Diego Caldentey
Hoy existen algunas herramientas ‘top’ que resultan imprescindibles para afrontar el apasionante desafío del análisis de datos. ‘MongoDB’, ‘R’, ‘Hadoop’, y ‘Spark’ son cuatro de las más potentes. Permiten ‘leer’ el mensaje que emiten los datos de una manera rápida, fácil y certera.
Uno de los grandes pilares en el universo del Big Data es la tecnología. La irrupción masiva de datos implica una demanda concreta: que su contenido sea ‘digerible’ y más sencillo y ágil de interpretar. Para ello, hoy existen algunas herramientas ‘top’ que resultan imprescindibles para afrontar el apasionante desafío del análisis de datos.
‘MongoDB’, ‘R’, ‘Hadoop’, y ‘Spark’ son cuatro de las más potentes. En un mercado saturado de instrumentos de este tipo permiten, a través de gráficas, ‘leer’ el mensaje que emiten los datos de una manera rápida, fácil y certera.
La oferta de elementos tecnológicos de visualización de datos es amplia y muy variada. Entonces, ¿por qué es tan necesario estudiar este conjunto de herramientas tan ‘poderosas’, por encima de las demás? ¿Cuál es el secreto de su éxito para que reinen en el sector? Muchos expertos, profesionales consagrados, académicos y blogueros especializados coinciden en posicionarlas en la cima del ranking.
Entre sus virtudes, algunas de estas herramientas son consideradas de bajo nivel (el usuario tiene que programar sus soluciones). Esto las convierte en más versátiles. Por su parte, otras resultan esenciales para análisis puntuales, y o para la construcción de estrategias de negocio basadas en datos.
Para los novatos en el mundo de las visualizaciones de datos la mejor opción es experimentar con herramientas que permitan hacer gráficos estándar de manera más simple. Y en este rubro, hay instrumentos que se llevan todas las medallas, por eficacia, practicidad y sencillez.
Otro escenario se plantea cuando se trata de profesionales más experimentados, con conocimientos técnicos elevados. En ese contexto lo mejor sería usar librerías más flexibles.
Luis de la Fuente Valentín, Director del máster en ‘Big Data’ online de UNIR explica por qué MongoDB’, ‘R’, ‘Hadoop’ y ‘Spark’ son algunas de las opciones más recomendadas para que los interesados en este campo se capaciten.
‘R’: en el top 10 de los lenguajes más utilizados en 2018
El análisis de datos pasa casi siempre por el tratamiento estadístico de los mismos. Dependiendo de la naturaleza y forma de los datos, los métodos a aplicar pueden ser realmente diversos. Por tanto es importante que la herramienta que vayamos a utilizar disponga de un amplio catálogo de métodos, según De la Fuente.
‘R’ está en el top 10 de los lenguajes más utilizados en el mundo en 2018. De ellos, es el único que no es de propósito general. Se trata de un lenguaje especializado en tratamiento estadístico que incorpora una enorme cantidad de librerías
“Es aquí donde el lenguaje ‘R’ no tiene rival. No en vano ‘R’ está en el top 10 de los lenguajes más utilizados en el mundo en 2018. De ellos, es el único que no es de propósito general. Se trata de un lenguaje especializado en tratamiento estadístico que incorpora una enorme cantidad de librerías. “A medida que ha crecido en popularidad han ido apareciendo herramientas de apoyo, como puede ser ‘RStudio’. Se ha incrementado el número de librerías disponibles ya no sólo para la estadística, sino para la captación de datos o la minería de texto”, apunta el también director del Experto en Data Science de UNIR.
‘MongoDB’: un modelo de almacenamiento centrado en documentos
Como bien apunta el especialista, en entornos de análisis de datos normalmente no se habla de estructuras de datos relacionales, sino más bien de registros de eventos autocontenidos. Éstos no necesitan un complejo modelo de datos para ser almacenados y gestionados.
“Además, la cantidad de registros que un entorno Big Data podría generar hace que una base de datos relacional no sea el modelo más apropiado en este caso. La alternativa reside en el concepto NoSQL (not-only-SQL), cuyo máximo exponente es MongoDB”, resalta el docente.
Se trata de un modelo de almacenamiento centrado en documentos que permite características como un modelado flexible, un almacenamiento y procesamiento distribuido de los datos, además de un buen rendimiento con altos volúmenes de datos. Según De la Fuente, “aprender MongoDB es, por tanto, una necesidad a la hora de introducirse en el mundo del análisis de los datos”.
‘Hadoop’: una de las más utilizadas para procesar grandes volúmenes de datos
En 2004 Google propuso el modelo Map-Reduce para el procesamiento paralelo de los datos, recuerda el profesor. El proyecto Apache recogió el testigo y elaboró el sistema Hadoop, que es una infraestructura basada en software libre para la aplicación del paradigma Map-Reduce.
Hadoop surgió todo un ecosistema de aplicaciones y es una de las plataformas más utilizadas para el procesamiento de grandes volúmenes de datos
“Alrededor de Hadoop surgió todo un ecosistema de aplicaciones (Hive, Pig) y en la actualidad se trata de una de las plataformas más utilizadas para el procesamiento de grandes volúmenes de datos”, resalta el docente.
‘Spark’: reduce mucho el tiempo de procesamiento necesario de datos
“Una alternativa más reciente es ‘Spark’, que añade la posibilidad de procesar datos en streaming además de trabajarlos in-memory, por lo que reduce mucho el tiempo de procesamiento necesario”, considera el especialista.
Spark ha ganado mucho terreno y es considerada una plataforma más potente y avanzada. Sea cual sea la plataforma a utilizar, conocer los conceptos en los que reposan las plataformas Hadoop y Spark es imperativo para poder formarse como arquitecto de datos, concluye.
