmente es mucho más rápido para los programas acceder a los datos almacenados localmente en lugar de a través de una red, la distribución de los datos en un clúster y la forma en que esas máquinas están conectadas en red son también consideraciones importantes cuando se piensa en los problemas de big data.
Análisis predictivo
La biblioteca de software Apache Hadoop es un marco de trabajo de big data. Permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clusters de ordenadores. Es una de las mejores herramientas de big data diseñada para escalar desde servidores individuales hasta miles de máquinas.
Atlas.ti es un software de investigación todo en uno. Esta herramienta de análisis de big data le ofrece un acceso todo en uno a toda la gama de plataformas. Puede utilizarlo para el análisis de datos cualitativos y la investigación de métodos mixtos en la investigación académica, de mercado y de la experiencia del usuario.
Storm es un sistema gratuito de cálculo de big data de código abierto. Es una de las mejores herramientas de big data que ofrece un sistema de procesamiento distribuido en tiempo real y tolerante a fallos. Con capacidades de computación en tiempo real.
Pentaho proporciona herramientas de big data para extraer, preparar y mezclar datos. Ofrece visualizaciones y análisis que cambian la forma de dirigir cualquier negocio. Esta herramienta de Big data permite convertir los grandes datos en grandes conocimientos.
Open Refine es una potente herramienta de big data. Es un software de análisis de big data que ayuda a trabajar con datos desordenados, limpiándolos y transformándolos de un formato a otro. También permite ampliarlo con servicios web y datos externos.
