Las herramientas big data se han convertido en parte fundamental del sistema IT de empresas de todos los tamaños y sectores. Durante años, las corporaciones han ido acumulando millones de datos sin ningún tipo de control ni tratamiento. Hace poco comenzó una tendencia imparable, denominada big data, que demostró que el análisis de la información que tenían las empresas les podría ayudar a tomar mejores decisiones.
Los principales objetivos de las soluciones de big data van encaminados a obtener valor de los datos, analizando, procesando y almacenando la información que tienen las compañías y la que van incorporando día a día, como resultado de sus interacciones. A lo largo del tiempo han surgido multitud de herramientas en este sentido tanto de código abierto como de pago por licencia. Estas son las más interesantes desde el punto de vista de la revolución que han provocado en el puesto de trabajo:
Es la plataforma de big data más popular que se caracteriza por procesar conjuntos de datos de gran tamaño de una forma muy eficaz. Hadoop es un proyecto open source (de código abierto) que facilita la creación de un conjunto de ordenadores unidos entre sí (lo que se conoce como clúster) que se encargan de analizar esos datos en paralelo y de forma masiva.
Actualmente sigue en desarrollo por una comunidad de profesionales, quienes utilizan el lenguaje informático Java y al que, de forma especial, contribuyen multinacionales como Yahoo. Entre sus revoluciones a la hora trabajar es que, al contar con un ecosistema que distribuye el fichero en nodos, facilita a los desarrolladores la programación y es capaz de ejecutar los procesos en paralelo.
Se trata de una herramienta cuya principal funcionalidad es que guarda los datos en documentos, en lugar de en registros y no es necesario seguir un esquema. Tienen un sistema de clasificación diferente en el que los documentos de una colección pueden tener diferentes caminos a seguir. Los documentos se almacenan en BSON y están escrito en el lenguaje de programación C++.
Una de las grandes ventajas de MongoDB es que se puede utilizar en multitud de proyectos del día a día. Prácticamente, cualquier aplicación cuyo fin sea almacenar datos semi estructurados (como muchas webs o las aplicaciones CRUD) pueden utilizarla. La única percepción importante con esta herramienta es que hay que pensar previamente si se va a «denormalizar» los datos, normalizarlos o una solución a medio camino entre ambos.
Se trata de una solución de búsqueda y recuperación de documentos, desarrollado con Java y publicado en open source bajo la licencia de Apache (al igual que Hadoop). Esta solución está enfocada a los documentos indexados y se distingue por su enorme simplicidad. Utiliza una interfaz JSON, lo que quiere decir que cualquier consulta que se haga es fácil de leer y de depurar por los desarrolladores.
Otros de los rasgos destacables de Elasticsearch es que permite una arquitectura muy escalable, de alta disponibilidad y distribuida, resultando muy indicada para soluciones NoSQL. Al ser de la misma familia que Hadoop, ambas son compatibles para ser utilizadas en proyectos de big data.
Denominada como «la nueva revolución del big data», esta plataforma es capaz de analizar y gestionar grandes cantidades de información de una manera más escalable, más rápida y, además, con costes menores de mantenimiento e implementación. Para los administradores de sistema esto supone un revulsivo en su forma de trabajar, al igual que para sus empresas.
Debido a su evolución en el tratamiento de los datos, esta herramienta de código abierto tiene una comunidad de desarrolladores muy numerosa y activa. Estos se encuentran con una consola muy interactiva y cómoda para trabajar, a lo que se le añade una API especialmente diseñada para trabajar con grandes datos y de una forma muy ágil. Todas estas mejoras redundan en una entrega más eficaz de los proyectos.
Una de las principales revoluciones en la forma de trabajar que experimentan las compañías que cuentan con herramientas de big data es que mejora el diálogo con sus clientes. La estrategia customer experience cuyo principio y fin es tener usuarios contentos, es más difícil de conseguir de lo que parece.
Hoy en día, los consumidores tienen a mano muchas formas de comunicación con las que comparten con otros sus impresiones, necesidades y críticas. Las marcas tienen que estar ahí donde están sus clientes para que estos perciban que son importantes para ella y desarrollar la fidelidad que tanto anhelan. La multitud de canales de comunicación generan incontables datos desestructurados que son difíciles de abarcar si no se cuentan con soluciones como las mencionadas anteriormente. Con ellas, la comunicación entre empresa y cliente es mucho más fluida y cómoda.
En solo un instante, permiten probar cientos de miles de variaciones en un producto para comprobar cómo estas pueden afectarle
Derivado de esto, la información recogida y analizada puede servir para un rediseño de los productos y servicios que ofrece la empresa. O quizás, una evolución de los mismos, adaptándose al ritmo que va marcando el mercado y que, de no ser por los análisis de big data, pasarían desapercibidos para el negocio. Para ello es necesario distinguir qué datos ofrecen información realmente útil y cuáles no, utilizando los primeros en beneficio de la empresa y, por ende, en el de sus clientes.
Otra de las ventajas de las herramientas big data es que, en solo un instante, permiten probar cientos de miles de variaciones en un producto (ya sea de diseño u otra cualidad) para comprobar cómo estas pueden afectarle. De esta manera, los responsables no tienen que perder tiempo ni dinero en los cambios hechos a ciegas, sino basarse en los modelos predictivos que se obtienen tras el análisis de miles de datos.
En definitiva, la célebre frase de que «los datos son el petróleo del siglo XXI» tiene más sentido que nunca si se aplica a la manera en cómo está revolucionando la forma en la que se trabaja. Existen numerosas herramientas en el mercado para satisfacer todas las necesidades de compañías de cualquier tamaño y sector, adaptándose de forma flexible a sus necesidades de gestión de la información, tanto de la almacenada durante años como la que está viniendo a través de los diferentes canales.
