Expirado

Las soluciones de inteligencia de datos son cada vez más importantes a medida que las empresas se esfuerzan por aprovechar al máximo sus datos. Los grandes datos son cada vez más grandes, y puede ser un desafío procesar y dar sentido a toda esa información sin la ayuda de un software especializado. Ahí es donde entran las soluciones de inteligencia de datos. Automatizan el proceso de procesamiento y análisis de big data, lo que facilita que las empresas obtengan una imagen clara de lo que sucede dentro de sus conjuntos de datos. Las herramientas de inteligencia de datos también tienen otros nombres, como análisis de big data, inteligencia comercial y software de análisis de datos.

Estas herramientas se basan en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para obtener información comercial valiosa rápidamente. Los tomadores de decisiones aprovechan el poder de estas herramientas para hacer predicciones y recomendaciones. A continuación se presentan algunas de las mejores soluciones de software de inteligencia de datos disponibles en la actualidad para el procesamiento y la automatización de big data.

 

Las mejores soluciones de inteligencia de datos

 

1. Snowflake

Snowflake está a la vanguardia de la innovación de big data. La plataforma ofrece una solución única y poderosa 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 casi ilimitadas.

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

Características clave

  • Snowgrid: la función Snowgrid de Snowflake proporciona una plataforma de datos gobernada que hace posible compartir datos entre equipos, unidades de negocios y socios. La plataforma tiene controles de gobernanza entre nubes y políticas flexibles que garantizan la seguridad y la continuidad de los datos.
  • Infraestructura inteligente: Snowflake está diseñado para una alta disponibilidad y confiabilidad. Ofrece recursos informáticos de varios clústeres y fácil administración.
  • Motor de rendimiento elástico: maximiza el rendimiento al adaptarse automáticamente a las cargas de trabajo cambiantes, incluidas las canalizaciones de datos y las consultas analíticas de big data.
  • Almacenamiento optimizado: al centralizar todo tipo de datos, Snowflake garantiza que no haya silos y proporciona acceso a los datos independientemente de su estructura.

Ventajas

  • Funciona en múltiples pestañas y consultas.
  • Modos de pausa automática y suspensión automática
  • Soporte para 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 de árbol SQL
  • El cómputo y el almacenamiento desacoplados garantizan que solo pague por lo que usa
  • Casi cero tareas administrativas ya que el proveedor se encarga de la mayoría de los problemas
  • Buena atención al cliente

Contras

  • Facturación complicada

Precios

El precio se basa en el volumen de datos y el tiempo de cómputo con una prueba gratuita de 30 días cuando se registra inicialmente para el servicio.

 

2. 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 informáticos y la ejecución del trabajo.

Características clave

  • Transformación y procesamiento de datos automatizados: la plataforma Databricks transforma y procesa automáticamente los datos para que los usuarios puedan concentrarse en su análisis.
  • Ingesta de datos optimizada: la plataforma ofrece una forma simplificada de ingerir datos, para que los usuarios puedan comenzar rápidamente con su análisis.
  • Monitoreo de canalización de datos: la plataforma Databricks brinda a los usuarios la capacidad de monitorear sus canalizaciones de datos, como alertas, trabajos y ejecuciones.
  • Orqueste canalizaciones de manera eficiente: la plataforma ayuda a los usuarios a organizar sus canalizaciones de datos con su interfaz visual y la funcionalidad de arrastrar y soltar.
  • Funciones e integraciones avanzadas: Databricks ofrece funciones avanzadas, como aprendizaje automático, transmisión y análisis de SQL. También se integra con plataformas de datos populares, como Amazon SNS y Apache Kafka.

Ventajas

  • El espacio de trabajo unificado facilita el trabajo con grandes conjuntos de datos
  • La infraestructura inteligente optimiza los recursos informáticos y la ejecución del trabajo
  • Altamente flexible porque se basa en estándares de código abierto
  • Las funciones e integraciones avanzadas ofrecen una solución completa para los equipos de datos
  • Buena atención al cliente

Contras

  • Estructura de precios compleja

Precios

El precio de Databricks Lakehouse Platform se basa en su uso informático, proveedor de servicios en la nube y ubicación geográfica. Si usa su nube en lugar de optar por uno de los Databricks, recibe una prueba gratuita de 14 días.

 

3. Microsoft SQL Server

Microsoft SQL Server es un sistema de administración de bases de datos relacionales que admite varios tipos de datos. Puede usar SQL Server en contenedores de Windows, Linux y Docker para crear aplicaciones inteligentes en su idioma y entorno preferidos. Con sus características integrales, Microsoft SQL Server es una buena opción para aplicaciones con uso intensivo de datos.

Características clave

  • Alto rendimiento y escalabilidad: Microsoft SQL Server está diseñado para un alto rendimiento y se puede escalar para satisfacer las demandas de las aplicaciones con uso intensivo de datos.
  • Amplia adopción: Es muy utilizado, por lo que una gran comunidad de usuarios y desarrolladores pueden ofrecer soporte.
  • Seguridad y disponibilidad: la plataforma ofrece funciones de seguridad y disponibilidad, como cifrado y agrupación en clústeres de conmutación por error.
  • Conéctese a servidores Azure SQL en la nube: puede crear servicios en la nube escalables en Azure usando 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.
  • Fácil restauración y recuperación de datos: la plataforma proporciona una forma de restaurar y recuperar datos perdidos o dañados utilizando varios métodos, como copias de seguridad, archivos de registro y almacenamiento en caché.

Ventajas

  • Listo para producción y amplio soporte
  • Servidor SQL de bajo mantenimiento
  • IA incorporada
  • BI móvil

Contras

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

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.

 

4. Google Cloud BigQuery

BigQuery se encuentra en el corazón de la nube de datos de Google, lo que permite a los usuarios integrar datos, escalar operaciones de análisis, compartir experiencias de datos completas con funciones de BI integradas y entrenar e implementar modelos de ML usando solo SQL.

Características clave

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

Ventajas

  • Sin infraestructura para 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 en esta lista
  • Se integra bien con otros productos de Google

Contras

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

Precios

Hay dos planes de precios principales: análisis y almacenamiento. El plan de análisis se cobra por terabyte procesado y el almacenamiento se cobra por gigabyte al mes.

 

5. Dremio

Dremio ofrece una casa de lago abierta construida sobre estándares comunitarios abiertos 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 de autoservicio y los usuarios pueden decir adiós a los complejos trabajos y cubos de ETL.

Características clave

  • Preparación de datos de autoservicio: Dremio permite a los usuarios preparar sus datos para el análisis sin depender de los recursos de TI o de ingeniería de datos.
  • Aceleración del lago de datos: la plataforma acelera el rendimiento del lago de datos 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 la información más actualizada sobre sus datos.
  • Escalabilidad ilimitada: la solución es altamente escalable y puede manejar conjuntos de datos de cualquier tamaño, desde unos pocos gigabytes hasta un petabyte.

Ventajas

  • Casa del lago abierta construida según los estándares de la comunidad
  • Servicio rápido de consultas SQL
  • Puede conectarse a cualquier fuente de datos
  • Adecuado para la preparación de datos de 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 estándar gratuito y un nivel empresarial cuyo precio comienza en $0,39 por unidad de consumo de Dremio. Dremio Software viene en dos versiones, Community y Enterprise, cuyo precio se proporciona previa solicitud.

 

6. Vertica

Vertica proporciona una plataforma de análisis unificada 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, brindándoles información comercial 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 en columnas, Vertica comprime los datos hasta en un 90 % del espacio en disco, por lo que puede ahorrar en costos de almacenamiento.
  • Libertad de implementación de 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.
  • Amplias actualizaciones del ecosistema: la plataforma se integra con las principales herramientas de ciencia de datos y BI.

ventajas

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

Contras

  • Vertica Accelerator solo está disponible en la nube de AWS

Precios

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

 

7. Qubole

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

Características clave

  • Análisis ad-hoc: Workbench permite a los usuarios crear, guardar, crear plantillas y compartir informes y consultas.
  • Canalizaciones de datos: Assisted Pipeline Builder 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 multilingüe, funciones de edición sin conexión y 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 ingesta y preparación de datos.
  • Platform Runtime: Platform Runtime es un servicio nativo de la nube que proporciona servicios de lago de datos como administración de infraestructura en la nube, ingeniería de datos continua, análisis y aprendizaje automático.

Ventajas

  • Se enfoca en acelerar la adopción del lago de datos
  • Reduce el tiempo de valor
  • Proporciona servicios de lago de datos completos con muy poca administración
  • Fácil curva de aprendizaje

Contras

  • Los cuadernos Qubole pueden ser arduos

Precios

Qubole ofrece una prueba completa de 30 días. El precio de la edición Enterprise comienza en $0,168 por unidad de cómputo Qubole por hora.

 

Características clave de las soluciones de inteligencia de datos

A partir de nuestro análisis de las principales soluciones de inteligencia de big data anteriores, surgen varias características clave.

  • La capacidad de recopilar y procesar grandes cantidades de datos rápidamente
  • Distribuir datos a través de clústeres informáticos paralelos
  • Opciones de implementación flexibles
  • Organice la información para que pueda ser manejada por los administradores del sistema y recuperada para su análisis.
  • Permita que las empresas escalen los recursos informáticos al número necesario para almacenar y procesar los datos
  • Integración extensiva del ecosistema

¿Quién utiliza las soluciones de inteligencia de datos?

Las soluciones de inteligencia de datos son utilizadas por varias 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 administrar el riesgo. Las empresas de servicios financieros también pueden utilizar soluciones de inteligencia de datos para detectar actividades fraudulentas.

Cuidado de la salud

Dado que los grandes datos se han vuelto cada vez más frecuentes en los últimos años, las empresas de atención médica han recurrido a soluciones de inteligencia de datos para utilizar esta gran cantidad de información. El software de inteligencia de datos está ayudando a organizar y dar sentido a los grandes conjuntos de datos, lo que permite a las organizaciones de atención médica identificar tendencias y obtener información que de otro modo estaría oculta.

Por ejemplo, las soluciones de inteligencia de datos se utilizan para acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos, ya que ayudan a identificar patrones en los datos de ensayos clínicos anteriores. Además, la inteligencia de datos se utiliza para mejorar la atención al paciente, por ejemplo, al identificar qué tratamientos son más efectivos para condiciones particulares.

Venta minorista

Los minoristas han sido conscientes durante mucho tiempo de la importancia de los datos. Sin embargo, es solo recientemente que las soluciones de big data e inteligencia de datos están disponibles para ayudarlos a usar estos datos. Estas soluciones permiten a los minoristas personalizar la experiencia del cliente en función de factores como el comportamiento anterior y la ubicación.

 

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:

  • Tome decisiones basadas en datos: la inteligencia de datos proporciona información que de otro modo estaría oculta, lo que permite a las empresas tomar decisiones mejor informadas.
  • Mejore la experiencia del cliente: al comprender el comportamiento del cliente, las soluciones de inteligencia de datos pueden ayudar a las empresas a brindar una experiencia más personalizada.
  • Detectar fraudes: la inteligencia de datos puede detectar actividades fraudulentas, lo que ayuda a las empresas a protegerse de pérdidas financieras.
  • Ahorre tiempo y dinero: estas soluciones automatizan tareas repetitivas, liberando a los empleados para que se concentren en tareas más estratégicas.
  • Mayor eficiencia de la organización: las soluciones de inteligencia de datos ayudan a las empresas a organizar sus datos, lo que facilita su recuperación y uso.
  • Mayor 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: finalmente, el gobierno de datos es una consideración importante cuando se utilizan soluciones de inteligencia de datos. El gobierno de datos garantiza que la información sea precisa y confiable y cumpla con todos los requisitos de cumplimiento.

 

Originalmente publicado en: https://www.techrepublic.com/article/top-data-intelligence-software/