5 herramientas de big data que tu empresa necesita
Disponer de información en tiempo real, histórica y predictiva nos ayudará a entender mejor cómo funciona nuestra empresa, qué errores cometemos, dónde se producen las fugas de costes, y cómo y cuándo podemos atajarlo de forma predictiva.
Actualmente el análisis de datos se ha convertido en el gran objetivo de muchas empresas. Su importancia se ha convertido en una cuestión de superveniencia. Las empresas que se sumen al análisis de datos a gran escala podrán optimizar sus costes de producción, aumentar su conocimiento del cliente y potenciar nuevos modelos de negocio hasta la fecha desconocidos. Estos aspectos serán determinantes en los próximos años y marcarán el devenir de muchas organizaciones.
Disponer de información en tiempo real, histórica y predictiva nos ayudará a entender mejor cómo funciona nuestra empresa, qué errores cometemos, dónde se producen las fugas de costes, y cómo y cuándo podemos atajarlo de forma predictiva.
Conocer las distintas herramientas de big data que existen nos puede ayudar a entender mejor estos volúmenes de datos a gran escala, realizando análisis de datos en tiempo real y alertando al negocio de las posibles desviaciones en las proyecciones tanto económicas como de producción.
Todos los responsables de departamentos que generen datos están implicados en mayor o menor medida en su análisis y control, así como en lograr construir un BI real y basado en datos “buenos hacia dirección”. Sectores como la industria, la agricultura o la administración pública son claves en el manejo y optimización de estos datos a gran escala y en tiempo real.
Nos encontramos en uno de los mejores momentos para empezar a asentar las bases tecnológicas que permitan a las compañías entender, enriquecer y aprovechar las enormes posibilidades que los buenos datos ofrecen para la toma de decisiones más precisas, eficientes y rápidas.
El objetivo final de un proyecto que incluya herramientas de big data será, no solamente disponer de información de consulta sobre la evolución de dichas acciones, sino ser un mecanismo de impacto directo en el negocio y la mejora de la toma de decisiones. En este sentido, la cadena de valor del dato abarca todos los procesos que generan información susceptible de ser almacenada y tratada para aportar relevancia, como los Nesmotes de Nespra, preparados para suministrar la información a las herramientas de big data en tiempo real y centralizándola en la nube para ser consultada por las herramientas de big data y BI.
Por qué el Big Data es tan importante y qué desafíos presenta para las empresas
La información y el conocimiento se han convertido en un activo estratégico y una fuente de ventaja competitiva (y de riesgo estratégico) para la empresa, tanto o más importante que los productos o servicios que ofrece. Los retos que presenta la captura de datos en la llamada «revolución del dato» son enormes:
- Liderazgo directivo al máximo nivel.
- Adquisición y gestión del talento (analistas y arquitectos de datos).
- Tecnología (desarrollo de la arquitectura e infraestructura de base y, a la vez, herramientas sencillas para los usuarios finales).
- Proceso más inteligente y compartido de toma de decisiones.
- Cambio cultural para muchas empresas.
Empezar un proyecto de big data implica entender tres aspectos fundamentales: de qué datos disponemos, cuáles son necesarios y cuáles aportan valor al final del ciclo. Estos tres puntos determinan el alcance del proyecto y el objetivo del negocio. Bien definidos podemos estar en condiciones de abordar la siguiente parte de un proyecto de big data o BI: qué perfiles están implicados, tecnologías y costes de explotación.
Las herramientas de Big Data necesarias
Podemos entender como herramientas de big data el conjunto de sistemas capaces de obtener, procesar y analizar la información de la organización. Siguiendo este principio, los Nesmotes de Nespra se sitúan en las primeras capas de obtención de información, proporcionando a las herramientas de big data y BI la información necesaria, veraz y en tiempo real que estas necesitan consumir.
En las capas superiores encontramos herramientas de machine learning, deep learning, business intelligence, etc. Entre ellas, las más conocidas son las siguientes:
- Hadoop
- Apache Storm
- Python
- Elasticsearch
- Apache Spark
Además de estas herramientas, también se podrían mencionar sistemas como Apache Flink, Presto, Apache HBase, Apache Cassandra o Apache Kudu.
Nesmote, la solución para el análisis de datos en tiempo real
La solución de Nesmotes de Nespra permite obtener la información de los sensores de la organización de forma rápida, segura y centralizada en la nube, permitiendo consultar los datos en tiempo real desde un panel de información (Nescloud) accesible desde cualquier dispositivo o desde cualquier aplicación de big data mediante APIs seguras.
Esta nube con información de la red de sensores y la información de captura obtenida, resulta básica para construir sistemas de big data y nutrir de información las herramientas que demandan estos volúmenes de datos.
Los Nesmotes pueden instalarse fácil y rápidamente en las organizaciones capturando la información relevante al instante y mostrándola de forma agrupada. Las empresas no necesitan desplegar complejos sistemas de almacenamiento de información, replicación de datos y frameworks de datos, con Nesmote la complejidad se reduce a una simple consulta del dato en la nube, cómo y dónde quiera.
