Las mejores soluciones de inteligencia de datos para el procesamiento y automatización del big data

Las soluciones de inteligencia de datos se están volviendo cada vez más importantes a medida que las empresas se esfuerzan por aprovechar al máximo sus datos. El Big Data solo sigue creciendo y puede ser desafiante procesar y comprender toda esa información sin la ayuda de software especializado. Ahí es donde entran las soluciones de inteligencia de datos. Automatizan el proceso de procesamiento y análisis de Big Data, facilitando a las empresas obtener una imagen clara de lo que está sucediendo dentro de sus conjuntos de datos. Las herramientas de inteligencia de datos también se conocen con varios otros nombres, como análisis de Big Data, inteligencia de negocios y software de análisis de datos.

Estas herramientas se basan en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para obtener conocimientos comerciales valiosos rápidamente. Los tomadores de decisiones aprovechan el poder de estas herramientas para hacer predicciones y recomendaciones.

Soluciones principales de inteligencia de datos

Snowflake

Snowflake está a la vanguardia de la innovación en Big Data. La plataforma ofrece una solución única y potente para almacenamiento de datos, lagos de datos, ingeniería de datos y ciencia de datos. Con Snowflake, las organizaciones pueden descubrir y compartir datos gobernados mientras ejecutan diversas cargas de trabajo analíticas con una escala y concurrencia prácticamente ilimitadas.

La Data Cloud es una red global donde miles de organizaciones pueden movilizar datos con la plataforma de Snowflake. Esto facilita a los usuarios acceder a los datos que necesitan cuando los necesitan y desde cualquier lugar.

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Características clave

• Snowgrid: La función Snowgrid de Snowflake proporciona una plataforma de datos gobernada que permite compartir datos entre equipos, unidades de negocio y socios. La plataforma cuenta con controles de gobernanza multicloud y políticas flexibles que garantizan la seguridad y continuidad de los datos.
• Infraestructura inteligente: Snowflake está diseñado para alta disponibilidad y confiabilidad. Ofrece recursos de cómputo en clústeres múltiples y administración sencilla.
• Motor de rendimiento elástico: Maximiza el rendimiento al adaptarse automáticamente a cargas de trabajo cambiantes, incluidos tuberías de datos y consultas analíticas de Big Data.
• Almacenamiento optimizado: Al centralizar todos los tipos de datos, Snowflake garantiza que no haya aislamiento y proporciona acceso a los datos independientemente de su estructura.

Pros

• Funciona en múltiples pestañas y consultas
• Modos de pausa automática y suspensión automática
• Compatibilidad con diferentes bases de datos cuando los usuarios necesitan consultar el punto de datos
• Un lienzo separado muestra el estado, el tiempo de progreso de la consulta y la estructura del árbol SQL
• La separación del cómputo y el almacenamiento asegura que solo pague por lo que usa
• Casi ninguna tarea administrativa, ya que el proveedor se encarga de la mayoría de los problemas
• Buen soporte al cliente

Contras

• Facturación complicada

Precios

Los precios se basan en el volumen de datos y el tiempo de cómputo, con una prueba gratuita de 30 días al registrarse inicialmente para el servicio.

Databricks Lakehouse Platform

Databricks fue fundado por el equipo que creó Apache Spark. La plataforma proporciona un espacio de trabajo unificado que permite a los usuarios acceder a todos sus datos independientemente de dónde estén almacenados. También ofrece una infraestructura inteligente que optimiza los recursos de cómputo y la ejecución de trabajos.

Características clave

• Transformación y procesamiento automático de datos: La plataforma Databricks transforma y procesa automáticamente los datos para que los usuarios puedan centrarse en su análisis.
• Ingestión simplificada de datos: La plataforma ofrece una forma simplificada de ingestión de datos para que los usuarios puedan comenzar rápidamente con su análisis.
• Monitoreo de la canalización de datos: La plataforma Databricks proporciona a los usuarios la capacidad de monitorear sus canalizaciones de datos, como alertas, trabajos y ejecuciones.
• Orquestación eficiente de canalizaciones: La plataforma ayuda a los usuarios a orquestar sus canalizaciones de datos con su interfaz visual y funcionalidad de arrastrar y soltar.
• Funciones y integraciones avanzadas: Databricks ofrece funciones avanzadas, como aprendizaje automático, transmisión y análisis SQL. También se integra con plataformas de datos populares, como Amazon SNS y Apache Kafka.

Pros

• El espacio de trabajo unificado facilita trabajar con grandes conjuntos de datos
• La infraestructura inteligente optimiza los recursos de cómputo y la ejecución de trabajos
• Muy flexible porque se basa en estándares de código abierto
• Las funciones y las integraciones avanzadas ofrecen una solución completa para los equipos de datos
• Buen soporte al cliente

Contras

• Estructura de precios compleja

Precios

El precio de Databricks Lakehouse Platform se basa en el uso de cómputo, el proveedor de servicios en la nube y la ubicación geográfica. Si utiliza su propia nube en lugar de optar por una de las opciones de Databricks, recibirá una prueba gratuita de 14 días.

Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server es un sistema de administración de bases de datos relacionales que admite varios tipos de datos. Puede utilizar SQL Server en Windows, Linux y contenedores Docker para desarrollar aplicaciones inteligentes en su lenguaje y entorno preferidos. Con sus características completas, Microsoft SQL Server es una buena opción para aplicaciones intensivas en datos.

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Características clave

• Alto rendimiento y escalabilidad: Microsoft SQL Server está diseñado para un alto rendimiento y puede escalarse para satisfacer las demandas de aplicaciones intensivas en datos.
• Amplia adopción: Es ampliamente utilizado, por lo que una gran comunidad de usuarios y desarrolladores puede brindar soporte.
• Seguridad y disponibilidad: La plataforma ofrece características de seguridad y disponibilidad, como cifrado y clústeres de conmutación por error.
• Conexión a servidores en la nube de Azure SQL: Puede crear servicios en la nube escalables en Azure utilizando Microsoft SQL Server, y obtendrá una única plataforma SQL con seguridad integrada.
• Integración: Microsoft SQL Server se integra con otros productos de software, como SharePoint y Exchange.
• Restauración y recuperación de datos fáciles: La plataforma proporciona una forma de restaurar y recuperar datos perdidos o dañados mediante varios métodos, como copias de seguridad, archivos de registro y almacenamiento en caché.

Pros

• Preparado para producción y soporte extenso
• Servidor SQL de bajo mantenimiento
• Inteligencia artificial incorporada
• BI móvil

Contras

• Las actualizaciones a veces pueden resultar en largos tiempos de inactividad

Precios

La herramienta tiene una estructura de precios compleja con tres ediciones pagas: Enterprise, Standard y Express. La edición Enterprise es la más cara. El costo exacto se basa en el volumen y los requisitos de alojamiento.

También hay una versión web donde los clientes solo pagan por el alojamiento. Además, existen dos versiones gratuitas de Microsoft SQL Server: Developer y Express.

Google Cloud BigQuery

BigQuery es el corazón de la Data Cloud de Google, lo que permite a los usuarios integrar datos, escalar operaciones de análisis, compartir experiencias de datos con funciones de BI integradas, y entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático utilizando solo SQL.

Características clave

• Serverless: BigQuery es una plataforma sin servidor, por lo que no necesita aprovisionar ni administrar ninguna infraestructura.
• Análisis de datos multicloud con BigQuery Omni: BigQuery Omni es una solución de análisis que ayuda a analizar datos de múltiples nubes, como AWS y Azure.
• ML y modelado predictivo con BigQuery ML: BigQuery ML permite a científicos y analistas de datos construir y operacionalizar modelos de aprendizaje automático directamente en BigQuery de Google, utilizando SQL y aprovechando conjuntos de datos masivos.
• Análisis de datos interactivo con BigQuery BI Engine: El BigQuery BI Engine es un servicio de análisis en tiempo real integrado en BigQuery que permite a los usuarios analizar conjuntos de datos de manera interactiva con un tiempo de respuesta de consulta inferior a un segundo y alta concurrencia.
• Análisis geoespacial con BigQuery GIS: BigQuery GIS proporciona funcionalidad sin servidor a BigQuery y soporte nativo para análisis geoespacial, lo que le permite combinar sus procesos de análisis con inteligencia de ubicación.

Pros

• No hay infraestructura que administrar
• Puede manejar grandes cantidades de datos
• El formato de consulta es muy similar al de MySQL
• Modelo de precios más sencillo en comparación con otras herramientas de esta lista
• Se integra bien con otros productos de Google

Contras

• Difícil de compartir datos, tablas o subconjuntos del conjunto de datos con los clientes

Precios

Existen dos planes de precios principales: Análisis y Almacenamiento. El plan de Análisis se factura por terabyte procesado y el almacenamiento se factura por gigabyte por mes.

Dremio

Las mejores soluciones de preparación de datos para el éxito en este guía

Dremio ofrece un lago de datos abierto basado en estándares de comunidad abierta como Apache Arrow y Apache Iceberg. Le ayuda a consultar, analizar y transformar datos sin necesidad de un almacén de datos central.

Dremio proporciona a los usuarios datos autoservicio y pueden olvidarse de trabajos ETL complejos y cubos.

Características clave

• Preparación de datos autoservicio: Dremio permite a los usuarios preparar sus datos para el análisis sin depender de los recursos de TI o ingeniería de datos.
• Aceleración de data lake: La plataforma acelera el rendimiento del data lake en órdenes de magnitud para que los usuarios puedan obtener las respuestas que necesitan en segundos en lugar de horas o días.
• Análisis en tiempo real: Dremio proporciona análisis en tiempo real para que los usuarios puedan obtener ideas actualizadas sobre sus datos.
• Escalabilidad ilimitada: La solución es altamente escalable y puede manejar conjuntos de datos de cualquier tamaño, desde algunos gigabytes hasta un petabyte.

Pros

• Lago de datos abierto basado en estándares de comunidad
• Servicio de consultas SQL rápido
• Puede conectarse a cualquier fuente de datos
• Adecuado para la preparación de datos autoservicio

Contras

• La empresa es relativamente nueva, fundada en 2015.

Precios

Dremio tiene dos opciones de plataforma: Dremio Cloud, una opción alojada en la nube, y Dremio Software, una opción local. Dremio Cloud tiene un nivel gratuito estándar y un nivel empresarial cuyos precios comienzan en $0.39 por Unidad de Consumo de Dremio. Dremio Software viene en dos versiones, Community y Enterprise, cuyos precios se proporcionan bajo solicitud.

Vertica

Vertica ofrece una plataforma unificada de análisis con un amplio conjunto de funciones analíticas, que incluyen análisis de eventos y series temporales, coincidencia de patrones, análisis de datos geoespaciales y aprendizaje automático. Esta plataforma permite a los analistas de datos aplicar estas funciones a las cargas de trabajo, proporcionándoles información empresarial predictiva.

Características clave

• Vertica-as-a-Service o Vertica Unified Analytics Platform: Implemente Vertica-as-a-Service o adminístrelo usted mismo en cualquier nube: pública, privada o híbrida.
• Escala y rendimiento: Con Vertica, puede escalar hasta varios nodos y procesar hasta 72 terabytes por hora. Con su arquitectura columnar, Vertica comprime los datos hasta un 90% del espacio en disco, lo que le permite ahorrar en costos de almacenamiento.
• Libertad de implementación en la nube híbrida: Vertica le permite implementar en cualquier entorno: nube pública, nube privada o nube híbrida. Con sus opciones de licencia flexibles, puede elegir el modelo de implementación que se adapte a sus necesidades.
• Actualizaciones extensas del ecosistema: La plataforma se integra con las principales herramientas de ciencia de datos y BI.

Pros

• Plataforma de análisis unificada
• Procesamiento rápido de billones de registros
• Puede escalar hasta cientos de nodos
• Opciones de licencia flexibles
• Vertica Unified Analytics Platform admite Kubernetes

Contras

• Vertica Accelerator solo está disponible en AWS Cloud

Precios

El precio del software Vertica-as-a-Service se basa en el consumo de unidades de Vertica y en el número de nodos. Además, el precio de Vertica Unified Analytics Platform tiene una opción de pago por uso o licencias.

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Qubole

Qubole es una empresa de datos en la nube que proporciona una plataforma para aprendizaje automático, transmisión y análisis ad hoc. La plataforma ofrece servicios de lago de datos, como la gestión de infraestructura en la nube, la ingeniería de datos continua, el análisis y el aprendizaje automático.

Características clave

• Análisis ad hoc: La mesa de trabajo permite a los usuarios crear, guardar, crear plantillas y compartir informes y consultas.
• Canalizaciones de datos: El Constructor de canalización asistido de Qubole permite a los usuarios crear y programar canalizaciones de datos mediante una interfaz visual.
• Aprendizaje automático: El Servicio de aprendizaje automático proporciona una plataforma con un intérprete de varios lenguajes, edición fuera de línea y capacidades de control de versiones.
• Ingeniería de datos: El Servicio de Ingeniería de Datos de Qubole automatiza las canalizaciones de extremo a extremo y ayuda a los usuarios a evitar cuellos de botella en la ingestión y preparación de datos.
• Runtime de la plataforma: El Runtime de la plataforma es un servicio nativo de la nube que proporciona servicios de lago de datos, como la gestión de infraestructura en la nube, la ingeniería de datos continua, el análisis y el aprendizaje automático.

Pros

• Se enfoca en acelerar la adopción del lago de datos
• Reduce el tiempo para obtener valor
• Proporciona servicios de lago de datos completos con muy poca administración
• Curva de aprendizaje sencilla

Contras

• Los cuadernos de Qubole pueden ser arduos

Precios

Qubole ofrece una prueba completa de 30 días. El precio de la edición Enterprise comienza en $0.168 por Unidades de Cómputo de Qubole por hora.

Características clave de las soluciones de inteligencia de datos

A partir de nuestro análisis de las mejores soluciones de inteligencia de datos anteriores, surgen varias características clave.

• Capacidad para recopilar y procesar grandes cantidades de datos rápidamente
• Distribución de datos en clústeres de cómputo paralelo
• Opciones de implementación flexibles
• Organización de la información para que pueda ser manejada por administradores del sistema y recuperada para el análisis
• Permitir a las empresas escalar los recursos informáticos hasta el número necesario para almacenar y procesar los datos
• Integración extensa del ecosistema

¿Quién utiliza soluciones de inteligencia de datos?

Las soluciones de inteligencia de datos son utilizadas por diversas empresas y organizaciones en diferentes industrias para tomar mejores decisiones basadas en datos. Estas soluciones suelen ser utilizadas por:

Servicios financieros

Las soluciones de inteligencia de datos ayudan a las instituciones financieras a dar sentido a grandes volúmenes de datos. Al analizar estos datos, los bancos y otras instituciones financieras pueden identificar tendencias y patrones que utilizan para tomar mejores decisiones sobre dónde invertir dinero y cómo gestionar el riesgo. Las compañías de servicios financieros también pueden utilizar soluciones de inteligencia de datos para detectar actividad fraudulenta.

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Atención médica

A medida que el Big Data se ha vuelto cada vez más prevalente en los últimos años, las compañías de atención médica han recurrido a soluciones de inteligencia de datos para utilizar esta vasta cantidad de información. El software de inteligencia de datos está ayudando a organizar y dar sentido a grandes conjuntos de datos, lo que permite a las organizaciones de atención médica identificar tendencias y obtener ideas que de otra manera estarían ocultas.

Por ejemplo, las soluciones de inteligencia de datos se utilizan para acelerar el proceso de descubrimiento de medicamentos, ya que ayudan a identificar patrones en datos de ensayos clínicos pasados. Además, la inteligencia de datos se utiliza para mejorar la atención al paciente, por ejemplo, identificando qué tratamientos son más efectivos para enfermedades específicas.

Minorista

Los minoristas han sido conscientes durante mucho tiempo de la importancia de los datos. Sin embargo, solo recientemente el Big Data y las soluciones de inteligencia de datos se han vuelto disponibles para ayudarlos a utilizar estos datos. Estas soluciones permiten a los minoristas personalizar la experiencia del cliente en función de factores como el comportamiento y la ubicación previa.

Beneficios de usar software de inteligencia de datos

Hay muchos beneficios de usar software de inteligencia de datos. Las soluciones de inteligencia de datos pueden ayudar a las empresas a:

• Tomar decisiones basadas en datos: La inteligencia de datos proporciona información que de otra manera estaría oculta, lo que permite a las empresas tomar decisiones mejor fundamentadas.
• Mejorar la experiencia del cliente: Al comprender el comportamiento del cliente, las soluciones de inteligencia de datos pueden ayudar a las empresas a proporcionar una experiencia más personalizada.
• Detectar fraudes: La inteligencia de datos puede detectar actividades fraudulentas, ayudando a las empresas a protegerse de pérdidas financieras.
• Ahorran tiempo y dinero: Estas soluciones automatizan tareas repetitivas, liberando a los empleados para que se centren en tareas más estratégicas.
• Aumentar la eficiencia organizativa: Las soluciones de inteligencia de datos ayudan a las empresas a organizar sus datos, facilitando su recuperación y uso.
• Aumentar la ventaja competitiva: Los conocimientos proporcionados por el software de inteligencia de datos ayudan a las empresas a obtener una ventaja competitiva.
• Datos confiables y gobernados: Por último, la gobernanza de datos es una consideración importante al utilizar soluciones de inteligencia de datos. La gobernanza de datos garantiza que la información sea precisa y confiable, y cumple con todos los requisitos de cumplimiento.

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