3 herramientas de Big Data imprescindibles en Machine Learning y Deep Learning

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Por: admin
agosto 12, 2020
admin
agosto 12, 2020

En los últimos tiempos se ha producido una mejora considerable en la capacidad de procesamiento de datos, lo que supone un crecimiento exponencial en la cantidad de datos procesados. Por este motivo, el desarrollo de las herramientas de Big Data para analizar, procesar y almacenar los datos es un aspecto clave en la evolución de esta disciplina.

La evolución del Big Data gira en torno a tres conceptos fundamentales: Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning y Deep Learning. La Inteligencia Artificial es un concepto englobador que se define como un conjunto de programas informáticos que imitan el comportamiento humano. Por su parte, Machine Learning y Deep Learning son modelos de IA basados en algoritmos que permiten realizar funciones específicas como reconocimiento de imágenes, elaboración de predicciones o procesado de lenguaje. Para llevar a cabo estas funciones, existen distintas herramientas de Big Data con características diferentes y concretas. A continuación, repasamos las más importantes.

Las 3 herramientas de Big Data más utilizadas

1.     Spark

Es la herramienta de Big Data más potente para el procesamiento de grandes volúmenes de información.  Así pues, no es de extrañar que sea el sistema de procesamiento de datos más utilizado por las empresas y organizaciones más importantes del mundo.

Spark es un motor de código abierto para el procesamiento de datos gestionado por la Apache Software Foundation. Entre sus principales ventajas destaca su organización en clústeres, que permite realizar operaciones sobre un gran volumen de datos. El sistema trabaja en memoria para conseguir una mayor velocidad de procesamiento.

Además, la plataforma Spark integra distintas soluciones para potenciar su rendimiento:

  • Spark SQL: módulo para el procesamiento de datos estructurados.
  • Spark Streaming: componente que posibilita la ingesta de datos en tiempo real mediante un proceso de gestión continuo.
  • Machine Learning Library (MLlib): biblioteca de algoritmos de Machine Learning para distintas finalidades como clasificación, regresión, análisis…
  • GraphX: API de procesamiento gráfico.

2.     Hadoop

Esta herramienta de Big Data surge cuando Google se encuentra con la necesidad de procesar los datos a alta velocidad en un momento en el que el volumen de información disponible en la web experimenta un crecimiento exponencial. Para conseguir este objetivo, la estrategia del gigante online pasa por la creación de un sistema de archivos distribuidos o nodos. Así nace Hadoop, un sistema de código abierto impulsado por las nuevas exigencias del entorno digital. Sus principales ventajas son las siguientes:

  • Almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
  • Alta velocidad gracias a su modelo de cómputo distribuido.
  • Tolerancia a fallos de hardware mediante la redirección de nodos en caso de error y la creación de copias automáticas.
  • Flexibilidad en el almacenamiento de datos no estructurados como imágenes, vídeos o textos.
  • Descubrimiento y análisis mediante un entorno de pruebas que permite la ejecución de algoritmos analíticos. Con una inversión mínima, las empresas y organizaciones pueden apostar por la innovación a través de la analítica en Big data.

3.     Power BI

Power BI es una solución de inteligencia empresarial desarrollada por Microsoft. Permite recopilar información de diferentes fuentes en tiempo real y crear paneles, gráficos e informes compartidos por un gran número de usuarios. Se trata, por tanto, de una herramienta de Bussines Inteligente (BI) orientada a la monitorización de los datos relativos a una empresa u organización para su análisis y valoración en la toma de decisiones.

Entre sus funcionalidades destacan, además del almacenamiento masivo de datos, las capacidades de preparación y descubrimiento de datos, así como la creación de paneles interactivos completamente personalizables en función de las necesidades de cada usuario. Power BI integra distintas herramientas para la creación de informes como una aplicación de escritorio, una nube o un mercado de recursos visuales para hacer más atractivos los documentos. Además, cuenta con apps para iOS y Android y permite una integración completa con los servicios Office 365.

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