Las 7 mejores herramientas de análisis de datos para exprimir al máximo el Big Data
7 de julio de 2022
Head of Marketing and Communication
El Big Data o esa cantidad incesante e infinita de datos para analizar, procesar y traducir se ha convertido en una disciplina fundamental para la empleabilidad de hoy en día.
Existen todo tipo de competencias, relativas a Big Data; así como profesionales especializados en cada uno de sus ámbitos.
De este modo, elegir una herramienta adecuada para cada aspecto del Big Data es fundamental. En el siguiente post, hablamos de las 7 mejores herramientas de análisis de datos para exprimir al máximo el Big Data.
¿Eres experto en Data Science o estás especializado en Data Mining? Sea cual sea tu especialidad, el siguiente listado sobre estas 7 mejores herramientas de análisis de datos va a serte de gran ayuda. Y tú, ¿ya utilizas alguna de estas herramientas de Big Data?
En primer lugar, cabe señalar en este ranking de 7 mejores herramientas de análisis de datos a Tableau. Tableau es uno de los softwares más utilizados en Big Data, gracias a la posibilidad de generar bases de datos, hojas de cálculo o de disponer de sus servicios cloud. Tableau es fundamental para la visualización de datos.
Y es que Tableau es una herramienta clave para la administración y un análisis de datos completo, seguro, eficaz y adaptable. Además, se trata de un programa muy intuitivo muy empleado en estadística.
Integrate.io es una herramienta de análisis de datos diseñada específicamente para e-commerce. Emplea el sistema escalable Xplenty, el cual es clave para ofrecer datos tanto a pymes como a grandes empresas a través de una plataforma en la nube.
Una herramienta fundamental para la integración de datos y muy demandada en marketing, ventas o finanzas, entre otros sectores. En este sentido, el usuario puede también programar trabajos y chequear el estado de cada proyecto.
Por otro lado, Splunk es una plataforma especializada en la recolección, indexación o monitorización de datos provenientes de servidores, dispositivos o apps, entre otros. Una herramienta que analiza tanto datos estructurados como no estructurados y en tiempo real.
Asimismo, cuida con especial atención la seguridad; permitiendo generar permisos de acceso para cada grupo de usuarios.
A esta lista de las 7 mejores herramientas de análisis de datos para exprimir al máximo el Big Data, añadimos el siguiente software especializado en la generación de bases de datos:
MongoDB es de código abierto, escalable, flexible, fácil de aprender, gratuito y utilizable en los principales sistemas operativos.
En definitiva, un sistema de base de datos NoSQL –muy utilizado en Big Data- que emplea el lenguaje de programación C++ y que se ocupa del almacenamiento de datos en estructuras BSON y con un esquema dinámico. Asimismo, esta herramienta es un complemento ideal para JavaScript.
Apache SAMOA es una plataforma de datos, que mediante Machine Learning, emplea algoritmos de predicción para su tratamiento.
Rápido, cómodo, con gran capacidad de volumen y especializado en Data Mining o minería de datos; así es Apache SAMOA.
Otra herramienta especializada en Data Mining o minería de datos es RapidMiner. Este software está especializado en el análisis de datos y permite generar analíticas de calidad.
Una plataforma de Business Intelligence, que se puede aplicar a todo tipo de ámbitos laborales: educación, desarrollo web, investigación o negocios.
Finalmente, queremos señalar otra herramienta clave en Big Data. Pese a no ser un software como tal, el lenguaje de programación R es también fundamental para el análisis de datos.
R es un lenguaje de programación muy útil en la investigación estadística. Es capaz de llevar adelante cálculos numéricos y generar gráficos, que permiten con mayor facilidad la visualización y manipulación de datos.
Este lenguaje de programación es utilizado en todo tipo de sectores laborales, donde podemos destacar el financiero o económico, así como el sanitario.
Por consiguiente, no podía faltar en este top 7 de las mejores herramientas de análisis de datos, ideales para Big Data.
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