Nuestras selecciones para las 10 principales herramientas de gestión de Big Data

Los datos son un activo en el mundo empresarial actual. No es de extrañar que casi todas las empresas lo agreguen de tantas fuentes como sea posible. La importancia de los datos y las herramientas de gestión de datos es tremenda para la comunidad empresarial, y ellos lo han reconocido. Para medir los datos con las métricas correctas y los resultados esperados, las herramientas de análisis de datos se utilizan ampliamente. Los estudios sugieren que los ingresos de las herramientas de análisis de datos aumentaron en un 50 %, a alrededor de $ 187 mil millones en 2019. Es esencial aprovechar las herramientas y técnicas de gestión de big data, ya que está demostrando ser vital para la adquisición de clientes y el crecimiento competitivo. A medida que las herramientas de administración de big data recopilan, clasifican y analizan datos y luego brindan información y predicciones, se pueden usar de manera efectiva para predecir tendencias futuras.

Por qué análisis de datos

• Al analizar los datos, puede obtener una imagen clara de las preferencias de los consumidores, el panorama competitivo, el potencial de crecimiento y más.
• Las herramientas analíticas gratuitas y de código abierto se pueden aprovechar para mejorar el negocio de la empresa sin costo adicional.

¿Qué herramientas de gestión de datos utilizar?

Al usar herramientas de análisis de datos, puede utilizar muchas funciones integradas en lugar de tener que diseñar las mismas desde cero. No solo acelera el valor que obtiene del análisis de Big Data, sino que también obtiene información de mejor calidad en poco tiempo. A continuación se presentan algunas de las herramientas de análisis de datos más utilizadas. Hemos tratado de organizar estas herramientas en cada etapa del proceso de análisis de Big Data; esto consiste en ETL (preparación de datos), análisis de datos (procesamiento de números reales) y visualización de datos (transformación de números en información procesable para la gestión empresarial). Estas herramientas pueden ayudar a que su marca crezca considerablemente con un gasto mínimo o nulo:

Etapa 1: Etapa ETL

En Data Analytics, ETL es un proceso en el que los datos se recopilan desde el sistema de origen y se transfieren a un almacén de datos. Es el paso principal en la cadena de análisis de datos. Las diversas herramientas disponibles para ETL son:

1) Servidor de información de IBM Infosphere

Es una plataforma de integración de datos que consta de una familia de productos relacionados con el análisis de datos. Tiene capacidades de procesamiento paralelo masivo (MPP) que pueden ofrecer una plataforma enormemente escalable y flexible para procesar múltiples variedades de volúmenes de datos. No solo ayuda a recopilar los datos, sino que también tiene la capacidad de verificar la calidad de los datos. La herramienta ha sido ampliamente utilizada por las empresas desde el momento en que se introdujo. Una encuesta reciente realizada por Gartner le otorgó 4.2 estrellas de 5.

2) Gestión de datos SAS

SAS Data Management es un programa que ayuda a limpiar, monitorear, transformar y proteger los datos y también ayuda a mejorar la calidad y confiabilidad de los datos. La herramienta ayuda a implementar, extraer, transformar y cargar la arquitectura para aprovechar las capacidades nativas de la plataforma de origen y de destino. La plataforma proporciona 300 transformaciones basadas en SQL preconstruidas que tienen la capacidad de insertar, fusionar y eliminar datos de diferentes orígenes y destinos.

3) PowerCenter Informática

PowerCenter Informatica es un producto empresarial de Informatica que proporciona una plataforma para la integración de datos. Es un producto totalmente escalable y de alto rendimiento. Dado que es muy accesible, es bastante popular entre la comunidad de análisis de datos. Su capacidad para administrar una amplia gama de actividades de integración de datos en una plataforma lo ha hecho muy popular. Su capacidad para simplificar el proceso de data marts y data warehouses es realmente sorprendente. PowerCenter también ha ayudado a muchas empresas a colaborar con éxito el aspecto comercial con la parte de TI. Las principales características de PowerCenter Informatica son:

• Enmascaramiento de datos
• Gestión de metadatos
• Recuperación perfecta
• Particionamiento dinámico

Etapa de análisis de datos

La asombrosa capacidad de Big Data para mejorar drásticamente la experiencia del cliente y transformar los modelos de negocios lo ha convertido en una de las principales innovaciones de la década actual. Para que una empresa utilice sus datos de la mejor manera, tiene que convertir los datos en conocimiento. Las herramientas de análisis de datos entran en escena aquí. Por ejemplo, las empresas de fabricación pueden monitorear los datos provenientes de los sensores de la máquina y, con la ayuda del análisis de datos, pueden modificar los procesos de la máquina antes de que ocurra un evento catastrófico. Después de analizar la importancia de Big Data Analytics, aquí hay algunas herramientas populares que puede implementar en sus sistemas:

4) Análisis de negocios de Pentaho

Al proporcionar análisis de datos comerciales en una única plataforma integrada, Pentaho intenta resolver los diversos desafíos relacionados con la integración de datos. Pentaho puede ser el futuro de Data Analytics, ya que su software de código abierto está fácilmente disponible y es fácil de usar. Su plataforma integrable puede manejar todos los requisitos, incluidos proyectos diversos y de Big Data. Pentaho innova constantemente y agrega nuevas funciones a su plataforma moderna e integrada. Pentaho fue el primer proveedor importante en introducir una herramienta de análisis de big data. Desde entonces, siempre ha ocupado una posición de liderazgo en el análisis de big data. Al aprovechar su entrada temprana y sus actualizaciones tecnológicas continuas, Pentaho ha podido obtener una gran parte de los clientes de análisis de datos. Con este producto simple pero poderoso, las empresas pueden ahorrar mucho tiempo en el diseño e implementación de soluciones de análisis de big data. Los servicios de todo el espectro, incluidos los financieros, minoristas y sanitarios, utilizan el producto de Pentaho.

5) Servidor Skytree

Skytree Server es un programa de aprendizaje automático basado en IA que pretende ser un reemplazo de las bases de datos SQL. Al tomar conjuntos de datos no estructurados y analizarlos más rápido que cualquier otro método tradicional, se ha vuelto bastante popular entre las empresas. Sus algoritmos de aprendizaje se utilizan en múltiples industrias para una amplia gama de aplicaciones que incluyen ventas, detección de fraudes, astronomía, etc. El comportamiento predictivo de la herramienta es bastante efectivo para pronosticar tendencias futuras. La aplicación ajusta automáticamente los algoritmos necesarios a través de su técnica de aprendizaje automático. También hay una versión de prueba gratuita del software disponible por la empresa.

Etapa de visualización de datos

Al colocar los datos triturados en un contexto visual, se vuelve mucho más fácil de entender para las personas. Esta es la USP de la visualización de datos. Al colocar la información en un formato gráfico, la información se comunica de manera clara y eficiente. Es el último paso en la escalera de análisis de datos. Algunas de las herramientas populares e importantes utilizadas para la visualización de datos son:

6) Cuadro

Tableau es una herramienta de visualización de datos que ayuda a las empresas a entender y comprender los datos en un formato gráfico en unos pocos minutos. Es simple de operar pero tiene una arquitectura bastante robusta. Tableau ayuda a las empresas a crear paneles interactivos y dinámicos. Al filtrar los temas de datos poco interesantes, un usuario puede ahorrar mucho tiempo y recursos. Los dos productos principales de la empresa Tableau son Tableau Desktop y Tableau Server.

7) D3.js

D3 es una biblioteca de JavaScript que ayuda a producir visualizaciones de datos dinámicas e interactivas en navegadores web. D3 o Data-Driven Documents funciona con la ayuda de los estándares CSS y HTML5 ampliamente utilizados. D3 aprovecha al máximo las capacidades de los navegadores modernos para generar imágenes sorprendentes. El énfasis de D3 en los estándares web permite a las empresas evitar vincularse a cualquier red propietaria. D3 permite a las empresas vincular datos complejos a un modelo de objeto de documento (DOM) y luego aplicar transformaciones basadas en Big Data al documento. Por su eficiente manipulación del documento basado en datos, D3 ayuda a resolver problemas complejos.

8) Gráficos altos

Highcharts es uno de los productos de visualización de big data más populares y lo utilizan grandes marcas como BBC, Twitter, IBM, Cisco, Facebook, etc. y muchas más. Highcharts admite varios tipos de gráficos, como gráficos spline, areaspline, de barras, circulares, de columnas y de dispersión. Funciona perfectamente bien con entornos que no son compatibles con Flash (dispositivos con pestañas de iOS) y tiene una sólida compatibilidad con HTML5. Sus opciones de gráficos son una excelente manera de establecer la apariencia predeterminada de una gran cantidad de gráficos que se desarrollarán para diferentes datos. Lo mejor es que esta configuración predeterminada se puede anular con facilidad. Por lo tanto, cualquier personalización es fácilmente realizable.

9) Microsoft PowerBI

Power BI de Microsoft puede conectarse con fuentes de datos de toda la organización y garantizar una preparación de datos simplificada. Puede llevar a cabo análisis personalizados y ofrecer paneles e informes visuales ricos, perspicaces e impresionantes. Funciones como Power Query (para conectar diversas fuentes de datos), transformación DAX y Merge, y Power View (para crear cuadros, mapas y gráficos interactivos) amplifican el valor que obtiene de Microsoft BI para la visualización de datos. Puede optar por la edición local o la versión en la nube, según sus necesidades comerciales específicas. 10) QlikView Esta oferta de Qlik cubre más de 40.000 cuentas de clientes en más de 100 países. Su interfaz ordenada y sin desorden proporciona capacidades ricas no solo en la visualización de datos, sino también en BI y análisis. También se integra bien con su compatriota, Qliksense, para el descubrimiento y la preparación de datos. Puede utilizar su fuerte apoyo de la comunidad para mejorar el nivel y el atractivo visual de los gráficos que puede representar para su conjunto de datos.

Conclusión

Aunque Big Data puede parecer una terminología bastante compleja desde el exterior, una vez que lea un poco al respecto, sabrá que no es tan difícil y fácil de implementar. No tiene que ser un científico de datos para implementarlo en sus negocios, solo use las herramientas de administración de datos anteriores que pueden salvarle el día. ¿Está utilizando otras herramientas de gestión de Big Data que ofrecen rendimientos sustanciales a su negocio? Háganos saber a través de la sección de comentarios a continuación.