Las mejores herramientas de análisis de datos: guía completa
Una actividad con un potencial de crecimiento exponencial; una ciencia, la de la analítica de datos, que apenas está mostrando la importancia que tendrá para la economía mundial. Para los profesionales, un universo de posibilidades con infinidad de desarrollos y aplicaciones para optimizar al máximo estos recursos. Aquí, una guía completa con las mejores herramientas para el análisis de datos.
Es un concepto que llegó para quedarse y que, con el desarrollo de internet, las telecomunicaciones y las nuevas tecnologías, se considera una de las grandes fuerzas que mueven la economía a nivel internacional. Nos referimos al Big Data, el término con el que se denomina al fenómeno de los datos, a ese gran conjunto de información y recursos –de ahí su denominación, en inglés, que viene a significar macrodatos– a los que se les está sacando un gran partido, tanto profesionales como empresas y todo tipo de organizaciones.
El Big Data es relativamente nuevo, al menos tal y como se concibe a día de hoy. Sin embargo, en las décadas de 1960 y 1970 se empezaron a desarrollar los primeros centros de datos y fue entonces que se comenzó a trabajar con estos recursos como fuente de información, para analizar situaciones y proponer estrategias.
Con los años se ha ido conociendo más al respecto, tanto que a día de hoy las empresas españolas lo consideran una prioridad y en 2027 este mercado habrá alcanzado los 274.000 millones de dólares. En España, el 85% de las compañías afirman tener ya estrategias para optimizar la gestión de datos, superándose en un 2% a la media de Europa (información de Statista). Ante esto, es evidente que profesionales y organizaciones están avanzando al respecto, con formación y especialización, con aplicaciones y soluciones concretamente creadas para el Big Data, como se verá a continuación.
Inteligencia artificial para análisis de datos: cómo potenciar la toma de decisiones
La analítica de datos es muy efectiva para tomar decisiones con fundamento, enfrentándose con garantías pues se sustentan en información de valor. ¿Cómo ayudan las herramientas de análisis de datos? Varios puntos clave:
- Monitoreo en tiempo real, contando a las organizaciones información de relevancia al momento, conocimientos instantáneos sobre operaciones en activo o proyectos que se estén desarrollando.
- Predicción de tendencias: la buena gestión de estos recursos facilita el poder descubrir patrones o ciertas conductas y eso es un impulso para la toma de decisiones estratégicas.
- Mejor conocimiento del cliente, de la audiencia: esto hará que sea más fácil llegar al público y captar su atención, su consumo. Para marketing y ventas la analítica de datos es reveladora.
- Optimiza recursos y procedimientos: se pueden estudiar los resultados de ciertas acciones o iniciativas e incluso analizar el devenir de la empresa, para proponer posibles mejoras que redunden en la productividad, entre otros aspectos.
- Abordaje de posibles amenazas y riesgos de seguridad informática: ante anomalía en los datos o comportamientos inusuales, es más sencillo llegar a tiempo a un posible ataque externo que podría desestabilizar la organización.
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Principales herramientas de Big Data
El sector tecnológico ha ido desarrollando soluciones específicas para la recopilación y almacenamiento de información. A día de hoy, existen numerosas herramientas de Big Data, siendo estas algunas de las más utilizadas:
- Apache Hadoop: podría decirse que es el ‘best seller’ del sector, utilizada por medios como The New York Times e incluso por Facebook. Es un framework gratuito y de código abierto que facilita el procesamiento de grandes cantidades de datos.
- Elasticsearch: los profesionales destacan que se puede ver la evolución de los datos que recopila y procesa en tiempo real. Indexa los diferentes tipos de contenidos y permite hacer búsquedas complejas.
- Apache Storm: también procesa en tiempo real grandes cantidades de datos y crea topologías de macro datos para transformarlos. Facilita bastante el trabajo.
- MongoDB: esta es una base de datos no relacional que es gratuita y permite trabajar con información que varía con asiduidad. Se emplea especialmente para datos de aplicaciones móviles y sistemas de gestión de contenidos.
- Python: diríase que es un clásico del Big Data, sencilla al uso pero que requiere de conocimientos para su buen uso. Es un lenguaje interpretado que se ejecuta en línea y cuenta con una biblioteca notable. Uno de sus inconvenientes, la velocidad, porque es algo más lenta que el resto.
Aplicaciones para análisis de datos
Existen infinidad de apps y desarrollos tecnológicos destinados a la analítica de información. Estas deben reunir varios aspectos importantes para que sean efectivas, cualidades que están en las herramientas de Big Data citadas anteriormente.
- Gran capacidad para gestionar un ingente volumen de datos.
- Velocidad para recibir y actuar sobre la información que llega, para poder ofrecer incluso un seguimiento en tiempo real, como se ve en algunas de las herramientas para análisis de datos referidas anteriormente.
- Variedad de formatos admitidos, tanto estructurados como no estructurados.
- Selección de datos a procesar: imprescindible que la aplicación pueda descubrir referencias duplicadas, detectar anomalías o ciertas inconsistencias.
Un último aspecto sería que los recursos adquiridos sean de valor, pero eso ha de valorarlo el equipo que analice la información recopilada. De ahí la importancia de contar con profesionales formados en el mundo de la analítica de datos e información, con posgrados como los que se pueden encontrar en EAE Business Barcelona: el Máster Business Analytics & Data Strategy y el Máster en Big Data & Analytics.
Lenguaje de programación para Big Data: ¿Cuáles son?
La recopilación, análisis y gestión de datos ha requerido de un lenguaje de programación específico para poder almacenar y estructurar la información recopilada. Así, existen varios lenguajes de programación para Big Data especialmente conocidos por ser los más usados y efectivos. Estos son algunos de ellos:
- Hadoop y MapReduce, considerados los pilares de la analítica de datos. Ambos asociados a Java, idóneos para ingentes volúmenes de recursos.
- Apache Spark, escrito en Scala pero compatible con Python y Java. Destaca por su velocidad y por la capacidad que tiene, muy versátil, apuntan los expertos en Big Data.
- Python y PySpark: lo mejor de Python, sus bibliotecas, con la potencia de Spark.
Sin lugar a dudas, con esta mini guía de herramientas para análisis de datos y aplicaciones para Big Data el lector podrá entender que hay un auténtico universo destinado a generar desarrollos y programas para optimizar el uso de la información que se recopila. El mundo del Big Data está en expansión y es una de las áreas que ofrece mejores expectativas laborales y posibilidades profesionales a futuro.
