La IA y big data son dos de las tecnologías más importantes y que mayor impacto tienen actualmente en nuestro día a día, tanto a nivel laboral como empresarial. Utilizar herramientas de big data que incorporan algoritmos de inteligencia artificial permite sacar mayor partido del tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, algo que permite mejorar muchos procesos y tareas empresariales e industriales.

Para gestionar de forma eficiente toda la información que manejan las empresas hoy en día, es necesario utilizar plataformas que permitan trabajar con todo tipo de datos, y que sean capaces de realizar distintas tareas de clasificación, filtrado y consultas de una forma ágil y precisa.

A continuación, hablaremos sobre las plataformas más populares de big data que se utilizan en la actualidad.

1. Apache Spark

Entre las herramientas de big data para el procesamiento de datos en tiempo real, Spark destaca por ser una de las plataformas que mejor gestión de la memoria hace, por lo que permite acelerar muchos de los procesos más importantes como consultas o filtrados.

Spark es capaz de trabajar con múltiples fuentes de datos como Hadoop, HBase o Hive, herramientas que habitualmente se utilizan en big data para almacenar todo tipo de información (estructurada, no estructurada y semiestructurada).

Otro punto fuerte de Spark son las API que ofrece para poder trabajar desde diversos lenguajes de programación como Python, Java, Scala o R. Sus principales API son:

• Spark Core. Para procesamiento distribuido.
• Spark SQL. Realizar consultas de datos estructurados.
• Spark Streaming. Procesamiento en tiempo real.
• Mlib. Aplicaciones de machine learning.
• GraphX. Procesamiento de grafos.

2. Lenguaje de programación Python

Aunque son varios los lenguajes de programación que se utilizan normalmente para trabajar con big data e inteligencia artificial, quizás Python es el más utilizado debido a su sencillez, versatilidad y usabilidad.

Al poder ejecutar su código sin necesidad de compilar, Python es muy utilizado para realizar pruebas y ejecuciones rápidas, aunque es más lento que otras alternativas como R. Además, dispone de una amplia variedad de librerías que permiten utilizar funciones adecuadas para cada tarea que se quiera realizar.

Otros lenguajes de programación que se utilizan en big data son:

• R. Lenguaje que está principalmente orientado al análisis estadístico.
• Scala. Scala es el lenguaje de programación principal para el desarrollo de aplicaciones en Apache Spark y destaca por procesar datos a gran escala y permitir su análisis en tiempo real.
• Java. Tiene gran relevancia porque se utiliza con el entorno Hadoop para tareas importantes como el procesamiento distribuido de los datos entre los distintos nodos o clústeres.
• Julia. Lenguaje de programación de alto rendimiento diseñado específicamente para el cómputo técnico y científico

3.Alteryx

Como herramienta analítica que permite preparar conjuntos de datos hasta la obtención de modelos predictivos, Alteryx permite realizar tareas como: analítica avanzada, análisis de negocio visual, administración de los datos, análisis geográfico, preparación de los datos e integraciones tecnológicas.

Su potencial está en la capacidad de optimizar flujos de trabajos y combinarlos con otras herramientas de Business Intelligence, como por ejemplo, Tableau o Power BI.

Puedes encontrar más información sobre Alteryx aquí.

4.Knime

Knime es una herramienta de las denominadas como plataforma de Data Science o Machine Learning. Esta herramienta nos permite mediante una interfaz visual interactuar con los datos, crear y gestionar modelos de analítica avanzada. Entre sus funcionalidades, podemos encontrar la importación de los datos, su preparación, exploración, modelos predictivos, evaluación y su visualización.

Además debemos añadir que permite combinar diferentes herramientas incluyendo escritura en lenguajes de programación como R o Python o conectores con Apache Spark, todos ellos mencionados anteriormente.

5. Elasticsearch

Entre las herramientas de big data de búsqueda de información dentro de un gran volumen de datos, Elasticsearch destaca por su potencia, sobre todo, cuando hablamos de realizar búsquedas sobre datos complejos.

Elasticsearch es especialmente eficiente en la indexación y búsqueda de datos de tipo texto, pues facilita las consultas donde se utiliza como referencia un texto completo (permite buscar coincidencias parciales y aplicar análisis de texto, como el análisis de lenguaje y la tokenización).

6. MongoDB

Aunque las bases relacionales son las más utilizadas a nivel empresarial, la realidad actual es que la mayor parte de la información que manejan industrias y empresas no es estructurada, por lo que es necesario apostar por otras plataformas.

MongoDB es una de las herramientas de bases de datos referentes dentro del big data, pues permite el almacenamiento de datos en documentos en lugar de registros. Esta base de datos NoSQL está optimizada para trabajar con grupos de datos dinámicos, es decir, con información que varía con frecuencia.

Además, se trata de un sistema distribuido, por lo que garantiza beneficios muy interesantes como una alta disponibilidad, gran nivel de escalabilidad y una gran fiabilidad y solidez para el almacenamiento de toda clase de datos.

7. Apache Hadoop

Estamos ante una de las herramientas de big data más importantes debido a que se ha convertido en el entorno de trabajo estándar para almacenar grandes volúmenes de datos.

Al tratarse de un proyecto open source, Hadoop tiene la gran ventaja de poder utilizarse sin tener que realizar una inversión económica, lo que ayuda a reducir de forma considerable los costes de implementar estrategias basadas en big data e IA.

Algunas de las características más destacadas de este framework para big data son:

• Escalabilidad que permite ampliar el sistema de datos en cualquier momento de forma rápida y sencilla.
• Gran tolerancia a fallos de hardware, ya que puede redirigir los trabajos a otros nodos disponibles del sistema de forma automática.
• Gestión de backups automatizados.
• Alto índice de velocidad a la hora de procesar big data.
• Admite cualquier tipo de dato.

8. RapidMiner

En los modelos de aprendizaje automatizado, cada vez más utilizados en sectores como el marketing digital, procesos productivos, sector salud, entornos financieros, e incluso en el sector entretenimiento, RapidMiner es una de las plataformas de análisis de big data preferidas por los profesionales.

Es la herramienta más popular para la minería de datos, es decir, que se utiliza para obtener patrones y conocimiento útil de grandes volúmenes de información.

9. Apache Drill

Otra herramienta de uso habitual en el big data que está enfocada en la gestión de consultas sobre grandes volúmenes de datos. Drill también es una plataforma de uso libre, por lo que no genera un coste asociado a la empresa, además de tener la gran ventaja de poder trabajar con bases SQL y NoSQL.

Se encuentra dentro del grupo de herramientas que utilizan el schema-free, es decir, que no necesitan un esquema predefinido para el tratamiento de datos.

Son muchas las herramientas de big data que están disponibles en el mercado y que permiten trabajar con grandes volúmenes de datos para extraer conocimiento útil que permita a las empresas tomar mejores decisiones a todos los niveles.

En The Information Lab te ayudamos a implementar nuevas tecnologías de datos en tu empresa para que puedas agilizar sus procesos y elevar su nivel competitivo y rentabilidad. No lo dudes y contáctanos para recibir un asesoramiento personalizado a las características y necesidades particulares de tu negocio.