Te presentamos las 8 mejores herramientas de Big Data que pueden usar los negocios para conseguir insights y tomar data-driven decisions.

La frase "los datos son el nuevo petróleo" es, hoy en día, muy popular en el mundo de los negocios. El valor de los datos no para de crecer, pero extraer valor de estos datos no es tan fácil, especialmente cuando trabajamos con grandes cantidades de datos. En este articulo presentamos las mejores herramientas de Big Data para el 2021. 

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En este artículo encontrarás...


¿Qué es Big Data?

Big Data son, básicamente, grandes conjuntos de datos que son difíciles de representar, curar, manejar y operar en un corto período de tiempo y usando modelos de bases de datos tradicionales.

El Big Data tiene una gran cantidad de usos. En el campo de los negocios, el Big Data ayuda a las compañías a traducir una enorme cantidad de información en insights. Como hemos descrito previamente en este blog, información e insights no son lo mismo. Por lo tanto, cuando se trata correctamente, el Big Data ofrece a las empresas insights y KPIs de gran valor y las ayuda a cumplir con sus objetivos empresariales.

Con esta información, las empresas pueden, por ejemplo, utilizar grandes cantidades de datos para la segmentación de clientes y el desarrollo de estrategias customer-centric, para ofrecer los productos adecuados a los clientes adecuados, para diseñar y producir productos que satisfagan las demandas precisas de los clientes, para incrementar sus ingresos y para pronosticar las tendencias del mercado con mayor precisión.

A pesar de que las herramientas de Big Data pueden suponer un gran impacto en tu negocio, todavía hay áreas donde algunas de estas herramientas no consiguen lograr resultados óptimos. Por eso es tan importante elegir la herramienta de Big Data adecuada, que se adapte a las necesidades y particularidades de tu empresa.

 

Las herramientas de Big Data que todos los negocios deberían conocer

Como ya se ha mencionado, existen muchas herramientas de Big Data en el mercado y tomar la decisión de qué herramienta usar, puede ser una elección difícil. 

Es importante señalar que, al elegir, además de explorar las capacidades y la utilidad, debemos considerar la usabilidad de la aplicación. Esto es especialmente relevante para aquellas pequeñas empresas que no pueden contratar científicos, analistas e investigadores de datos.

A continuación, presentamos una lista de las mejores herramientas de Big Data del mercado, divididas en tres campos diferentes según su funcionalidad: herramientas de almacenaje de datos, de integración de datos y de visualización de datos. 

 

Herramientas de almacenaje de datos Data Lake

Un data lake es una plataforma de almacenaje de datos que puede mantener muchos datos en bruto —es decir, en su formato original— hasta que se decida hacer algo con ellos y procesarlos. Como ya hemos mencionado previamente en este blog, un data lake no es lo mismo que un data warehouse y, asimismo es diferente de los repositorios de almacenaje jerárquicos, ya que el data lake se basa en una arquitectura plana y no almacena datos en carpetas o archivos.

1. Azure Synapse

Azure Synapse es una plataforma de computación en cloud que sirve como base para muchas soluciones de datos. Como ya se explicó previamente en otra entrada en este blog,  Synapse Analytics es una versión renovada y renombrada de Azure SQL Data Warehouse. De entre las mejoras que incluye la nueva versión, destaca que ahora Synapse se integra con Apache Spark y permite combinar el almacenamiento y el análisis de grandes cantidades de datos en un solo servicio. Synapse cuenta con una cómoda interfaz web que permite trabajar con datos mediante el uso de scripts SQL, junto con un servicio de consulta SQL bajo demanda.

2. Azure Databricks

Ahora Azure Databricks logra un rendimiento 50 veces mejor gracias a una versión altamente optimizada de Spark. Esta herramienta también permite la co-autoría en tiempo real y la automatización de versiones. Además, cuenta con tiempos de ejecución optimizados de machine learning que incluyen muchas bibliotecas populares, como PyTorch, TensorFlow, Keras, etc.

3. Snowflake

Esta poderosa plataforma puede utilizarse para el almacenamiento de datos, la ciencia de datos, la ingeniería de datos y el intercambio y desarrollo de aplicaciones. Permite asegurar fácilmente los datos y ejecutar varias cargas de trabajo analíticas. Snowflake también asegura una experiencia perfecta cuando se trabaja con múltiples servicios cloud públicos.

4. Servicios Web de Amazon

Es imposible hablar de Big Data sin mencionar los Servicios Web de Amazon (AWS). Amazon Redshift es una solución de almacenaje de datos con grandes capacidades de escalabilidad. Redshift reduce el tiempo de carga mediante el uso de una arquitectura de procesamiento masivo en paralelo y distribuye las queries entre múltiples nodos. También cuenta con una interfaz SQL y te permite beneficiarte del ecosistema AWS.

 

Herramientas de integración de datos

1. Azure Data Factory

Azure Data Factory es un servicio en la nube que permite la integración de datos de múltiples fuentes de datos y su transformación de acuerdo con los objetivos empresariales y los requerimientos del negocio.

Esta herramienta puede crear flujos de trabajo y conectar tanto con fuentes de datos en la nube, como con instalaciones propias gracias a sus más de 90 conectores. Una de las grandes ventajas de Data Factory es que no es necesario ser bueno en la programación y agrupación de Spark, ya que permite la transformación de los datos a través de las actividades de flujo de ADF. Data Factory también se integra con otras aplicaciones y programas de Azure, como Data Warehouse, Synapse y Cosmos DB.

2. Informatica

Esta herramienta permite a las empresas recopilar y procesar grandes cantidades de datos. Automatiza la gestión de las bases de datos y permite gestionar los grandes activos de datos desde cualquier lugar. Informatica también cuenta con un gran analizador de datos, un catálogo de datos inteligente, capacidad de identificación de relaciones entre datos y un data lake inteligente.


Herramientas de visualización de datos

1. Microsoft Power BI

Power BI es una plataforma de business intelligence orientada a negocios que ofrece a las organizaciones herramientas para agregar, visualizar, compartir, analizar y crear visualizaciones impactantes a través de los datos. En nuestra anterior publicación, hacíamos una comparativa entre Excel y Power BI y concluíamos que Power BI es más fácil de usar que Excel. Por lo tanto, a cualquier persona familiarizada con Microsoft Excel, le resultará muy fácil navegar por la interfaz de usuario de Power BI.

Power BI facilita a los usuarios la integración con otros productos de Microsoft, lo que la convierte en una herramienta de autoservicio muy flexible que se puede utilizar incluso con poca formación. Las pequeñas y medianas empresas pueden utilizar la versión gratuita para sus necesidades de Big Data. También existe una versión profesional más adecuada para las grandes corporaciones llamada Power BI Pro, que está disponible por una cuota de suscripción mensual.
Power BI es ideal para transformar los datos en insights. También resulta útil para conectar diferentes conjuntos de datos, limpiar y transformar los datos en un modelo de datos y crear visuals poderosos, interactivos y entendibles. Power BI puede incluso ayudarte en el desarrollo de tu estrategia SEO.

Esta poderosa herramienta también está equipada con respuestas a las preguntas en tiempo real y permite a los usuarios hacer pronósticos y previsiones basadas en los datos para cumplir con las métricas de su negocio, advertir riesgos y anticiparse a escenarios futuros. Además, la herramienta dispone de actualizaciones mensuales que siguen mejorando sus capacidades e incluyendo novedades cada cierto tiempo.

En resumen, Power BI es la herramienta ideal para el business intelligence y para ayudar a las empresas a tomar data-driven decisions.

En Bismart, como empresa partner Power BI preferente de Microsoft,  contamos con los mejores expertos en esta herramienta. Si deseas explorar qué hacemos con Power BI, puedes leer nuestra entrada anterior en el blog.

2. Looker

Looker es otra solución de data analysis y visualización de datos de Google. Esta herramienta dispone de su propio lenguaje patentado LookML, lo que la hace menos accesible que otras alternativas. Además, Looker ofrece diferentes opciones para la entrega de datos y permite programar la entrega de reports.

Conclusión

Las herramientas de Big Data no solo sirven para almacenar datos, sino también para procesarlos rápidamente. Esto permite a las empresas obtener mejores insights y crear nuevas estrategias de negocio que propicien el crecimiento y la expansión de la compañía. 

Las herramientas mencionadas en este articulo son esenciales para cualquier empresa moderna, pero elegir la adecuada no siempre es fácil. No hay herramientas de Big Data buenas o malas, al menos las aquí mentadas, pero su potencial dependerá de las necesidades, características y particularidades de cada empresa. A la hora de trabajar con cualquier herramienta de Big Data, es esencial definir objetivos claros y elegir el software que mejor satisfaga las necesidades específicas de la empresa. Si eliges bien, las herramientas de Big Data pueden ayudarte a mejorar los procesos de toma de decisiones y a conocer más y mejor a tus clientes. 

Si necesitas ayuda para elegir la herramienta de Big Data adecuada para tu empresa, puedes ponerte en contacto con nosotros. ¡Estaremos encantados de ayudarte! 

 

Escrito exclusivamente para bismart.com. Texto de Frank Hamilton | Frank Hamilton trabaja como editor en Writing Judge y como autor de textos para Best Writers Online. Es un escritor profesional experto en temáticas como el blogging, el marketing digital y la educación autodidacta. Le encanta viajar y habla español, francés, alemán e inglés.
Publicado por Núria Emilio