Business Analytics es un proceso que implica el uso de técnicas y herramientas estadísticas, de minería de datos y de inteligencia artificial para analizar datos empresariales y convertirlos en información y conocimiento útil para la toma de decisiones. Esta disciplina combina habilidades técnicas con habilidades empresariales para brindar una visión clara del rendimiento empresarial y ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas. A continuación, te presento algunas de las áreas principales que abarca el Business Analytics: Análisis de datos : El análisis de datos es el proceso de recopilar, organizar y analizar datos empresariales para obtener información útil. Incluye técnicas como la minería de datos, el análisis estadístico y el aprendizaje automático para descubrir patrones y tendencias en los datos. Análisis de rendimiento empresarial : El análisis de rendimiento empresarial implica la evaluación del rendimiento de una empresa en relación con sus objetivos y métricas
Cabe destacar que existen muchas posibles arquitecturas Hadoop, y que ésta es sólo una de ellas.
- Ingesta de datos: en este nivel, los datos son capturados y transformados para poder ser procesados por la plataforma Hadoop. Esto puede involucrar diversas fuentes de datos, como bases de datos relacionales, archivos, sistemas de streaming en tiempo real, entre otros. Una herramienta comúnmente utilizada en esta etapa es Apache Flume, que permite la ingestión de datos desde diversas fuentes y su envío a Hadoop.
- Almacenamiento distribuido: aquí es donde se almacenan los datos procesados en Hadoop. La herramienta principal utilizada para esto es Hadoop Distributed File System (HDFS), que es un sistema de archivos distribuido que puede manejar grandes cantidades de datos y su almacenamiento en múltiples nodos del clúster. Además, es posible utilizar herramientas como Apache HBase, que proporciona una base de datos NoSQL distribuida sobre Hadoop.
- Capa de gestión: en este nivel se gestionan los recursos y la configuración de la plataforma Hadoop. Esto puede involucrar la administración de nodos, la monitorización de los sistemas, la asignación de tareas, y la gestión de la seguridad y el acceso a los datos. Una herramienta comúnmente utilizada en esta etapa es Apache Ambari, que proporciona una interfaz gráfica de usuario para la administración de clústeres Hadoop.
- Capa de procesado de datos: aquí es donde se lleva a cabo el procesamiento de los datos utilizando el modelo MapReduce de Hadoop. También es posible utilizar herramientas como Apache Spark para realizar procesamiento distribuido de datos de manera más eficiente. Además, se pueden utilizar otras herramientas para procesamiento de datos en tiempo real, como Apache Storm o Apache Flink.
- Capa de visualización: en este nivel se pueden utilizar herramientas para visualizar y explorar los datos almacenados en Hadoop. Algunas opciones populares incluyen Apache Zeppelin, que proporciona una interfaz de cuaderno para explorar datos y ejecutar consultas, y Apache Superset, que proporciona una plataforma de visualización de datos y creación de dashboards.
- Capa analítica y SQL sobre Hadoop: aquí es donde se pueden realizar análisis avanzados y consultas SQL sobre los datos almacenados en Hadoop. Para esto, es posible utilizar herramientas como Apache Hive, que permite realizar consultas SQL en datos almacenados en Hadoop, y Apache Pig, que proporciona un lenguaje de scripting para realizar transformaciones de datos en Hadoop.