Big Data: ¿qué es?
Los big data, también conocidos como datos masivos, son grandes conjuntos de datos de gran complejidad.
En realidad, son tan grandes y tan complejos que necesitan soluciones especiales en forma de aplicaciones informáticas muy específicas. Sigue leyendo y pronto conocerás algunas de las aplicaciones punteras para manejar los big data.
¿Para qué sirve el Big Data?
Puede que te preguntes para qué sirve el big data. Con el aumento de la actividad en Internet, muchas empresas o particulares han acumulado registros en cantidades no manejables para los sistemas tradicionales.
Tanto por razones de seguridad como de eficiencia, a muchas compañías o entidades les resulta imprescindible poseer una herramienta informática que controle los macrodatos.
Así, los responsables de compañías o cualquier organismo (público o privado) pueden gestionar de un modo más eficiente la información y de esta manera reducir costes, estar más seguros cuando se toman decisiones (de mercado o comerciales, económicas, etc.), en suma, controlar mejor los enormes datos que genera la entidad.
El Big Data en la empresa
El big data en la empresa es importante por varios motivos. Como te hemos comentado, gracias a un correcto control de los macrodatos, las empresas tendrán un control mucho más eficaz sobre sus cuentas, datos de clientes, contenido web, llamadas de teléfono y cualquier dato, por pequeño que sea.
Ten en cuenta que, con un control efectivo de los big data de la empresa, esta llegará a reconocer desde tarjetas de crédito hasta huellas biométricas. En todo el conjunto, cada registro debe estar disponible no solo para obtener información, sino para posibles modificaciones y otras muchas acciones, también comerciales.
Las distintas herramientas de Big Data
Las distintas herramientas del big data son las que, al fin y al cabo, sirven para manejar, controlar y optimizar los macrodatos. Algunas de las más conocidas son:
Se trata de un lenguaje de programación cuyo uso se da, sobre todo, para calcular grandes volúmenes de gráficos. Es muy utilizada por ciertos profesionales, como los llamados “quants”. Estos son técnicos que, sobre todo, se ocupan de realizar actividades en el ámbito estadístico y matemático.
Al igual que otras aplicaciones, es de código abierto, por lo que puede mejorar por los usuarios con el paso del tiempo.
Quizá sea la herramienta para big data más conocida. Las razones es que resulta relativamente fácil de utilizar si la comparamos con otros programas para macrodatos.
También una de las razones de su éxito es que ofrece abierto. Quizá el único “pero” que puede achacársele es la lentitud a la hora del procesamiento de datos. Esta característica de la herramienta puede resultar, o no, relevante según para qué técnico.
Empezamos con su único inconveniente, que es su complejidad de uso, exactamente al revés que en el Python. Si el técnico se ha preparado lo suficiente como para entender la esencia de la herramienta, se le abrirán grandes posibilidades. Un ejemplo que lo deja claro, es algunas de las compañías informáticas más importantes del mundo (Yahoo, por ejemplo) utilizan el Hadoop.
Tiene una capacidad enorme para almacenar macrodatos en tiempos muy breves. Podemos decir que es de las herramientas big data más “potentes”. Su poder de computación la eleva por encima de muchas de sus competidoras.
Además, presenta una seguridad total al integrar tolerancia a los errores del hardware, de modo que si deja de funcionar alguno de los nodos, se redirigirá automáticamente la información. Y otra de sus ventajas, en las que coincide con Python y con Lenguaje R, es que es de código abierto.
La característica que distingue al Apache Spark es su velocidad. Al contrario que el sencillo pero lento Phyton, resulta extremadamente veloz, por lo que resulta de las aplicaciones para macrodatos más interesantes para aquellos que buscan máxima velocidad a la hora de la obtención de datos.
También es de código abierto y brinda otra ventaja, su flexibilidad en cuanto la compresión de los distintos lenguajes informáticos. Así pues, permite programar mediante Scala, Java y otros muchos lenguajes.
Es otra de las herramientas para procesamiento de big data más utilizadas, sin embargo, no se recomienda para el ámbito empresarial. Es sobre todo fácil de utilizar y arroja datos en gran volumen y en un tiempo moderado, con opciones de segmentación y muchas otras.
Creemos que ahora comprendes mejor qué son los big data, qué aplicaciones hay para controlarlos… Si eres dueño de una empresa, o el responsable de una entidad pública, al menos debes estar básicamente al tanto de las nuevas soluciones informáticas para la optimización de los datos.
