Introducción
Big Data es un conjunto de datos grande y complejo generado por varias fuentes y crece exponencialmente. Es tan extenso y diverso que los métodos tradicionales de procesamiento de datos no pueden manejarlo. El volumen, la velocidad y la variedad de Big Data pueden dificultar su procesamiento y análisis. Aún así, proporciona conocimientos e información valiosos que se pueden utilizar para impulsar las decisiones comerciales y la innovación.
Big Data puede provenir de varias fuentes, como redes sociales, búsquedas en Internet, transacciones, sensores y datos generados por máquinas. El gran tamaño de Big Data requiere tecnologías potentes y escalables, como bases de datos Hadoop, Spark y NoSQL, para almacenarlo y procesarlo.
El valor de Big Data radica en su capacidad para revelar patrones, tendencias y conocimientos que no serían evidentes en conjuntos de datos más pequeños. Se puede utilizar para diversos fines, incluidos estudios de mercado, detección de fraudes, mantenimiento predictivo y marketing personalizado.
Índice del contenido
Aplicaciones de Big Data
Big Data tiene muchos aplicaciones en varias industrias y puede aportar un valor significativo a las organizaciones que lo aprovechan de manera efectiva. Algunas de las formas comunes en que las industrias obtienen valor de Big Data son:
Healthcare
Los grandes datos mejoran los resultados de los pacientes, reducen los costos y hacen avanzar la investigación médica. Por ejemplo, puede analizar grandes cantidades de datos de pacientes para identificar factores de riesgo y patrones de enfermedades o desarrollar planes de tratamiento personalizados.
Mercado
Big Data se utiliza en el comercio minorista para comprender mejor el comportamiento, las preferencias y los hábitos de compra de los clientes. Esta información se puede utilizar para mejorar los esfuerzos de marketing, aumentar las ventas y optimizar la gestión de la cadena de suministro.
Finanzas
Big Data se utiliza para detectar fraudes, evaluar el riesgo crediticio y mejorar la toma de decisiones de inversión. Por ejemplo, las instituciones financieras pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones de comportamiento inusuales que puedan indicar actividad fraudulenta.
Elaboración
Big Data se utiliza para optimizar los procesos de producción, reducir costos y mejorar la calidad del producto. Por ejemplo, se puede usar para analizar datos de máquinas para identificar fallas potenciales en los equipos antes de que ocurran.
Telecomunicaciones
Big data mejora el rendimiento de la red, la experiencia del cliente y los esfuerzos de marketing. Por ejemplo, las empresas de telecomunicaciones pueden analizar los registros de datos de llamadas y los patrones de uso para optimizar la capacidad de la red e identificar posibles problemas.
Transporte
Big Data se utiliza para optimizar rutas, reducir el consumo de combustible y mejorar la seguridad. Por ejemplo, puede analizar el GPS del vehículo y los datos de los sensores para identificar las rutas más eficientes y mejorar la seguridad del conductor.
Estos son solo algunos ejemplos de cómo Big Data puede aportar valor a diferentes industrias. Las aplicaciones de Big Data pueden variar según la industria y las necesidades específicas de una empresa.
Hadoop
Un marco de código abierto para almacenar y procesar grandes datos. Proporciona un sistema de archivos distribuido llamado Hadoop Distributed File System (HDFS) y un marco computacional llamado MapReduce. HDFS está diseñado para almacenar y administrar grandes cantidades de datos en un clúster de hardware básico. MapReduce es un modelo de programación utilizado para procesar y analizar grandes conjuntos de datos en paralelo. Hadoop es altamente escalable y tolerante a fallas, lo que lo hace adecuado para procesar conjuntos de datos masivos en un entorno distribuido.
Fuente: wikimedia.com
Pros:
- Almacenamiento de datos escalable y flexible
- Solución rentable para el procesamiento de big data
- Admite una amplia gama de herramientas de procesamiento de datos
Contras:
- Configuración y administración complejas
- Limitaciones de rendimiento para el procesamiento de datos en tiempo real
- Funciones de seguridad limitadas
Spark
Un motor de procesamiento de datos de código abierto para análisis de big data. Proporciona un motor computacional en memoria que puede procesar grandes conjuntos de datos 100 veces más rápido que MapReduce de Hadoop. El modelo de programación de Spark se basa en conjuntos de datos distribuidos resistentes (RDD), recopilaciones de datos distribuidos que se pueden procesar en paralelo. Spark es compatible con varios lenguajes de programación, incluidos Python, Java y Scala, lo que facilita a los desarrolladores la creación de aplicaciones de big data. Las API principales de Spark incluyen Spark SQL, Spark Streaming, MLlib y GraphX, que brindan funcionalidad para consultas SQL, procesamiento de secuencias, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos.
Fuente: wikipedia.com
Pros:
- Procesamiento de datos rápido y eficiente
- Admite transmisión de datos en tiempo real y procesamiento por lotes
- Interoperable con otras herramientas de big data como Hadoop y Hive
Contras:
- Altos requisitos de memoria para grandes conjuntos de datos
- Instalación y configuración complejas
- Capacidades limitadas de aprendizaje automático en comparación con otras herramientas
Flink
Un marco de procesamiento de datos de código abierto para el procesamiento por lotes y en tiempo real. Flink proporciona un motor de flujo de datos de transmisión para procesar flujos de datos continuos en tiempo real. A diferencia de otros motores de procesamiento de transmisiones que procesan transmisiones como una secuencia de lotes pequeños, Flink procesa transmisiones como un flujo continuo de eventos. El modelo de procesamiento de flujo de Flink se basa en flujos de datos y procesamiento de flujo con estado, lo que permite a los desarrolladores escribir canales de procesamiento de eventos complejos. Flink también admite el procesamiento por lotes y puede procesar grandes conjuntos de datos utilizando la misma API.
Fuente: knoldus
Pros:
- Capacidades de procesamiento de datos en tiempo real
- Procesamiento eficiente basado en eventos
- Escalable y tolerante a fallas
Contras:
- La empinada curva de aprendizaje para los nuevos usuarios
- Soporte limitado para algunos casos de uso de big data
- Limitaciones de rendimiento para conjuntos de datos extensos
Colmena
Una herramienta de almacenamiento de datos de código abierto para gestionar big data. Administra grandes conjuntos de datos almacenados en HDFS de Hadoop u otros sistemas de archivos compatibles mediante consultas similares a SQL llamadas HiveQL. HiveQL es similar a SQL, lo que facilita a los usuarios de SQL trabajar con grandes datos almacenados en Hadoop. Hive traduce las consultas de HiveQL en trabajos de MapReduce, que luego se ejecutan en un clúster de Hadoop.
Fuente: wikipedia
Pros:
- Admite consultas similares a SQL para el análisis de datos
- Interoperable con otras herramientas de big data
- Solución de almacenamiento de datos escalable y eficiente
Contras:
- Limitaciones de rendimiento para el procesamiento de datos en tiempo real
- Soporte limitado para análisis avanzado y aprendizaje automático
- Configuración y administración complejas
Storm
Un sistema de procesamiento de datos en tiempo real de código abierto para manejar grandes flujos de datos. Fue desarrollado en BackType y luego de código abierto. Storm procesa flujos de datos en tiempo real, lo que lo hace ideal para casos de uso en los que los datos deben procesarse y analizarse a medida que se generan. Storm es altamente escalable y se puede implementar fácilmente en un clúster de servidores básicos, lo que lo hace ideal para el procesamiento de big data. Storm también brinda confiabilidad mediante el uso de un "nodo maestro" que supervisa el procesamiento de flujos de datos, redirigiendo automáticamente los datos a otros nodos en caso de falla.
Fuente: wikipedia
Pros:
- Capacidades de procesamiento de datos en tiempo real
- Escalable y tolerante a fallas
- Admite una amplia gama de fuentes de datos
Contras:
- Instalación y configuración complejas
- Soporte limitado para el procesamiento por lotes
- Limitaciones de rendimiento para grandes conjuntos de datos
Cassandra
Una base de datos NoSQL de código abierto para manejar grandes datos. Inicialmente fue desarrollado en Facebook y luego fue de código abierto. Cassandra está diseñado para manejar grandes cantidades de datos en muchos servidores básicos, lo que brinda alta disponibilidad sin un punto único de falla. Utiliza una arquitectura de igual a igual, lo que le permite escalar horizontalmente y manejar fácilmente cantidades crecientes de datos y tráfico. Cassandra también proporciona consistencia ajustable, lo que significa que los clientes pueden elegir la consistencia que necesitan para una operación en particular.
Fuente: wikipedia
Pros:
- Alta disponibilidad y escalabilidad
- Soporta procesamiento de datos en tiempo real
- Manejo eficiente de grandes cantidades de datos no estructurados
Contras:
- Configuración y administración complejas
- Soporte limitado para análisis avanzado
- Limitaciones de rendimiento para conjuntos de datos enormes
Zookeeper
Una herramienta de código abierto para gestionar la coordinación de sistemas distribuidos. Fue desarrollado originalmente en Yahoo! y más tarde de código abierto. ZooKeeper proporciona un depósito centralizado de información de configuración, nombres y servicios de sincronización para sistemas distribuidos. También proporciona una forma simple y distribuida de coordinar tareas en un grupo de servidores, lo que lo hace ideal para sistemas distribuidos a gran escala. ZooKeeper es conocido por su confiabilidad y tolerancia a fallas, ya que utiliza un sistema de "quórum" para garantizar que el estado del sistema permanezca constante, incluso en caso de falla de un nodo.
Fuente: wikipedia
Pros:
- Proporciona coordinación y gestión para sistemas distribuidos.
- Escalable y tolerante a fallas
- Admite una amplia gama de casos de uso
Contras:
- Configuración y administración complejas
- Limitaciones de rendimiento para grandes conjuntos de datos
- Funciones de seguridad limitadas
Cuidador de elefantes
Una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para el análisis de big data. Fue creado para facilitar a los desarrolladores el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático en grandes cantidades de datos. Mahout proporciona una biblioteca de algoritmos para tareas como sistemas de recomendación, clasificación, agrupamiento y filtrado colaborativo. Está construido sobre Apache Hadoop, lo que le permite escalar para manejar enormes cantidades de datos, lo que lo hace ideal para el procesamiento de big data. Mahout también proporciona una API simple y fácil de usar para integrar algoritmos en aplicaciones, lo que la hace accesible para muchos desarrolladores y organizaciones. Mahout ayuda a las organizaciones a obtener información de sus datos y a tomar mejores decisiones basadas en datos al proporcionar algoritmos escalables de aprendizaje automático.
Fuente: wikipedia
Pros:
- Admite una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático
- Interoperable con otras herramientas de big data
- Análisis de datos escalable y eficiente
Contras:
- Soporte limitado para aprendizaje profundo y redes neuronales
- La empinada curva de aprendizaje para los nuevos usuarios
- Limitaciones de rendimiento para grandes conjuntos de datos
Cerdo
Una plataforma de código abierto para el análisis de datos y la manipulación de big data. Fue creado para facilitar a los desarrolladores el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos. Pig proporciona un lenguaje de secuencias de comandos simple llamado Pig Latin, que permite a los desarrolladores escribir tareas complejas de procesamiento de datos de manera concisa y sencilla. Pig traduce los scripts de Pig Latin en una serie de trabajos de MapReduce que se pueden ejecutar en un clúster de Hadoop, lo que le permite escalar para manejar cantidades sustanciales de datos. Esto hace que Pig sea muy adecuado para su uso en el procesamiento y análisis de big data.
Fuente: wikipedia
Pros:
- Admite el análisis y la manipulación de datos utilizando un lenguaje de programación de alto nivel
- Interoperable con otras herramientas de big data
- Procesamiento de datos escalable y eficiente
Contras:
- Limitaciones de rendimiento para el procesamiento de datos en tiempo real
- Soporte limitado para análisis avanzado y aprendizaje automático
- La empinada curva de aprendizaje para los nuevos usuarios
HBase
Una base de datos NoSQL de código abierto para manejar big data, especialmente datos no estructurados. Es una base de datos orientada a columnas que proporciona acceso aleatorio en tiempo real a big data. HBase está diseñado para manejar grandes cantidades de datos, escalando a miles de millones de filas y millones de columnas. Utiliza una arquitectura distribuida, lo que le permite escalar horizontalmente a través de muchos servidores básicos y brindar alta disponibilidad sin un punto único de falla. HBase también proporciona una gran coherencia, lo que garantiza que los datos estén siempre actualizados y sean precisos, incluso ante fallas de los nodos. Esto hace que HBase sea ideal para casos de uso que requieren acceso a datos en tiempo real y una gran consistencia, como juegos en línea, servicios financieros y análisis de datos geoespaciales.
Fuente: wikipedia
Pros:
- Admite el procesamiento y la recuperación de datos en tiempo real
- Manejo escalable y eficiente de grandes cantidades de datos no estructurados
- Interoperable con otras herramientas de big data
Contras:
- Configuración y administración complejas
- Soporte limitado para análisis avanzado
- Limitaciones de rendimiento para conjuntos de datos enormes
Cloudera
Plataforma avanzada de gestión de datos, aprendizaje automático y análisis ampliamente utilizada en la industria.
Fuente: cloudera.com
- Pros: funciones avanzadas como gestión de datos, aprendizaje automático y análisis. Una plataforma ampliamente utilizada que está bien considerada en la industria.
- Contras: mayor costo en comparación con las alternativas de código abierto, opciones de personalización limitadas.
MapR
Plataforma Big Data de alto rendimiento, confiable y segura para casos de uso empresarial.
Fuente: Maprwikipedia.com
- Pros: plataforma de alto rendimiento, confiable y segura para casos de uso empresarial.
- Contras: mayor costo en comparación con las alternativas de código abierto, opciones de personalización limitadas.
Databricks
Entorno colaborativo para que los equipos de ciencia de datos, ingeniería y negocios trabajen juntos en proyectos de Big Data.
Fuente: databricks.com
- Pros: Entorno colaborativo para que los equipos de ciencia de datos, ingeniería y negocios trabajen juntos en proyectos de Big Data.
- Contras: mayor costo en comparación con las alternativas de código abierto, opciones de personalización limitadas.
BigInsights de IBM
Plataforma integral de Big Data para gestión de datos, análisis y aprendizaje automático.
Fuente: IBMcloud
- Pros: plataforma integral de Big Data que proporciona una gama de funciones para la gestión de datos, el análisis y el aprendizaje automático.
- Contras: mayor costo en comparación con las alternativas de código abierto, opciones de personalización limitadas.
Microsoft HDInsight
Fácil acceso a Apache Hadoop y Apache Spark en Microsoft Azure.
Fuente: comunidad tecnológica de Microsoft
- Pros: Fácil acceso a Apache Hadoop y Apache Spark en Microsoft Azure.
- Contras: mayor costo en comparación con las alternativas de código abierto, opciones de personalización limitadas.
Talend
Plataforma integral de Big Data para la integración, calidad y gestión de datos.
Fuente: Wikimedia commons
- Pros: plataforma integral de Big Data que proporciona varias herramientas para la integración, calidad y gestión de datos.
- Contras: mayor costo en comparación con las alternativas de código abierto, opciones de personalización limitadas.
SAP HANA
Plataforma de Big Data en memoria para procesamiento y análisis de datos en tiempo real.
Fuente: Acceder
- Pros: plataforma de Big Data en memoria que proporciona capacidades de análisis y procesamiento de datos en tiempo real.
- Contras: mayor costo en comparación con las alternativas de código abierto, opciones de personalización limitadas.
Edición de Big Data de Informatica
Plataforma Big Data para la integración, calidad y gestión de datos.
Fuente: Mindmajix
- Pros: plataforma de Big Data que proporciona capacidades de integración, calidad y gestión de datos.
- Contras: mayor costo en comparación con las alternativas de código abierto, opciones de personalización limitadas.
Dispositivo de Big Data de Oracle
Plataforma Big Data preconfigurada para Apache Hadoop y Apache Cassandra en hardware Oracle.
Fuente: puerta de investigación
- Pros: plataforma de Big Data preconfigurada que brinda fácil acceso a Apache Hadoop y Apache Cassandra en hardware de Oracle.
- Contras: mayor costo en comparación con las alternativas de código abierto, opciones de personalización limitadas.
Ventaja de Teradata
Plataforma integral de Big Data para análisis avanzados, aprendizaje automático y gestión de datos.
Fuente: Teradata
- Pros: plataforma integral de Big Data que proporciona análisis avanzados, aprendizaje automático y capacidades de gestión de datos.
- Contras: mayor costo en comparación con las alternativas de código abierto, opciones de personalización limitadas.
¿Cuánto ganan los ingenieros de Big Data?
El salario de un ingeniero de Big Data puede variar ampliamente según factores como la ubicación, la empresa y la experiencia. En promedio, los ingenieros de Big Data en los Estados Unidos pueden ganar entre $ 100,000 y $ 150,000 al año, y los que más ganan ganan más de $ 180,000 al año.
En India, el salario promedio de un ingeniero de Big Data es de alrededor de INR 8,00,000 a INR 15,00,000 por año. Sin embargo, los salarios pueden variar mucho según factores como la empresa, la ubicación y la experiencia.
Es importante tener en cuenta que los salarios en la industria de la tecnología pueden ser altos, pero la demanda de ingenieros de Big Data calificados también es alta. Por lo tanto, puede ser una opción de carrera lucrativa para aquellos con las habilidades y la experiencia adecuadas.
Hoja de ruta para aprender tecnologías de Big Data
Para aprender big data, aquí hay una posible hoja de ruta:
- Aprende programación: Un lenguaje de programación como Python, Java o Scala es esencial para trabajar con big data. Python es popular en la comunidad de ciencia de datos debido a su simplicidad, mientras que Java y Scala se usan comúnmente en plataformas de big data como Hadoop y Spark. Comience con los conceptos básicos de programación, como variables, tipos de datos, estructuras de control y funciones. Luego, aprenda a usar bibliotecas para la manipulación, el análisis y la visualización de datos.
- Aprenda SQL: SQL es el lenguaje utilizado para consultar y gestionar grandes datos en bases de datos relacionales. Es importante aprender SQL para trabajar con grandes conjuntos de datos almacenados en bases de datos como MySQL, PostgreSQL u Oracle. Aprenda a escribir consultas básicas, manipular datos, unir tablas y agregar datos.
- Entender Hadoop: Hadoop es un gran marco de procesamiento de datos de código abierto que proporciona un sistema de archivos distribuido (HDFS) y un motor MapReduce para procesar datos en paralelo. Aprende sobre su arquitectura, componentes y cómo funciona. También deberá aprender a instalar y configurar Hadoop en su sistema.
- Aprende chispa: Apache Spark es un popular motor de procesamiento de big data más rápido que el motor MapReduce de Hadoop. Aprenda a usar Spark para procesar datos, crear aplicaciones de big data y realizar tareas de aprendizaje automático. Deberá aprender el modelo de programación Spark, las estructuras de datos y las API.
- Aprender bases de datos NoSQL: NoSQL Las bases de datos como MongoDB, Cassandra y HBase se utilizan para almacenar datos no estructurados y semiestructurados en aplicaciones de big data. Obtenga información sobre sus modelos de datos, lenguajes de consulta y cómo usarlos para almacenar y recuperar datos.
- Aprenda la visualización de datos: Visualización de datos presenta datos en un formato visual, como tablas, gráficos o mapas. Aprenda a usar herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI o D3.js para presentar datos de manera eficaz. Deberá aprender a crear visualizaciones fáciles de entender, interactivas y atractivas.
- Aprenda el aprendizaje automático: Aprendizaje automático se utiliza para analizar grandes datos y extraer información. Obtenga información sobre los algoritmos de aprendizaje automático, incluida la regresión, la agrupación en clústeres y la clasificación. También deberá aprender a usar bibliotecas de aprendizaje automático como Scikit-learn, TensorFlow y Keras.
- Practica con proyectos de big data: Para dominar los grandes datos, la práctica es esencial. Trabaje en proyectos de big data que impliquen el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos. Puede comenzar descargando conjuntos de datos públicos o creando sus propios conjuntos de datos. Intente crear aplicaciones de big data integrales, desde la adquisición de datos hasta el procesamiento, el almacenamiento, el análisis y la visualización de datos.
Aparte de esto, también puede echar un vistazo a las siguientes cosas:
- Formas de tratar datos semiestructurados con grandes volúmenes.
- Utilizando ETL Pipelines para implementar nuestro sistema en la nube como Azure, GCP, AWS, etc.
- ¿Cómo se pueden utilizar los conceptos de minería de datos para preparar cuadros de mando interactivos y crear un ecosistema completo?
- La eficiencia del procesamiento por lotes frente al procesamiento de flujo en Big Data Analytics o Business Intelligence.
Recuerde que el big data es un campo muy amplio; esto es solo una hoja de ruta básica. Continúe aprendiendo y explorando para volverse experto en big data.
Para obtener más información sobre Big Data Technologies de personas mayores, puede consultar los archivos de Analytics Vidhya para ingenieros de datos.
Conclusión
En conclusión, el uso de herramientas de Big Data se ha vuelto cada vez más importante para organizaciones de todos los tamaños y en diversas industrias. Las herramientas enumeradas en este artículo representan algunas de las herramientas de Big Data más utilizadas y mejor consideradas entre los profesionales en 2023. Ya sea que esté buscando soluciones de código abierto o de código cerrado, existe una herramienta de Big Data que puede satisfacer sus necesidades. La clave es evaluar cuidadosamente sus requisitos y elegir la herramienta que mejor se adapte a su caso de uso y presupuesto. Con la herramienta Big Data adecuada, las organizaciones pueden obtener información valiosa de sus datos, tomar decisiones informadas y mantenerse por delante de la competencia.
Los puntos clave de este artículo son:
- Big Data es una herramienta cada vez más importante para organizaciones de todos los tamaños y en diversas industrias.
- Hay una gran cantidad de herramientas Big Data disponibles, tanto de código abierto como de código cerrado.
- Las herramientas de Big Data de código abierto más utilizadas incluyen Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, Apache Hive, Apache Storm, Apache Cassandra, Apache Zookeeper, Apache Mahout, Apache Pig y Apache HBase.
- Algunas de las herramientas de Big Data de código cerrado más utilizadas incluyen Cloudera, MapR, Databricks, IBM BigInsights, Microsoft HDInsight, Talend, SAP HANA, Informatica Big Data Edition, Oracle Big Data Appliance y Teradata Vantage.
- La idoneidad de una herramienta de Big Data en particular depende de los requisitos y casos de uso específicos de la organización.
- La herramienta Big Data adecuada puede ayudar a las organizaciones a obtener información valiosa de sus datos, tomar decisiones informadas y mantenerse por delante de la competencia.
- El campo de Big Data está evolucionando rápidamente y es importante que las organizaciones se mantengan al día con las últimas tendencias y tecnologías para seguir siendo competitivas.
Para aprender todas las tecnologías mencionadas relacionadas con big data de una manera más estructurada y concisa, puede consultar los siguientes cursos o programas de Analytics Vidhya por personas con experiencia. Después de aprender, puede ser contratado por organizaciones como Deloitte, PayPal, KPMG, Meesho, paisaBazzar, etc.
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- Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/top-20-big-data-tools-used-by-professionals-in-2023/
