El uso de Big Data por parte de las empresas es cada vez más significativo. Todas buscan mayores cantidades de información que les permitan llegar al cliente idóneo. Por eso, han surgido decenas de herramientas para manejar Big Data, pero ¿cuál escoger? Te ayudamos con una selección de herramientas de Big Data que deberías conocer.
Índice de contenidos
Software para Big Data: herramientas imprescindibles
El Big Data se ha convertido en algo imprescindible para las empresas en la actualidad. El análisis de datos es vital para las compañías, pues proporciona información muy valiosa que permite crear estrategias centradas en captar nuevos clientes, y también en incrementar las ventas. Pero una cantidad de datos tan vasta como la que se obtiene en estos procesos es muy difícil de analizar si no empleamos los medios adecuados. Así que, seguidamente, te mostramos 10 de las mejores herramientas para manejar Big Data.
Apache Hadoop
Es la herramienta de Big Data más utilizada, de hecho, compañías como Facebook o The New York Times la emplean, y ha servido de modelo para el resto. Hadoop es un framework que permite procesar grandes volúmenes de datos en lote usando modelos de programación simples. Es escalable, por lo que puede pasar de operar en un sólo servidor a hacerlo en múltiples.
Elasticsearch
Elasticsearch permite el procesamiento de grandes cantidades de datos y ver la evolución de éstos en tiempo real. Además, proporciona gráficos que ayudan a comprender con más facilidad la información obtenida. Una de las ventajas de esta herramienta es que puede expandirse con Elastic Stack, un paquete de productos que aumentan las prestaciones de Elasticsearch. Mozilla y Etsy son algunas de las empresas que han empleado esta herramienta de Big Data.
Apache Storm
Storm es una herramienta de Big Data open-source que puede ser usada con cualquier lenguaje de programación. Procesa en tiempo real y de forma sencilla grandes cantidades de datos, el sistema crea topologías de los macrodatos para transformarlos y analizarlos de forma continua mientras flujos de información entran al sistema constantemente.
MongoDB
Se trata de una base de datos NoSQL optimizada para trabajar con grupos de datos que varían con frecuencia, o que son semiestructurados o inestructurados. Se emplea para almacenar datos de aplicaciones móviles y de sistemas de gestión de contenidos, entre otros. Es empleada por compañías como Bosch y Telefónica.
Apache Spark
La característica más destacable de esta herramienta de Big Data es su velocidad, siendo 100 veces más rápida que Hadoop. Spark analiza datos por lotes y también en tiempo real, y permite la creación de aplicaciones en diferentes lenguajes: Java, Python, R y Scala.
Python
Python cuenta con la ventaja de que sólo hay que tener unos conocimientos mínimos de informática para poder usarla, lo hace que tenga una gran comunidad de usuarios con la opción de crear sus propias librerías. El inconveniente de esta herramienta de Big Data es la velocidad, ya que es notablemente más lenta que sus competidoras.
Apache Cassandra
Cassandra es una base de datos NoSQL desarrollada en un principio por Facebook. Es la mejor opción si lo que necesitas es escalabilidad y alta disponibilidad sin comprometer el rendimiento. Netflix y Reddit son usuarios de esta herramienta.
Lenguaje R
R es un entorno y lenguaje de programación enfocado mayormente al análisis estadístico, ya que es muy parecido al lenguaje matemático; aunque también se emplea para el análisis de Big Data. Cuenta con una extensa comunidad de usuarios, por lo que hay disponible una gran cantidad de librerías. R es muy usada por estadistas y data miners.
Apache Drill
Drill es un framework open-source que permite trabajar en análisis interactivos de grupos de datos a gran escala. Fue diseñado para poder alcanzar una alta escalabilidad en servidores y para poder procesar de petabytes de datos y millones de registros en pocos segundos. Soporta una gran variedad de sistemas de archivos y bases de datos.
Apache Oozie
Esta herramienta de Big Data es un sistema de flujo de trabajo que permite definir un amplio rango de trabajos escritos o programados en diferentes lenguajes. Además, Oozie vincula los trabajos y permite a los usuarios establecer relaciones de dependencia entre ellos.
¿Qué es marketing analytics o marketing analítico?
Es la evolución natural del marketing online. Ni más ni menos. Es como deberían hacerse las cosas en el contexto online actual. El marketing y más cuando hablamos de internet, siempre se ha basado en datos. El crecimiento en volumen, variedad y velocidad con la que se generan los datos, ha hecho que todas las disciplinas, y en especial, el marketing online, requieran una parte analítica mucho más potente.
Marketing Analítico o marketing analytics es una evolución de la filosofía de análisis que aplicamos en el marketing de resultados, pero con una visión global de toda la estrategia digital de la empresa. Analiza toda la actividad de la empresa y sus estrategias (captación, branding, etc.), y basa sus decisiones en un buen análisis basado en los datos de la mayor calidad posible. Es decir, sacar mayor partido de los datos.
Esta vuelta de tuerca en el análisis requiere procesos y técnicas que hasta ahora solo eran aplicados por analistas digitales. Para la recopilación y análisis de estos datos los profesionales trabajan con google analytics marketing para medir su impacto en dicho buscador.
Marketing analytics, definición y concepto.
“El Marketing Analytics es la disciplina que utiliza los datos disponibles para evaluar las estrategias y poder tomar las decisiones más adecuadas para optimizar los resultados de negocio.”
Como veis se parece bastante a la idea del marketing online que podemos tener muchos. Lo que realmente hace que sea distinto, son los procesos y técnicas que usamos para tomar las mejores decisiones.
Procesos y técnicas del marketing analytics online
- Estrategia: es la base de todo. Para poder analizarla correctamente, debe saber cómo definirla, ponerla en marcha, es decir, tener la experiencia suficiente como para detectar sus puntos fuertes y débiles.
- Analítica digital: profundizar en la definición y análisis de las métricas más importantes relacionadas con la toma de decisiones en marketing y en las técnicas de análisis.
- Conocer las herramientas de medición más básicas, que le faciliten los datos necesarios para tomar las decisiones.
- Visualización e interpretación de dashboards, para poder hacer un correcto análisis.
- Medición del retorno de la inversión y de los modelos de atribución online y offline.
- Análisis predictivo para saber lo que es posible que pase en el futuro, en base a los datos actuales. Lo que requiere conocimientos de estadística aplicada a la publicidad y la analítica digital.
- CRM Analytics: para profundizar en el conocimiento del usuario y analizar cosas tan importantes como el Customer Lifetime Value.
Descubre todo lo que Comunicare tiene para ofrecerte
Una agencia SEO debe ser resolutiva y encontrar la forma de posicionarse para cualquier tipo de palabra clave por dura que sea la competencia, llevando a cabo una estrategia de buscadores que cumpla con los objetivos que necesitas con tu negocio. La clave del posicionamiento reside en medir bien los esfuerzos que son necesarios para posicionarte en cada una de las palabras clave y valorar con el cliente el presupuesto disponible para lograrlo. En todos los casos los esfuerzos de posicionamiento deben ser medidos y reportados por las agencias de SEO para que sea el cliente quien pueda decidir entrar en la lucha por esa palabra clave o elige otra menos competitiva. Los esfuerzos para lograr mejores rankings son siempre constantes y suelen afectar a otras palabras clave.
Una agencia SEM Madrid es aquella que se ha especializado en la publicidad pagada en Google, con el objetivo de conseguir que las webs de sus clientes aparezcan entre los primeros resultados arrojados por Google cuando el usuario busca una determinada palabra clave. Como agencia SEM Madrid, desde Comunicare nos dedicamos a la búsqueda de las mejores palabras, a la elaboración de los anuncios y a la monitorización de los resultados para saber si los esfuerzos llevados a cabo han conseguido o no los frutos esperados por el cliente.
Desde Comunicare somos una agencia social ads en la que creamos y optimizamos campañas en redes sociales con el objetivo de generar ventas, captar leads o conseguir nuevas visitas de segmentos específicos. Nos encargamos de comparar los distintos canales y modificamos la inversión en función de la rentabilidad. Trabajamos de manera diaria en la optimización de audiencias, anuncios, pujas, páginas de destino y todo lo que puedas imaginar hasta que conseguimos la rentabilidad máxima.
A través de nuestro servicio de Marketing place Ads Consigue vender más y obtén mejores opiniones en tus productos con más rentabilidad. Gestionar las campañas en Amazon es mucho más complejo que activar los anuncios. Reducir los costes de adquisición, optimizar las pujas y enviar el tráfico hacia tus productos con mayor rentabilidad en el momento justo requiere el conocimiento que llevamos años adquiriendo para ofrecerte lo máximo. Google Search Console es un servicio gratuito para webmasters de Google que permite a los creadores de páginas web comprobar el estado de la indexación de sus sitios en internet por el buscador y optimizar su visibilidad.
Desde Comunicare analizamos audiencias, competidores y todos los factores que intervienen en la efectividad de los contenidos. Proponemos mejoras y forzamos a que las comunidades crezcan a través de nuestras estrategias en redes sociales:
– Analizamos y planificamos contenidos para cada una de las redes sociales. Nos encargamos de estudiar el sector, su histórico y los objetivos que debemos cumplir. Planificamos y programamos un plan de contenidos a medida.
– Realizamos pruebas de difusión para completar el plan basándonos en datos. Realizamos una batería de tests para determinar qué contenidos nos ayudan a cumplir más rápidamente cada uno de los objetivos.
– Medición, seguimiento y análisis en tiempo real por Google Data Studio. Ponemos a tu disposición un panel de métricas en Google Data Studio para controlar con un solo click todos los resultados de la campaña.
Preguntas frecuentes
¿Qué herramientas usa un Data Analyst?
A continuación se presentan algunas herramientas de análisis de datos que puede utilizarse para una gestión de datos perfecta.
- Microsoft Power BI.
- Programación en R.
- SAS.
- Python.
- Excel.
- Tableau Public.
- Rapid Miner.
- Apache Spark.
¿Cómo seleccionas una herramienta para el manejo de Big Data?
Al elegir herramientas big data, además de prestar atención al presupuesto y las capacidades internas, hay que tener en cuenta:
- Las necesidades presentes y futuras de la organización.
- Los datos con los que cuenta la empresa y sus fuentes.
- El objetivo de la inversión en tecnología.
- La dificultad de implementación.
¿Qué se necesita para ser Big Data?
- Perfil matemático y analista.
- Conocimientos informáticos, matemáticos y estadísticos.
- Control de la tecnología y de las bases de datos, como SQL o PL/SQL.
- Habilidades de programación y control de programas como R o Python.
- Administración de sistemas de almacenamiento distribuido.
¿Qué hace el Big Data?
El big data le permite recopilar datos de redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción, así como maximizar el valor ofrecido.
¿Qué se puede hacer con la Big Data?
- Técnicas de Machine Learning
- Mantenimiento en base al análisis predictivo
- Desarrollo de nuevos productos
- Experiencia del cliente
- Control de stock
- Prevención del fraude
- Innovación
¿Qué son las herramientas para el procesamiento de datos?
Son un instrumento estadístico de gran utilidad para dar una idea global sobre una situación estadística, los datos que proporcionan son aproximados. Por herramientas de recolección de datos se entienden las diferentes formas en que se recaban los datos, se miden, codificación y validan.