¿Qué herramientas de SAP son más populares en Big Data?

Grandes datos. ¿Dónde estaríamos sin él? Sin duda, las empresas no serían tan competitivas. De hecho, las empresas se parecerían más a las de los años 90 o incluso antes, cuando las empresas estaban constantemente bajo el control y la guía de un departamento de marketing que contaba con herramientas rudimentarias para manejar tareas monumentales.

Afortunadamente, todas las empresas contaban con las mismas herramientas, por lo que no importaba si tu negocio crecía a paso de tortuga, porque eso era obligatorio en ese momento.

Eso fue entonces, esto es ahora, y ahora las empresas tienen herramientas que pueden hacer el trabajo que departamentos de marketing completos no podían hacer hace una década. Todas estas herramientas se reúnen en forma de SAP.

¿Qué es SAP?

SAP, aplicado al procesamiento de datos, significa Aplicaciones y Productos de Sistemas. A menudo utilizan SAP y ERP (Enterprise Resource Planning) indistintamente, porque estos dos paradigmas suelen tener el mismo objetivo. Pero SAP tiene más que ver con cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos. Sin embargo, para algunos, ERP es un componente integral de SAP.

¿Pero por qué?

En pocas palabras, ERP es la gestión en tiempo real de procesos de negocio mediados por tecnología. Pero el problema es este: si una empresa utiliza herramientas ERP para gestionar procesos de negocio y luego utiliza herramientas SAP para gestionar Big Data, resulta imposible que una informe a la otra si no se unen. Es por eso que a menudo se ve a SAP y ERP como ideas intercambiables.

Sin embargo, centrémonos en el lado de SAP.

Aunque SAP también es un software para gestionar operaciones comerciales y relaciones con los clientes, queremos abordar Aplicaciones y Productos de Sistemas (no la empresa multinacional europea).

Para que SAP funcione, se deben utilizar varias piezas juntas. Como probablemente sospechas, existe una selección bastante grande de estas herramientas, pero nos centraremos en algunas de las opciones más populares para que tengas una mejor idea de dónde comenzar tu búsqueda de las piezas para colocar tu SAP. soluciones en. juntos.

Una vez que sepa lo que está buscando, puede hacerlo realidad a través de sus propios desarrolladores o contratar un equipo de desarrolladores subcontratado para hacer el trabajo. Sin más preámbulos, echemos un vistazo a algunas herramientas de SAP.

apache hadoop

Apache Hadoop (a menudo llamado simplemente Hadoop) bien puede ser una de las herramientas más importantes del conjunto de herramientas de SAP. Hadoop es un marco para almacenar y administrar datos en grupos de hardware estándar. Hadoop ofrece almacenamiento masivo para prácticamente cualquier tipo de datos. A diferencia de muchas bases de datos estándar, la parte de almacenamiento de datos de Hadoop puede funcionar con datos estructurados y no estructurados.

Por supuesto, Hadoop es más que simplemente almacenar datos. Hadoop se compone de los módulos:

• Hadoop Common: la colección de utilidades y bibliotecas que admiten todos los demás módulos del marco.
• Sistema de archivos distribuido Hadoop: es el sistema de archivos Hadoop diseñado para ejecutarse en hardware básico.
• Hadoop YARN: es el componente de gestión de recursos y programación de trabajos de Hadoop. YARN significa Otro negociador de recursos.
• Hadoop MapReduce: es el marco para escribir aplicaciones que funcionen con Hadoop.

Hadoop es muy popular para Big Data porque:

• Tiene la capacidad de almacenar y procesar rápidamente grandes cantidades de cualquier tipo de datos.
• Proporciona datos y procesamiento con protección contra fallas de hardware.
• Es flexible con los datos que almacena.
• Es altamente escalable.

Hadoop también es de código abierto y de uso gratuito.

MongoDB

MongoDB es una base de datos NoSQL, lo que significa que no está ligada a la estructura de las bases de datos SQL típicas. MongoDB a menudo se considera la base de datos de Big Data. Esta base de datos de código abierto puede manejar capacidades y análisis de datos en tiempo real, utiliza un almacén de valores clave distribuido, se escala horizontalmente (preservando la mayor funcionalidad posible) y funciona con el cálculo de MapReduce.

Pero uno de los aspectos más importantes que hace que MongoDB sea tan importante para Big Data es que se combina perfectamente con varios de los lenguajes de programación más populares (como JavaScript , Ruby y Phyton ).

SAP HANA

SAP HANA (High-Performance Analytic Appliance) es un sistema de gestión de bases de datos relacionales desarrollado por la empresa SAP. El objetivo principal de HANA es almacenar y recuperar datos según los necesiten las aplicaciones.

Además de la capacidad de HANA para realizar consultas analíticas sobre datos transaccionales a medida que se agregan datos en tiempo real, el aspecto más beneficioso de esta herramienta es su compatibilidad con otras tecnologías (bases de datos, hardware y software). Esta versatilidad significa que su empresa puede emplear poderosas habilidades analíticas sin tener que sacrificar las herramientas que ya utiliza.

chispa apache

Estamos de vuelta con Apache. Esta vez, la herramienta en cuestión es Spark, que es un marco informático distribuido de propósito general empleado como motor analítico unificado para el procesamiento de datos a gran escala.

Spark es capaz de realizar tareas de procesamiento en conjuntos masivos de datos, distribuyendo la tarea entre un grupo de computadoras. Debido a su naturaleza de clúster, Spark se ha convertido en uno de los marcos más confiables en Big Data. Y gracias a los enlaces nativos para Java Escala, Python y R, no hay límite para lo que su equipo de desarrollo puede hacer con esta herramienta.

Spark consta de dos componentes principales:

• Controlador: convierte el código en múltiples tareas para distribuirlas a los nodos trabajadores.
• Ejecutores: se ejecutan en nodos y realizan las tareas asignadas.

Spark normalmente se ejecuta en Hadoop YARN, lo que constituye un sólido sistema de gestión de clústeres para la asignación de trabajadores bajo demanda.

búsqueda elástica

Elasticsearch permite a las empresas buscar, analizar e informar sobre las enormes cantidades de datos que han recopilado. Este software ofrece un motor de análisis y búsqueda RESTful distribuido capaz de utilizarse en múltiples casos de uso. Elasticsearch se puede utilizar para búsqueda web, análisis de registros y análisis de big data.

Las principales características de Elasticsearch son:

• Escalabilidad horizontal
• Conciencia del estante
• Replicación entre clústeres
• Registro de auditoría
• herramientas CLI
• Múltiples clientes de bases de datos disponibles
• Escalable y resistente
• Se integra con Hadoop y Spark
• Incluye un robusto sistema de complementos
• Inicio de sesión único
• Integración de seguridad de terceros
• Instantánea y restauración

Pero el aspecto más importante de Elasticsearch es su capacidad para facilitar el análisis de Big Data a las empresas. Con análisis en tiempo real en el corazón de Elasticsearch, las empresas pueden monitorear (y actuar en consecuencia) cosas como vistas de páginas, navegación de sitios web, uso del carrito de compras y todo tipo de actividad en línea. Con Elasticsearch, puedes superar muchos de los desafíos del Big Data más fácilmente.

Conclusión

Acabamos de arañar la superficie de las herramientas utilizadas en Big Data, pero las que ve en esta lista son algunas de las más utilizadas. Si desea incorporar Big Data a su negocio, definitivamente debería echar un vistazo a estas opciones.