Clasificar y depurar información en Big Data

Autor: | Última modificación: 31 de agosto de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Clasificar y depurar información consiste en trabajar con datos, en saber cómo y dónde hay que usarlos. Por eso lo primero que hay que entender es dónde conseguir esos datos que se utilizarán.

¿Dónde están los datos?

Los libros

Existe mucha información en papel que aún se necesita digitalizar. La tecnología avanza, y con ella, los distintos modos en los que se hacen las cosas.

imagen prediseñada: libros

Excel

Excel es una de las mejores herramientas para clasificar y depurar información de los datos que obtenemos. Es una herramienta relativamente sencilla de manejar y ofrece un mundo de posibilidades de visualización.

¿Su punto débil? Cuando trabaja con mucha información, se vuelve lento, y normalmente en analítica de datos se trabaja con volúmenes de información sumamente elevados, lo que convierte el trabajo con datos de esta herramienta tan destacada en un caos.

Sin embargo, sigue siendo una buena opción si no se tiene que trabajar con registros grandes, ya que las gráficas que posee Excel las poseen pocos programas.

imagen prediseñada: gráficos y estadísticas

Cápsula informativa

Cuando trabajas con Excel, existe la posibilidad de convertir el archivo de Excel en un archivo con extensión .csv, que podrá importarse a bases de datos como MySQL por medio de MySQL Workbench, el Sistema Gestor de Bases de Datos (SGBD) de MySQL. Si no sabes cómo funciona Workbench, puedes encontrar más información al respecto en su página oficial.

El problema de algunas herramientas de visualización

Existen herramientas para visualización de datos que son una caja negra. No son prácticas y la posibilidad de trabajar con ellas se vuelve casi nula.

Imagina, por ejemplo, que tienes que llevar el conteo de llamadas que se hicieron en el día en determinadas áreas. Recurres a una de estas herramientas y lo único que te muestra es el número de llamadas; no te muestra información de usuarios o datos relevantes de las llamadas.

Aunque esto de la estrategia de negocio tiene más que ver con marketing que con Big Data, muchas de las herramientas que se utilizan para clasificar y depurar información deben ser reestructuradas, necesitan integrarse y generar un valor único en la empresa que las use. Esto se debe a que, como están, no son funcionales: brindan un montón de datos que no puedes o no sabes cómo usar, te toca buscar tutoriales y manuales enteros sobre la manera de trabajar con esos datos.

Bases de datos NoSQL

Las bases de datos arreglan el problema que se presenta con Excel respecto a trabajar con volúmenes de datos muy grandes, aunque poseen otro tipo de restricciones.

Existen múltiples bases de datos con las que se puede trabajar, sin embargo, hay tres muy famosas sobre las que cualquiera que quiera incursionar en el mundo de la programación debe conocer:

  • Oracle.
  • MySQL.
  • SQL Server.

Estas bases de datos no son tan utilizadas en Big Data, ya que pertenecen al grupo de bases de datos SQL, pero debes tener en cuenta su funcionamiento si quieres aprender a manejar bases de datos NoSQL, que son las más usadas en Big Data para clasificar y depurar información.

La gran diferencia entre las bases de datos SQL y NoSQL es que la primera tiene la capacidad de clasificar y depurar información de datos estructurados, es decir:

  • SQL: la información se organiza en tablas que poseen unos identificadores y, por medio de estos, se pueden enlazar tablas.
  • NoSQL: trabaja en clasificar y depurar información de datos no estructurados, esto significa que la información no está organizada en tablas con identificadores, sino que acoge volúmenes de datos muy grandes que pueden estar en distintos formatos. Además de eso, posee una escalabilidad que permite el procesamiento y consulta de datos para hacer mucho más óptimo el proceso de clasificar y depurar información en Big Data.
imagen prediseñada: clasificar y depurar información en big data

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