# Mejor Sistemas de Procesamiento y Distribución de Grandes Datos *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Los sistemas de procesamiento y distribución de big data ofrecen una forma de recopilar, distribuir, almacenar y gestionar conjuntos de datos masivos y no estructurados en tiempo real. Estas soluciones proporcionan una manera sencilla de procesar y distribuir datos entre clústeres de computación paralela de manera organizada. Diseñados para escalar, estos productos están creados para funcionar en cientos o miles de máquinas simultáneamente, cada una proporcionando capacidades de computación y almacenamiento local. Los sistemas de procesamiento y distribución de big data proporcionan un nivel de simplicidad al problema común de las empresas de la recolección de datos a gran escala y son utilizados con mayor frecuencia por empresas que necesitan organizar una cantidad exorbitante de datos. Muchos de estos productos ofrecen una distribución que se ejecuta sobre la herramienta de clústeres de big data de código abierto Hadoop. Las empresas comúnmente tienen un administrador dedicado para gestionar los clústeres de big data. El rol requiere un conocimiento profundo de la administración de bases de datos, extracción de datos y escritura de lenguajes de scripting del sistema anfitrión. Las responsabilidades del administrador a menudo incluyen la implementación del almacenamiento de datos, el mantenimiento del rendimiento, la seguridad y la extracción de los conjuntos de datos. Las empresas a menudo utilizan herramientas de [análisis de big data](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) para luego preparar, manipular y modelar los datos recopilados por estos sistemas. Para calificar para la inclusión en la categoría de Sistemas de Procesamiento y Distribución de Big Data, un producto debe: - Recopilar y procesar conjuntos de big data en tiempo real - Distribuir datos a través de clústeres de computación paralela - Organizar los datos de tal manera que puedan ser gestionados por administradores de sistemas y extraídos para análisis - Permitir a las empresas escalar las máquinas al número necesario para almacenar sus datos ## Category Overview **Total Products under this Category:** 125 ## Trust & Credibility Stats **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 8,700+ Reseñas auténticas - 125+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. ## Best Sistemas de Procesamiento y Distribución de Grandes Datos At A Glance - **Líder:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) - **Mejor Desempeño:** [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/es/products/kyvos-semantic-layer/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - **Tendencia Principal:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) --- **Sponsored** ### ILUM Ilum: Una Plataforma de Datos Construida por Ingenieros de Datos, para Ingenieros de Datos Ilum es una plataforma de Data Lakehouse que unifica la gestión de datos, el procesamiento distribuido, la analítica y los flujos de trabajo de IA para ingenieros de IA, ingenieros de datos, científicos de datos y analistas. Pertenece a las categorías de software de Plataforma de Datos, Data Lakehouse e Ingeniería de Datos y admite una implementación flexible en entornos de nube, locales e híbridos. Ilum permite a los equipos técnicos construir, operar y escalar infraestructura de datos moderna utilizando estándares abiertos. Integra herramientas para procesamiento por lotes, procesamiento de flujos, exploración basada en cuadernos, orquestación de flujos de trabajo e inteligencia empresarial, todo en una sola plataforma. Ilum admite formatos de tabla abiertos modernos como Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi y Apache Paimon. También ofrece integración nativa con Apache Spark y Trino para computación, con soporte para Apache Flink actualmente en desarrollo. Características clave incluyen: - Editor SQL: Consulta Delta, Iceberg, Hudi o Spark SQL con autocompletado, vistas previas de resultados e inspección de metadatos. - Linaje de Datos y Catálogo: Visualiza el flujo de datos usando OpenLineage y explora conjuntos de datos a través de un Catálogo de Datos buscable. - Integración de Cuadernos: Usa cuadernos Jupyter integrados preconfigurados para Spark, metadatos y tu entorno de datos para exploración o modelado. - Gestión de Trabajos Spark: Envía, monitorea y depura trabajos de Spark con registros integrados, métricas, programación y un Servidor de Historial de Spark incorporado. - Soporte para Trino: Ejecuta consultas federadas a través de múltiples fuentes de datos usando Trino directamente desde Ilum. - Tuberías Declarativas: Define tuberías ETL y analíticas repetibles, con seguimiento de dependencias y lógica de recuperación. - Diagramas ERD Automáticos: Genera instantáneamente diagramas ER a partir de esquemas para ayudar en la comprensión y adopción de datos. - Experimentación y Seguimiento de ML: Incluye MLflow para gestionar experimentos, seguir parámetros, métricas y artefactos, totalmente integrado con cuadernos y tuberías de datos para agilizar los flujos de trabajo de desarrollo de modelos. - Integración y Despliegue de IA: Soporta tanto casos de uso de ML clásico como de IA moderna, incluyendo flujos de trabajo GenAI, búsqueda vectorial y aplicaciones basadas en incrustaciones. Los modelos pueden ser registrados, versionados y desplegados para inferencia dentro de tuberías declarativas. - Interfaz de Agente de IA Incorporada: Ilum integra, proporcionando una interfaz estilo GPT para interactuar con tus datos, activar tuberías, generar SQL o explorar metadatos usando lenguaje natural, llevando capacidades GenAI directamente a tu plataforma de datos. - Tableros de BI: Soporte nativo para Apache Superset, con integración JDBC para Tableau, Power BI y otras herramientas de BI. Aspectos destacados adicionales: - Gestión de Múltiples Clústeres: Conecta múltiples clústeres de Spark o Kubernetes para escalar y aislar cargas de trabajo. - Control de Acceso Granular: Integración con LDAP, OAuth2 y Hydra para acceso seguro basado en roles. - Preparado para Híbrido: Diseñado para reemplazar Databricks o Cloudera en entornos donde la adopción de la nube es parcial, está regulada o no es posible. [Visitar el sitio web de la empresa](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1042&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1042&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1042&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1416491&secure%5Bresource_id%5D=1042&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Fbig-data-processing-and-distribution&secure%5Btoken%5D=74240d6012f35ff2329d2f54aee1bda59f0aecd6b32b5842d60f86291a3b9225&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Filum.cloud%2F%3Futm%3Dg2&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) BigQuery es una plataforma de análisis de datos completamente gestionada y lista para IA que te ayuda a maximizar el valor de tus datos y está diseñada para ser multi-motor, multi-formato y multi-nube. Almacena 10 GiB de datos y ejecuta hasta 1 TiB de consultas gratis por mes. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,156 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/es/sellers/google) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,890,350 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Analista de Datos - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 37% Empresa, 35% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (155 reviews) - Velocidad (142 reviews) - Consulta rápida (119 reviews) - Integraciones (117 reviews) - Eficiencia de consulta (114 reviews) **Cons:** - Caro (126 reviews) - Problemas de consulta (78 reviews) - Problemas de costos (63 reviews) - Gestión de Costos (60 reviews) - Curva de aprendizaje (54 reviews) ### 2. [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) Databricks es la empresa de Datos e Inteligencia Artificial. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo, incluidas adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever y más del 60% de las empresas Fortune 500, confían en Databricks para construir y escalar aplicaciones de datos e inteligencia artificial, análisis y agentes. Con sede en San Francisco y más de 30 oficinas en todo el mundo, Databricks ofrece una Plataforma de Inteligencia de Datos unificada que incluye Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase y Unity Catalog. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 738 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/databricks-inc) - **Sitio web de la empresa:** https://databricks.com - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (90,207 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de Datos Senior - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 44% Empresa, 40% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Características (287 reviews) - Facilidad de uso (277 reviews) - Integraciones (189 reviews) - Colaboración (150 reviews) - Gestión de Datos (149 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (112 reviews) - Caro (97 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (96 reviews) - Características faltantes (68 reviews) - Complejidad (64 reviews) ### 3. [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/es/products/ibm-watsonx-data/reviews) IBM® watsonx.data® te ayuda a acceder, integrar y comprender todos tus datos —estructurados y no estructurados— en cualquier entorno. Optimiza las cargas de trabajo para precio y rendimiento mientras aplica una gobernanza consistente a través de fuentes, formatos y equipos. Mira la demostración para aprender cómo watsonx.data te capacita para construir aplicaciones de IA generativa y potentes agentes de IA. Prueba gratuita disponible: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 157 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Sitio web de la empresa:** https://www.ibm.com/us-en - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,298 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Director Ejecutivo - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 34% Pequeña Empresa, 33% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (67 reviews) - Características (47 reviews) - Gestión de Datos (41 reviews) - Integraciones (33 reviews) - Analítica (31 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (38 reviews) - Complejidad (25 reviews) - Caro (20 reviews) - Configuración difícil (17 reviews) - Dificultad (17 reviews) ### 4. [Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) Snowflake permite a cada organización movilizar sus datos con el AI Data Cloud de Snowflake. Los clientes utilizan el AI Data Cloud para unir datos aislados, descubrir y compartir datos de manera segura, impulsar aplicaciones de datos y ejecutar diversas cargas de trabajo de IA/ML y analíticas. Dondequiera que vivan los datos o los usuarios, Snowflake ofrece una experiencia de datos única que abarca múltiples nubes y geografías. Miles de clientes en muchas industrias, incluidos 691 de los 2000 Globales de Forbes 2023 (G2K) al 31 de enero, utilizan el AI Data Cloud de Snowflake para impulsar sus negocios. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 687 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/snowflake-inc) - **Sitio web de la empresa:** https://www.snowflake.com - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (253 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Analista de Datos - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 44% Mediana Empresa, 43% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (88 reviews) - Escalabilidad (68 reviews) - Gestión de Datos (66 reviews) - Características (65 reviews) - Integraciones (61 reviews) **Cons:** - Caro (53 reviews) - Costo (36 reviews) - Gestión de Costos (32 reviews) - Curva de aprendizaje (25 reviews) - Limitaciones de características (21 reviews) ### 5. [Amazon EMR](https://www.g2.com/es/products/amazon-emr/reviews) Amazon EMR es un servicio basado en la web que simplifica el procesamiento de grandes volúmenes de datos, proporcionando un marco de trabajo Hadoop gestionado que facilita, acelera y reduce el costo de distribuir y procesar grandes cantidades de datos a través de instancias de Amazon EC2 escalables dinámicamente. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 60 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/es/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,226,638 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Servicios Financieros, Software de Computadora - **Company Size:** 57% Empresa, 22% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Integración de datos (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) - Conjuntos de datos grandes (1 reviews) **Cons:** - Problemas de rendimiento (1 reviews) - Rendimiento deficiente (1 reviews) - Rendimiento lento (1 reviews) ### 6. [Apache Spark for Azure HDInsight](https://www.g2.com/es/products/apache-spark-for-azure-hdinsight/reviews) Apache Spark para Azure HDInsight es un marco de procesamiento de código abierto que ejecuta aplicaciones de análisis de datos a gran escala. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,638 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 62% Mediana Empresa, 23% Empresa ### 7. [Azure Synapse Analytics](https://www.g2.com/es/products/azure-synapse-analytics/reviews) Azure Synapse Analytics es un Almacén de Datos Empresarial (EDW) basado en la nube que aprovecha el Procesamiento Masivamente Paralelo (MPP) para ejecutar rápidamente consultas complejas a través de petabytes de datos. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 37 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,638 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 45% Mediana Empresa, 32% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Analítica (1 reviews) - Automatización (1 reviews) - Integración en la nube (1 reviews) - Rentable (1 reviews) - Integración de datos (1 reviews) **Cons:** - Estimación de costos (1 reviews) - Gestión de Costos (1 reviews) - Depuración de problemas (1 reviews) - Depuración difícil (1 reviews) - Caro (1 reviews) ### 8. [Teradata Vantage](https://www.g2.com/es/products/teradata-teradata-vantage/reviews) En Teradata, creemos que las personas prosperan cuando se les empodera con mejor información. Por eso construimos la plataforma de análisis en la nube y datos más completa para IA. Al ofrecer datos armonizados, IA confiable e innovación más rápida, elevamos y empoderamos a nuestros clientes—y a los clientes de nuestros clientes—para tomar decisiones mejores y más seguras. Las principales empresas del mundo en cada industria confían en Teradata para mejorar el rendimiento empresarial, enriquecer las experiencias de los clientes e integrar completamente los datos en toda la empresa. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 342 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 7.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Teradata](https://www.g2.com/es/sellers/teradata) - **Sitio web de la empresa:** https://www.teradata.com - **Año de fundación:** 1979 - **Ubicación de la sede:** San Diego, CA - **Twitter:** @Teradata (93,181 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1466/ (9,884 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 70% Empresa, 21% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Rendimiento (16 reviews) - Velocidad (13 reviews) - Analítica (11 reviews) - Escalabilidad (11 reviews) - Conjuntos de datos grandes (9 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (10 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (5 reviews) - Complejidad (4 reviews) - No es fácil de usar (4 reviews) - Diseño de interfaz de usuario deficiente (4 reviews) ### 9. [Microsoft SQL Server](https://www.g2.com/es/products/microsoft-sql-server/reviews) SQL Server 2017 lleva el poder de SQL Server a Windows, Linux y contenedores Docker por primera vez, permitiendo a los desarrolladores crear aplicaciones inteligentes utilizando su lenguaje y entorno preferidos. Experimente un rendimiento líder en la industria, tenga la tranquilidad con características de seguridad innovadoras, transforme su negocio con IA incorporada y entregue información dondequiera que estén sus usuarios con BI móvil. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 2,112 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,638 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Desarrollador de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 46% Empresa, 37% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (32 reviews) - Gestión de bases de datos (29 reviews) - Rendimiento (25 reviews) - Características (23 reviews) - Integraciones fáciles (22 reviews) **Cons:** - Caro (21 reviews) - Alto costo de licencia (12 reviews) - Altos costos de licencia (12 reviews) - Licencias caras (11 reviews) - Problemas de rendimiento (11 reviews) ### 10. [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/es/products/kyvos-semantic-layer/reviews) Kyvos es una capa semántica para IA y BI. Ofrece a las organizaciones una vista única, coherente y amigable para los negocios de todo su patrimonio de datos. Al estandarizar cómo se define y entiende la información, Kyvos elimina la deriva de métricas entre las herramientas de BI y asegura que los LLMs y agentes de IA trabajen con semánticas de negocio gobernadas en lugar de tablas en bruto. Kyvos también ofrece análisis ultrarrápidos a gran escala y con alta concurrencia, incluyendo análisis multidimensional granular en la nube, sin los tiempos de consulta lentos y los crecientes costos de la nube que típicamente lo acompañan. Por qué las Organizaciones Usan Kyvos Fundación Semántica Unificada para IA y BI La capa semántica de Kyvos estandariza cómo se modelan las métricas, KPIs, dimensiones, jerarquías, relaciones, cálculos y reglas de negocio en toda la empresa, de modo que los paneles, herramientas de análisis, cuadernos y sistemas de IA operen con el mismo entendimiento del negocio. Kyvos permite: - Semántica compartida: un lenguaje de datos común en cada herramienta, equipo y sistema - Acceso gobernado: exploración de datos dentro de límites definidos de seguridad, roles y permisos - Interoperabilidad de plataforma: contexto semántico consistente en diversas plataformas y entornos - Preparación para IA: LLMs y agentes trabajan con semánticas de negocio gobernadas en lugar de tablas en bruto o esquemas ambiguos IA Basada en Contexto de Negocio Kyvos fundamenta los sistemas de IA en el modelo semántico gobernado, asegurando que operen en un contexto de negocio establecido en lugar de esquemas en bruto, mejorando la precisión, trazabilidad y fiabilidad de los insights generados por IA. Métricas Consistentes en Herramientas de BI Kyvos centraliza las definiciones de métricas y KPIs en la capa semántica y las aplica consistentemente en cada interfaz de análisis, eliminando la deriva de métricas y mejorando la confianza en los análisis. Análisis de Alto Rendimiento a Escala Kyvos ofrece análisis de alto rendimiento que escalan con la demanda, permitiendo: - Rendimiento de consulta en subsegundos en conjuntos de datos masivos - Alta concurrencia entre miles de usuarios y cargas de trabajo - Tiempos de respuesta consistentes independientemente del volumen de datos o concurrencia - Sin degradación del rendimiento a medida que crece la adopción - Análisis Multidimensional en la Nube Kyvos permite análisis multidimensional profundos, apoyando: - Análisis granular en miles de millones de filas - Miles de medidas y dimensiones en un solo modelo - Rápido desglose en jerarquías complejas - Profundidad analítica completa sin sacrificar la velocidad de consulta Eficiencia de Costos en la Nube Kyvos ofrece análisis a través de su capa semántica en lugar de enrutar cada consulta al almacén, reduciendo el consumo de cómputo en cargas de trabajo de análisis e IA. A medida que crece la adopción, las organizaciones pueden escalar usuarios, cargas de trabajo y complejidad analítica sin un aumento correspondiente en los costos de cómputo del almacén. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 249 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/es/sellers/kyvos-insights) - **Sitio web de la empresa:** https://www.kyvosinsights.com - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** Los Gatos, CA - **Twitter:** @KyvosInsights (690 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kyvos-insights-inc-/ (150 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Software Senior, Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 55% Mediana Empresa, 40% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (125 reviews) - Velocidad (92 reviews) - Rendimiento (56 reviews) - Analítica (54 reviews) - Consulta rápida (50 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (35 reviews) - Configuración difícil (34 reviews) - Complejidad (10 reviews) - Limitaciones de características (7 reviews) - Dificultad de aprendizaje (7 reviews) ### 11. [Google Cloud Dataflow](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-dataflow/reviews) Cloud Dataflow es un servicio completamente gestionado para transformar y enriquecer datos en modos de flujo (en tiempo real) y por lotes (históricos) con igual fiabilidad y expresividad. Y con su enfoque sin servidor para la provisión y gestión de recursos, tienes acceso a una capacidad prácticamente ilimitada para resolver tus mayores desafíos de procesamiento de datos, mientras pagas solo por lo que usas. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 43 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.6/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/es/sellers/google) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,890,350 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 38% Pequeña Empresa, 33% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Analítica (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) - Gestión fácil (1 reviews) - Características (1 reviews) - Perspectivas (1 reviews) **Cons:** - Gestión de Costos (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Dificultad de instalación (1 reviews) - Dificultad de aprendizaje (1 reviews) ### 12. [Azure Data Lake Store](https://www.g2.com/es/products/azure-data-lake-store/reviews) Azure Data Lake Storage es una solución de lago de datos en la nube de nivel empresarial diseñada para almacenar y analizar grandes cantidades de datos en su formato nativo. Permite a las organizaciones eliminar los silos de datos al proporcionar una única plataforma de almacenamiento que admite datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Este servicio está optimizado para cargas de trabajo analíticas de alto rendimiento, lo que permite a las empresas obtener información de sus datos de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Escalabilidad: Ofrece una capacidad de almacenamiento prácticamente ilimitada, acomodando datos de cualquier tamaño y tipo sin la necesidad de planificación de capacidad previa. - Seguridad: Proporciona mecanismos de seguridad robustos, incluyendo cifrado en reposo, protección avanzada contra amenazas e integración con Microsoft Entra ID (anteriormente Azure Active Directory) para control de acceso basado en roles. - Integración: Se integra perfectamente con varios servicios de Azure como Azure Databricks, Azure Synapse Analytics y Azure HDInsight, facilitando el procesamiento y análisis de datos de manera integral. - Optimización de Costos: Permite el escalado independiente de recursos de almacenamiento y cómputo, admite opciones de almacenamiento por niveles y ofrece políticas de gestión del ciclo de vida para optimizar costos. - Rendimiento: Soporta acceso a datos de alto rendimiento y baja latencia, permitiendo el procesamiento eficiente de consultas analíticas a gran escala. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Azure Data Lake Storage aborda los desafíos de gestionar y analizar grandes cantidades de datos diversos al ofrecer una solución de almacenamiento escalable, segura y rentable. Elimina los silos de datos, permitiendo a las organizaciones almacenar todos sus datos en un único repositorio, independientemente del formato o tamaño. Este enfoque unificado facilita la ingesta, procesamiento y visualización de datos de manera fluida, empoderando a las empresas para desbloquear valiosos conocimientos y tomar decisiones informadas. Al integrarse con marcos analíticos populares y servicios de Azure, agiliza el desarrollo de soluciones de big data, reduciendo el tiempo para obtener información y mejorando la productividad general. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 37 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,638 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos Senior - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 45% Empresa, 33% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Integraciones fáciles (1 reviews) - Procesamiento rápido (1 reviews) **Cons:** - Dificultad (1 reviews) ### 13. [Control-M](https://www.g2.com/es/products/control-m/reviews) Control-M de BMC Software es una plataforma de orquestación de operaciones digitales diseñada para ayudar a las organizaciones a conectar aplicaciones, flujos de datos y procesos de infraestructura dentro de un ecosistema unificado. Esta solución está específicamente adaptada para gestionar entornos híbridos complejos, proporcionando un marco robusto para diseñar, automatizar y gobernar flujos de trabajo que abarcan tanto tecnologías locales como en la nube. Al simplificar la gestión de las dependencias operativas, Control-M permite a los equipos de TI y de negocio mantener la resiliencia, el cumplimiento y la eficiencia a escala. La plataforma es particularmente beneficiosa para organizaciones que requieren operaciones continuas, ya que fomenta la colaboración entre los equipos de desarrollo, datos y operaciones a través de un entorno compartido. Este enfoque colaborativo mejora la transparencia y reduce significativamente el esfuerzo manual, permitiendo a los equipos centrarse en iniciativas estratégicas en lugar de tareas rutinarias. Las capacidades de orquestación de Control-M facilitan la coordinación de cargas de trabajo a través de sistemas tradicionales, aplicaciones modernas en la nube y tecnologías de datos emergentes, asegurando que todos los componentes funcionen juntos sin problemas. La visibilidad y el control centralizados empoderan a los equipos para identificar posibles interrupciones temprano, asegurando así una ejecución fluida de procesos de extremo a extremo. Control-M incorpora análisis predictivo y automatización impulsada por eventos, que son esenciales para anticipar problemas de rendimiento y adaptarse a condiciones cambiantes del negocio o del sistema. Esta postura proactiva permite a los equipos de operaciones mantener los niveles de servicio y acelerar la resolución de incidentes sin la carga de una supervisión manual constante. Además, la integración de la plataforma con flujos de trabajo de DevOps y DataOps asegura que los esfuerzos de automatización se alineen con los objetivos organizacionales, apoyando tanto la innovación como la gobernanza. Industrias como la financiera, la salud, la manufactura y las telecomunicaciones utilizan ampliamente Control-M, donde la fiabilidad, el cumplimiento y la continuidad operativa son primordiales. Al conectar personas, sistemas y datos, Control-M transforma entornos operativos fragmentados en sistemas cohesivos y basados en datos para la ejecución. Con la amplia experiencia de BMC en automatización inteligente, Control-M empodera a las empresas para reducir la complejidad, mejorar la agilidad y entregar continuamente valor empresarial en un panorama digital en constante evolución. La plataforma se destaca al proporcionar una solución integral que no solo aborda los desafíos operativos actuales, sino que también prepara a las organizaciones para las demandas futuras. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 152 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 7.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [BMC Software](https://www.g2.com/es/sellers/bmc-software) - **Sitio web de la empresa:** https://www.bmc.com - **Año de fundación:** 1980 - **Ubicación de la sede:** Houston, TX - **Twitter:** @BMCSoftware (48,033 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1597/ (8,951 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Banca - **Company Size:** 52% Empresa, 22% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (50 reviews) - Automatización (33 reviews) - Características (32 reviews) - Ahorro de tiempo (31 reviews) - Automatización de tareas (27 reviews) **Cons:** - Complejidad (35 reviews) - Curva de aprendizaje (24 reviews) - Interfaz de usuario compleja (19 reviews) - Aprendizaje difícil (19 reviews) - Caro (19 reviews) ### 14. [Starburst](https://www.g2.com/es/products/starburst/reviews) Starburst es la plataforma de datos para análisis, aplicaciones e inteligencia artificial, unificando datos a través de nubes y en las instalaciones para acelerar la innovación en IA. Organizaciones, desde startups hasta empresas Fortune 500 en más de 60 países, confían en Starburst para un acceso rápido a los datos, colaboración sin problemas y gobernanza de nivel empresarial en un data lakehouse híbrido abierto. Dondequiera que vivan los datos, Starburst desbloquea su máximo potencial, impulsando datos e IA desde el desarrollo hasta la implementación. Al preparar la arquitectura de datos para el futuro, Starburst ayuda a las empresas a impulsar la innovación con IA. Aprende más en starburst.ai **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 92 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Starburst](https://www.g2.com/es/sellers/starburst) - **Sitio web de la empresa:** https://www.starburst.io/ - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Boston, MA - **Twitter:** @starburstdata (3,458 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/starburstdata/ (525 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 48% Empresa, 32% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Consulta rápida (20 reviews) - Eficiencia de consulta (18 reviews) - Integraciones (17 reviews) - Facilidad de uso (15 reviews) - Conjuntos de datos grandes (14 reviews) **Cons:** - Problemas de consulta (14 reviews) - Rendimiento lento (13 reviews) - Complejidad (11 reviews) - Curva de aprendizaje (10 reviews) - Problemas de rendimiento (9 reviews) ### 15. [Posit](https://www.g2.com/es/products/posit-posit/reviews) Posit, anteriormente RStudio, está dedicado a avanzar en el software de código abierto para la ciencia de datos, la investigación científica y la comunicación técnica. Confiado por millones de usuarios, incluyendo el 25% de las empresas del Fortune Global 100, Posit empodera a las organizaciones para impulsar la innovación y la toma de decisiones informadas. Nos enfocamos en hacer que la ciencia de datos sea más abierta, intuitiva, accesible y colaborativa, ofreciendo herramientas que permiten obtener poderosos conocimientos y decisiones más inteligentes basadas en datos. Construimos herramientas populares de código abierto como el IDE de RStudio y Shiny, así como herramientas a nivel empresarial para equipos profesionales de ciencia de datos, incluyendo Posit Team, Posit Connect, Posit Workbench y Posit Package Manager. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 563 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 7.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Posit](https://www.g2.com/es/sellers/posit) - **Año de fundación:** 2009 - **Ubicación de la sede:** Boston, MA - **Twitter:** @posit_pbc (121,182 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1978648/ (451 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Asistente de Investigación, Asistente de Investigación de Posgrado - **Top Industries:** Educación superior, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 49% Empresa, 27% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (13 reviews) - Características (9 reviews) - Código Abierto (7 reviews) - Atención al Cliente (5 reviews) - Integraciones fáciles (5 reviews) **Cons:** - Rendimiento lento (7 reviews) - Curva de aprendizaje (4 reviews) - Problemas de rendimiento (4 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (4 reviews) - Rendimiento rezagado (3 reviews) ### 16. [Dremio](https://www.g2.com/es/products/dremio/reviews) Dremio es el pionero del Agentic Lakehouse, la única plataforma de datos construida para agentes, gestionada por agentes. Las organizaciones necesitan transformar ideas en acciones a una velocidad sin precedentes; Dremio ofrece esta agilidad equipando a los agentes de IA con acceso federado a datos, procesamiento de datos no estructurados y un rico contexto empresarial a través de su Capa Semántica de IA. En la era agentic, los equipos de ingeniería de datos no pueden ajustar manualmente el rendimiento para miles de usuarios y agentes que hacen preguntas impredecibles cada segundo. El Agentic Lakehouse de Dremio se gestiona de manera autónoma, eliminando tareas de gestión no diferenciadas, permitiendo a los ingenieros centrarse en iniciativas que impulsan resultados empresariales. El lakehouse agentic de Dremio optimiza automáticamente las consultas, reorganiza los datos y mantiene el rendimiento a cualquier escala. Dremio es confiado por miles de empresas globales, incluidas Shell, TD Bank y Michelin, y está construido sobre estándares abiertos. Dremio co-creó Apache Polaris y Apache Arrow, y es el único lakehouse construido nativamente sobre Apache Iceberg, Polaris y Arrow. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 64 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 9.1/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Dremio](https://www.g2.com/es/sellers/dremio) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** Santa Clara, California - **Twitter:** @dremio (5,099 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dremio/ (362 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Servicios Financieros, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 50% Empresa, 40% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (13 reviews) - Integraciones (10 reviews) - Rendimiento (7 reviews) - Soporte SQL (7 reviews) - Gestión de Datos (6 reviews) **Cons:** - Dificultad (5 reviews) - Pobre atención al cliente (5 reviews) - Curva de aprendizaje (4 reviews) - Configuración difícil (3 reviews) - Documentación deficiente (3 reviews) ### 17. [Google Cloud Dataprep](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-dataprep/reviews) Google Cloud Dataprep es un servicio de datos inteligente para explorar visualmente, limpiar y preparar datos estructurados y no estructurados para análisis. Cloud Dataprep es sin servidor y funciona a cualquier escala. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/es/sellers/google) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,890,350 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 63% Pequeña Empresa, 19% Mediana Empresa ### 18. [AWS Lake Formation](https://www.g2.com/es/products/aws-lake-formation/reviews) AWS Lake Formation es un servicio completamente gestionado para construir, gestionar, asegurar y compartir datos en lagos de datos en días. Puedes centralizar la seguridad y el gobierno, y habilitar el intercambio de datos en toda la organización. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 31 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 7.6/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/es/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,226,638 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: AMZN **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 33% Empresa ### 19. [Oracle Enterprise Management](https://www.g2.com/es/products/oracle-enterprise-management/reviews) Oracle Big Data Cloud at Customer ofrece el valor completo del servicio Oracle Big Data Cloud a los clientes que requieren que su plataforma de Big Data esté ubicada en sus instalaciones. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 7.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 7.2/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Oracle](https://www.g2.com/es/sellers/oracle) - **Año de fundación:** 1977 - **Ubicación de la sede:** Austin, TX - **Twitter:** @Oracle (827,981 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (199,301 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NYSE:ORCL **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 58% Empresa, 35% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Almacenamiento en la nube (2 reviews) - Opciones de personalización (1 reviews) - Características (1 reviews) - Flexibilidad (1 reviews) - Acceso Global (1 reviews) **Cons:** - Complejidad (1 reviews) - Caro (1 reviews) ### 20. [Confluent](https://www.g2.com/es/products/confluent/reviews) Servicio nativo de la nube para datos en movimiento creado por los creadores originales de Apache Kafka® Los consumidores de hoy tienen el mundo al alcance de sus manos y mantienen una expectativa implacable de experiencias de marca en tiempo real de extremo a extremo. Los datos en movimiento son el ingrediente subyacente y fundamental para cualquier experiencia de cliente verdaderamente conectada. Proporciona un suministro continuo de flujos de eventos en tiempo real junto con el procesamiento de flujos en tiempo real para impulsar las operaciones de backend impulsadas por datos y las experiencias de frontend enriquecidas necesarias para que cualquier negocio tenga éxito en los mercados competitivos y orientados al consumidor de hoy. Confluent Cloud es un servicio totalmente gestionado y nativo de la nube para conectar y procesar todos tus datos en tiempo real, en cualquier lugar donde se necesiten. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 111 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 7.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Confluent](https://www.g2.com/es/sellers/confluent) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,607 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: CFLT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Ingeniero de Software Senior - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 36% Empresa, 34% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Computación en la nube (1 reviews) - Servicios en la Nube (1 reviews) - Conectores (1 reviews) - Integración de datos (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) **Cons:** - Estimación de costos (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Dificultades iniciales (1 reviews) - Falta de características (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) ### 21. [ILUM](https://www.g2.com/es/products/ilum-ilum/reviews) Ilum: Una Plataforma de Datos Construida por Ingenieros de Datos, para Ingenieros de Datos Ilum es una plataforma de Data Lakehouse que unifica la gestión de datos, el procesamiento distribuido, la analítica y los flujos de trabajo de IA para ingenieros de IA, ingenieros de datos, científicos de datos y analistas. Pertenece a las categorías de software de Plataforma de Datos, Data Lakehouse e Ingeniería de Datos y admite una implementación flexible en entornos de nube, locales e híbridos. Ilum permite a los equipos técnicos construir, operar y escalar infraestructura de datos moderna utilizando estándares abiertos. Integra herramientas para procesamiento por lotes, procesamiento de flujos, exploración basada en cuadernos, orquestación de flujos de trabajo e inteligencia empresarial, todo en una sola plataforma. Ilum admite formatos de tabla abiertos modernos como Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi y Apache Paimon. También ofrece integración nativa con Apache Spark y Trino para computación, con soporte para Apache Flink actualmente en desarrollo. Características clave incluyen: - Editor SQL: Consulta Delta, Iceberg, Hudi o Spark SQL con autocompletado, vistas previas de resultados e inspección de metadatos. - Linaje de Datos y Catálogo: Visualiza el flujo de datos usando OpenLineage y explora conjuntos de datos a través de un Catálogo de Datos buscable. - Integración de Cuadernos: Usa cuadernos Jupyter integrados preconfigurados para Spark, metadatos y tu entorno de datos para exploración o modelado. - Gestión de Trabajos Spark: Envía, monitorea y depura trabajos de Spark con registros integrados, métricas, programación y un Servidor de Historial de Spark incorporado. - Soporte para Trino: Ejecuta consultas federadas a través de múltiples fuentes de datos usando Trino directamente desde Ilum. - Tuberías Declarativas: Define tuberías ETL y analíticas repetibles, con seguimiento de dependencias y lógica de recuperación. - Diagramas ERD Automáticos: Genera instantáneamente diagramas ER a partir de esquemas para ayudar en la comprensión y adopción de datos. - Experimentación y Seguimiento de ML: Incluye MLflow para gestionar experimentos, seguir parámetros, métricas y artefactos, totalmente integrado con cuadernos y tuberías de datos para agilizar los flujos de trabajo de desarrollo de modelos. - Integración y Despliegue de IA: Soporta tanto casos de uso de ML clásico como de IA moderna, incluyendo flujos de trabajo GenAI, búsqueda vectorial y aplicaciones basadas en incrustaciones. Los modelos pueden ser registrados, versionados y desplegados para inferencia dentro de tuberías declarativas. - Interfaz de Agente de IA Incorporada: Ilum integra, proporcionando una interfaz estilo GPT para interactuar con tus datos, activar tuberías, generar SQL o explorar metadatos usando lenguaje natural, llevando capacidades GenAI directamente a tu plataforma de datos. - Tableros de BI: Soporte nativo para Apache Superset, con integración JDBC para Tableau, Power BI y otras herramientas de BI. Aspectos destacados adicionales: - Gestión de Múltiples Clústeres: Conecta múltiples clústeres de Spark o Kubernetes para escalar y aislar cargas de trabajo. - Control de Acceso Granular: Integración con LDAP, OAuth2 y Hydra para acceso seguro basado en roles. - Preparado para Híbrido: Diseñado para reemplazar Databricks o Cloudera en entornos donde la adopción de la nube es parcial, está regulada o no es posible. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 9.8/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Ilum](https://www.g2.com/es/sellers/ilum) - **Sitio web de la empresa:** https://ilum.cloud/ - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Santa Fe, US - **Twitter:** @IlumCloud (18 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Telecomunicaciones - **Company Size:** 52% Empresa, 35% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (17 reviews) - Características (17 reviews) - Integraciones (17 reviews) - Configura la facilidad (16 reviews) - Integraciones fáciles (15 reviews) **Cons:** - Configuración compleja (9 reviews) - Configuración difícil (9 reviews) - Curva de aprendizaje (9 reviews) - Mejora de UX (8 reviews) - Complejidad (7 reviews) ### 22. [Google Cloud Managed Service for Apache Spark](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-managed-service-for-apache-spark/reviews) Cloud Dataproc es un servicio en la nube rápido, fácil de usar y completamente gestionado para ejecutar clústeres de Apache Spark y Apache Hadoop de una manera más simple y rentable. Las operaciones que solían tomar horas o días toman segundos o minutos en su lugar, y solo pagas por los recursos que utilizas (con facturación por segundo). Cloud Dataproc también se integra fácilmente con otros servicios de Google Cloud Platform (GCP), brindándote una plataforma poderosa y completa para el procesamiento de datos, análisis y aprendizaje automático. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 5.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 7.9/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/es/sellers/google) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,890,350 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 47% Mediana Empresa, 35% Empresa ### 23. [Azure HDInsight](https://www.g2.com/es/products/azure-hdinsight/reviews) HDInsight es una oferta de Hadoop en la nube totalmente gestionada que proporciona clústeres analíticos de código abierto optimizados para Spark, Hive, MapReduce, HBase, Storm, Kafka y R Server respaldados por un SLA del 99.9%. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 9.0/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 9.3/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,638 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 53% Empresa, 47% Mediana Empresa ### 24. [OpenText Vertica](https://www.g2.com/es/products/opentext-vertica/reviews) Vertica es la plataforma de análisis unificada, basada en una arquitectura masivamente escalable con un amplio conjunto de funciones analíticas que abarcan eventos y series temporales, coincidencia de patrones, geoespacial y capacidad de aprendizaje automático incorporada. Vertica permite a los equipos de análisis de datos aplicar fácilmente estas potentes funciones a cargas de trabajo analíticas grandes y exigentes, armándolos a ellos y a sus clientes con conocimientos empresariales predictivos. Vertica proporciona una plataforma de análisis unificada en las principales nubes públicas y centros de datos locales, e integra datos en almacenamiento de objetos en la nube y HDFS sin forzar ningún movimiento de datos. Disponible como una opción SaaS, o como una plataforma gestionada por el cliente, Vertica ayuda a los equipos a combinar silos de datos en crecimiento para una visión más completa de los datos disponibles. Vertica presenta la separación de computación y almacenamiento, por lo que los equipos pueden activar recursos de almacenamiento y computación según sea necesario, y luego desactivarlos para reducir costos. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 195 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [OpenText](https://www.g2.com/es/sellers/opentext) - **Año de fundación:** 1991 - **Ubicación de la sede:** Waterloo, ON - **Twitter:** @OpenText (21,580 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2709/ (23,339 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:OTEX **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Software Senior, Ingeniero de Datos - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 44% Empresa, 39% Mediana Empresa ### 25. [TIMi](https://www.g2.com/es/products/timi/reviews) TIMi es la plataforma de procesamiento de datos y ciencia de datos más eficiente. Desde 2007, hemos estado creando y mejorando el marco más poderoso para superar las barreras de la analítica, la analítica predictiva, la inteligencia artificial y el Big Data, mientras ofrecemos un entorno útil, rápido y amigable. La Suite TIMi consta de cuatro herramientas: 1. Anatella (ETL Analítico, Preparación de Datos y Big Data), 2. Modeler (Auto-ML / Modelado Predictivo Automatizado / AI Automatizada), 3. StarDust (Segmentación 3D) 4. Kibella (Solución de Cuadros de Mando de BI). TIMi domina el mercado de la Ciencia de Datos: En el "Informe de Momentum de Verano 2022" de G2, en la categoría de "Ciencia de Datos", TIMi tiene el puesto #1: ¡TIMi es la solución de Ciencia de Datos con el mayor crecimiento de mercado y la mayor satisfacción del cliente! Más sobre este tema aquí: https://timi.eu/blog/timi-the-number-one-data-science-platform/ **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 68 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Recopilación de datos en tiempo real:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Escalado de máquinas:** 8.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Preparación de datos:** 9.5/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [TIMi SPRL](https://www.g2.com/es/sellers/timi-sprl) - **Sitio web de la empresa:** https://timi.eu - **Año de fundación:** 2007 - **Ubicación de la sede:** Brussels - **Twitter:** @TIMiSuite (3,545 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timisuite/ (87 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Banca - **Company Size:** 38% Pequeña Empresa, 34% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (3 reviews) - Automatización (2 reviews) - Atención al Cliente (2 reviews) - Eficiencia (2 reviews) - Características (2 reviews) **Cons:** - Personalización difícil (1 reviews) - Configuración difícil (1 reviews) - Dificultad de implementación (1 reviews) - Dificultad de integración (1 reviews) - Problemas de integración (1 reviews) ## Parent Category [Software de Big Data](https://www.g2.com/es/categories/big-data) ## Related Categories - [Soluciones de Almacén de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-warehouse) - [Plataformas de Análisis](https://www.g2.com/es/categories/analytics-platforms) - [Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático](https://www.g2.com/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Software de Análisis de Big Data](https://www.g2.com/es/categories/big-data-analytics) - [Herramientas ETL](https://www.g2.com/es/categories/etl-tools) - [Plataformas de Integración de Big Data](https://www.g2.com/es/categories/big-data-integration-platforms) - [Herramientas de Gobernanza de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-governance-tools) --- ## Buyer Guide ### Lo que debes saber sobre el procesamiento y la distribución de software de Big Data ### ¿Qué es el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data? Las empresas buscan extraer más valor de sus datos, pero luchan por capturar, almacenar y analizar todos los datos generados. Con varios tipos de datos empresariales produciéndose a un ritmo rápido, es importante que las empresas tengan las herramientas adecuadas para procesar y distribuir estos datos. Estas herramientas son críticas para la gestión, almacenamiento y distribución de estos datos, utilizando la última tecnología como los clústeres de computación paralela. A diferencia de las herramientas más antiguas que no pueden manejar big data, este software está diseñado específicamente para implementaciones a gran escala y ayuda a las empresas a organizar grandes cantidades de datos. La cantidad de datos que producen las empresas es demasiada para que una sola base de datos la maneje. Como resultado, se inventan herramientas para dividir los cálculos en partes más pequeñas, que pueden ser asignadas a muchas computadoras para realizar cálculos y procesamiento. Las empresas que tienen grandes volúmenes de datos (más de 10 terabytes) y alta complejidad de cálculo se benefician del software de procesamiento y distribución de big data. Sin embargo, cabe señalar que otros tipos de soluciones de datos, como las bases de datos relacionales, siguen siendo útiles para las empresas en casos de uso específicos, como los datos de línea de negocio (LOB), que son típicamente transaccionales. #### ¿Qué Tipos de Software de Procesamiento y Distribución de Big Data Existen? Existen diferentes métodos o maneras en las que se lleva a cabo el procesamiento y distribución de big data. La principal diferencia radica en el tipo de datos que se están procesando. **Procesamiento en flujo** Con el procesamiento en flujo, los datos se introducen en herramientas de análisis en tiempo real, tan pronto como se generan. Este método es particularmente útil en casos como la detección de fraudes, donde los resultados son críticos en el momento. **Procesamiento por lotes** El procesamiento por lotes se refiere a una técnica en la que los datos se recopilan a lo largo del tiempo y posteriormente se envían para su procesamiento. Esta técnica funciona bien para grandes cantidades de datos que no son sensibles al tiempo. A menudo se utiliza cuando los datos se almacenan en sistemas heredados, como mainframes, que no pueden entregar datos en flujos. Casos como la nómina y la facturación pueden manejarse adecuadamente con el procesamiento por lotes. ### ¿Cuáles son las Características Comunes del Software de Procesamiento y Distribución de Big Data? El software de procesamiento y distribución de big data, con el procesamiento en su núcleo, proporciona a los usuarios las capacidades que necesitan para integrar sus datos con fines como el análisis y el desarrollo de aplicaciones. Las siguientes características ayudan a facilitar estas tareas: **Aprendizaje automático:** Este software ayuda a acelerar los proyectos de ciencia de datos para expertos en datos, como analistas de datos y científicos de datos, ayudándoles a operacionalizar modelos de aprendizaje automático en datos estructurados o semiestructurados utilizando lenguajes de consulta como SQL. Algunas herramientas avanzadas también trabajan con datos no estructurados, aunque estos productos son pocos y distantes entre sí. **Sin servidor:** Los usuarios pueden comenzar rápidamente con el almacenamiento de datos sin servidor, con el proveedor de software enfocándose en la provisión de recursos detrás de escena. La actualización, seguridad y gestión de la infraestructura son manejadas por el proveedor, lo que da a las empresas más tiempo para enfocarse en sus datos y cómo derivar información de ellos. **Almacenamiento y computación:** Con opciones alojadas, los usuarios pueden personalizar la cantidad de almacenamiento y computación que desean, adaptado a sus necesidades de datos particulares y caso de uso. **Copia de seguridad de datos:** Muchos productos ofrecen la opción de rastrear y ver datos históricos y les permite restaurar y comparar datos a lo largo del tiempo. **Transferencia de datos:** Especialmente en el clima actual de datos, los datos se distribuyen frecuentemente a través de lagos de datos, almacenes de datos, sistemas heredados y más. Muchos productos de software de procesamiento y distribución de big data permiten a los usuarios transferir datos desde fuentes de datos externas de manera programada y completamente gestionada. **Integración:** La mayoría de estos productos permiten integraciones con otras herramientas y marcos de big data como el ecosistema de big data de Apache. ### ¿Cuáles son los Beneficios del Software de Procesamiento y Distribución de Big Data? El análisis de big data permite a los usuarios empresariales, analistas e investigadores tomar decisiones más informadas y rápidas utilizando datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Las empresas utilizan técnicas avanzadas de análisis como el análisis de texto, el aprendizaje automático, el análisis predictivo, la minería de datos, las estadísticas y el procesamiento del lenguaje natural para obtener nuevos conocimientos de fuentes de datos previamente inexploradas de manera independiente o junto con los datos empresariales existentes. Usando software de procesamiento y distribución de big data, las empresas aceleran los procesos en entornos de big data. Con herramientas de código abierto como Apache Hadoop (junto con ofertas comerciales, u otras), pueden abordar los desafíos que enfrentan en torno a la seguridad de big data, la integración, el análisis y más. **Escalabilidad:** En contraposición, con el software de procesamiento de datos tradicional, el software de procesamiento y distribución de big data es capaz de manejar grandes cantidades de datos de manera efectiva y eficiente y tiene la capacidad de escalar a medida que aumenta la producción de datos. **Velocidad:** Con estos productos, las empresas pueden lograr velocidades ultrarrápidas, dando a los usuarios la capacidad de procesar datos en tiempo real. **Procesamiento sofisticado:** Los usuarios tienen la capacidad de realizar consultas complejas y pueden desbloquear el poder de sus datos para tareas como el análisis y el aprendizaje automático. ### ¿Quién Usa el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data? En una organización impulsada por datos, varios departamentos y tipos de trabajo necesitan trabajar juntos para implementar estas herramientas con éxito. Mientras que los administradores de sistemas y los arquitectos de big data son los usuarios más comunes del software de análisis de big data, las herramientas de autoservicio permiten un rango más amplio de usuarios finales y pueden ser aprovechadas por los equipos de ventas, marketing y operaciones. **Desarrolladores:** Los usuarios que buscan desarrollar soluciones de big data, incluyendo la creación de clústeres y la construcción y diseño de aplicaciones, utilizan el software de procesamiento y distribución de big data. **Administradores de sistemas:** Puede ser necesario que las empresas empleen especialistas para asegurarse de que los datos se procesen y distribuyan correctamente. Los administradores, que son responsables del mantenimiento, operación y configuración de los sistemas informáticos, cumplen esta tarea y aseguran que todo funcione sin problemas. **Arquitectos de big data:** Traducir las necesidades empresariales en soluciones de datos es un desafío. Los arquitectos cierran esta brecha, conectándose con líderes empresariales e ingenieros de datos por igual para gestionar y mantener el ciclo de vida de los datos. ### ¿Cuáles son las Alternativas al Software de Procesamiento y Distribución de Big Data? Las alternativas al software de procesamiento y distribución de big data pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente: [**Software de almacén de datos** :](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) La mayoría de las empresas tienen una gran cantidad de fuentes de datos dispares. Para integrar mejor todos sus datos, implementan software de almacén de datos. Los almacenes de datos albergan datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales que permiten a las herramientas de inteligencia empresarial y análisis extraer todos los datos de la empresa desde un único repositorio. Esta organización es crítica para la calidad de los datos que son ingeridos por el software de análisis. [**Bases de datos NoSQL**](https://www.g2.com/categories/nosql-databases): Mientras que las soluciones de bases de datos relacionales sobresalen con datos estructurados, las bases de datos NoSQL almacenan más efectivamente datos poco estructurados y no estructurados. Las bases de datos NoSQL se combinan bien con las bases de datos relacionales si una empresa maneja datos diversos que se recopilan por medios estructurados y no estructurados. #### **Software Relacionado con el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data** Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con el software de procesamiento y distribución de big data incluyen: [Software de preparación de datos](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** El software de preparación de datos ayuda a las empresas con su gestión de datos. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Aunque el software de procesamiento y distribución de big data típicamente ofrece algunas características de preparación de datos, las empresas podrían optar por una herramienta de preparación dedicada. [Software de análisis de big data](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **:** Las empresas con una solución robusta de procesamiento y distribución de big data en su lugar pueden comenzar a profundizar en sus datos y analizarlos. Pueden adoptar herramientas orientadas hacia big data, llamadas software de análisis de big data, que proporcionan información sobre grandes conjuntos de datos que se recopilan de clústeres de big data. [Software de análisis de flujo](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** Cuando los usuarios buscan herramientas específicamente orientadas a analizar datos en tiempo real, el software de análisis de flujo puede ser útil. Estas herramientas de procesamiento en tiempo real ayudan a los usuarios a analizar datos en transferencia a través de APIs, entre aplicaciones y más. Este software es útil con datos de internet de las cosas (IoT) que pueden requerir análisis frecuentes en tiempo real. [Software de análisis de registros](https://www.g2.com/categories/log-analysis) **:** El software de análisis de registros es una herramienta que da a los usuarios la capacidad de analizar archivos de registro. Este tipo de software típicamente incluye visualizaciones y es particularmente útil para propósitos de monitoreo y alerta. ### Desafíos con el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos. **Necesidad de empleados capacitados:** Manejar big data no es necesariamente simple. A menudo, estas herramientas requieren un administrador dedicado para ayudar a implementar la solución y asistir a otros con la adopción. Sin embargo, hay una escasez de científicos de datos y analistas capacitados que están equipados para configurar tales soluciones. Además, esos mismos científicos de datos estarán encargados de derivar información accionable desde dentro de los datos. Sin personas capacitadas en estas áreas, las empresas no pueden aprovechar efectivamente las herramientas o sus datos. Incluso las herramientas de autoservicio, que deben ser utilizadas por el usuario promedio de negocios, requieren que alguien las implemente. Las empresas pueden recurrir a equipos de soporte de proveedores o consultores externos para ayudar si no pueden traer a un profesional capacitado internamente. **Organización de datos:** Las soluciones de big data son tan buenas como los datos que consumen. Para obtener el máximo provecho de la herramienta, esos datos deben estar organizados. Esto significa que las bases de datos deben configurarse correctamente e integrarse adecuadamente. Esto puede requerir la construcción de un almacén de datos, que almacena datos de una variedad de aplicaciones y bases de datos en una ubicación central. Las empresas pueden necesitar comprar un software de preparación de datos dedicado también para asegurar que los datos estén unidos y limpios para que la solución de análisis los consuma de la manera correcta. Esto a menudo requiere un analista de datos capacitado, un empleado de TI o un consultor externo para ayudar a asegurar que la calidad de los datos esté en su mejor nivel para un análisis fácil. **Adopción por parte del usuario:** No siempre es fácil transformar una empresa en una compañía impulsada por datos. Particularmente en empresas más antiguas que han hecho las cosas de la misma manera durante años, no es simple imponer nuevas herramientas a los empleados, especialmente si hay formas de evitarlas. Si hay otras opciones, lo más probable es que tomen esa ruta. Sin embargo, si los gerentes y líderes aseguran que estas herramientas son una necesidad en las tareas rutinarias de un empleado, entonces las tasas de adopción aumentarán. ### ¿Qué Empresas Deberían Comprar Software de Procesamiento y Distribución de Big Data? La implementación de soluciones de procesamiento de datos puede tener un impacto positivo en las empresas de una variedad de industrias diferentes. **Servicios financieros:** El uso de procesamiento y distribución de big data en los servicios financieros puede generar ganancias significativas, como para los bancos, que pueden usarlo para todo, desde procesar datos relacionados con puntajes de crédito hasta distribuir datos de identificación. Con el software de procesamiento y distribución de big data, los equipos de datos pueden procesar los datos de la empresa y desplegarlos en aplicaciones tanto internas como externas. **Cuidado de la salud:** Dentro del cuidado de la salud, se produce una gran cantidad de datos, como registros de pacientes, datos de ensayos clínicos y más. Además, dado que el proceso de descubrimiento de medicamentos es particularmente costoso y lleva una cantidad significativa de tiempo, las organizaciones de salud están utilizando este software para acelerar el proceso, utilizando datos de ensayos anteriores, artículos de investigación y más. **Venta al por menor:** En el comercio minorista, especialmente en el comercio electrónico, la personalización es importante. Los principales minoristas están reconociendo la importancia del software de procesamiento y distribución de big data para proporcionar a los clientes experiencias altamente personalizadas, basadas en factores como el comportamiento previo y la ubicación. Con el software adecuado en su lugar, estas empresas pueden comenzar a organizar sus datos. ### Cómo Comprar Software de Procesamiento y Distribución de Big Data #### Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Procesamiento y Distribución de Big Data Si una empresa está comenzando y busca comprar su primer software de procesamiento y distribución de big data, donde sea que una empresa esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar el mejor software de procesamiento y distribución de big data para la empresa. El primer paso en el proceso de compra debe involucrar un examen cuidadoso de cómo se almacenan los datos, tanto en las instalaciones como en la nube. Si la empresa ha acumulado una gran cantidad de datos, la necesidad es buscar una solución que pueda crecer con la organización. Aunque las soluciones en la nube están en aumento, cada empresa debe evaluar sus propias necesidades de datos para tomar la decisión correcta. La nube no siempre es la respuesta, ya que no siempre es una solución viable. No todos los expertos en datos tienen el lujo de trabajar en la nube por varias razones, incluyendo la seguridad de los datos y problemas relacionados con la latencia. En casos como el cuidado de la salud, regulaciones estrictas como HIPAA, requieren que los datos sean seguros. Por lo tanto, las soluciones en las instalaciones pueden ser vitales para algunos profesionales, como aquellos en la industria de la salud y el sector gubernamental, donde el cumplimiento de la privacidad es particularmente estricto y a veces vital. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor, como consolidar sus datos y recopilar sus datos de fuentes dispares, y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar este software, ya que esto impulsa el número de licencias que probablemente compren. Tomar una visión holística del negocio e identificar los puntos de dolor puede ayudar al equipo a dar el salto para crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o en las instalaciones, y más. Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de un software de procesamiento y distribución de big data. #### Comparar Productos de Software de Procesamiento y Distribución de Big Data **Crear una lista larga** Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación después de que todas las demostraciones estén completas, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor. **Crear una lista corta** De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones. **Realizar demostraciones** Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia. #### Selección de Software de Procesamiento y Distribución de Big Data **Elegir un equipo de selección** Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar los puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización que tengan el interés, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el principal tomador de decisiones, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. En empresas más pequeñas, el equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño, con menos participantes multitarea y asumiendo más responsabilidades. **Negociación** Solo porque algo esté escrito en la página de precios de una empresa, no significa que sea fijo (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros. **Decisión final** Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta es bien utilizada y bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo. ### ¿Cuánto Cuesta el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data? Como se mencionó anteriormente, el software de procesamiento y distribución de big data viene tanto en soluciones en las instalaciones como en la nube. Los precios entre los dos pueden diferir, siendo el primero a menudo con más costos iniciales relacionados con la configuración de la infraestructura. Como con cualquier software, estas plataformas están frecuentemente disponibles en diferentes niveles, con las soluciones más básicas costando menos que las de escala empresarial. Las primeras frecuentemente no tendrán tantas características y pueden tener límites en el uso. Los proveedores pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, el número de usuarios, o ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún grado de soporte, que podría ser ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación. Una vez configurados, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos, especialmente si se implementan en la nube. Como estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a derivar información de sus datos y obtener el máximo provecho del software. Antes de evaluar el costo total de la solución, una empresa debe considerar cuidadosamente la oferta completa que está comprando, teniendo en cuenta el costo de cada componente. No es infrecuente que las empresas firmen un contrato pensando que solo usarán una pequeña porción de una oferta dada, solo para darse cuenta después de que se beneficiaron y pagaron por mucho más. #### Retorno de la Inversión (ROI) Las empresas deciden implementar software de procesamiento y distribución de big data con el objetivo de obtener algún grado de ROI. A medida que buscan recuperar sus pérdidas que gastaron en el software, es crítico entender los costos asociados con él. Como se mencionó anteriormente, estas plataformas típicamente se facturan por usuario, lo que a veces se escala dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios típicamente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero. Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre la implementación previa y posterior del software para entender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para propósitos internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto de su uso de la plataforma. ### Implementación del Software de Procesamiento y Distribución de Big Data **¿Cómo se Implementa el Software de Procesamiento y Distribución de Big Data?** La implementación difiere drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con vasta experiencia bajo sus cinturones, pueden ayudar a las empresas a entender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y cómo usar el software de manera eficiente y efectiva. **¿Quién es Responsable de la Implementación del Software de Procesamiento y Distribución de Big Data?** Puede requerir a muchas personas, como el director de tecnología (CTO) y el director de información (CIO), así como a muchos equipos, para implementar adecuadamente, incluyendo ingenieros de datos, administradores de bases de datos e ingenieros de software. Esto se debe a que, como se mencionó, los datos pueden cruzar equipos y funciones. Como resultado, es raro que una persona o incluso un equipo tenga una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional en su lugar, una empresa puede comenzar a juntar datos y comenzar el viaje de la ciencia de datos, comenzando con la preparación y gestión adecuada de los datos. ### Tendencias del Software de Procesamiento y Distribución de Big Data **Código abierto vs. comercial** Muchas ofertas de software dentro del espacio de big data están basadas en marcos de código abierto, como Apache Hadoop. Aunque los ingenieros de datos experimentados juntan varios componentes de código abierto y desarrollan su propio ecosistema de datos, esta no es frecuentemente una opción factible debido a su complejidad y el tiempo necesario para crear una solución a medida. Las empresas a menudo buscan opciones comerciales debido a las capacidades adicionales que proporcionan, como herramientas adicionales, monitoreo y gestión. **Nube vs. en las instalaciones** Las empresas que buscan implementar software de procesamiento y distribución de big data tienen opciones en cuanto a la manera y el método en que esto se logra. Con el auge de la nube y sus beneficios, como no requerir grandes gastos para infraestructura, muchos están mirando a la nube para la gestión de datos, procesamiento, distribución e incluso análisis. Combinan y combinan con la opción de elegir múltiples proveedores de nube para diferentes necesidades de datos. También es posible combinar la nube con soluciones en las instalaciones para una mayor seguridad. **Volumen, velocidad y variedad de datos** Como se mencionó anteriormente, los datos se están produciendo a un ritmo rápido. Además, los tipos de datos no son todos de un solo sabor. Las empresas individuales podrían estar produciendo una variedad de tipos de datos, desde datos de sensores de dispositivos IoT hasta registros de eventos y flujos de clics. Como tal, las herramientas necesarias para procesar y distribuir estos datos deben ser capaces de manejar esta carga de una manera que sea escalable, rentable y efectiva. Los avances en técnicas de IA, como el aprendizaje automático, están ayudando a hacer esto más manejable. --- ## Frequently Asked Questions ### ¿Cómo afectan las opciones de implementación a las soluciones de procesamiento de Big Data? Las opciones de implementación influyen significativamente en las soluciones de procesamiento de Big Data al afectar la escalabilidad, el rendimiento y el costo. Por ejemplo, las soluciones basadas en la nube como Snowflake y Amazon EMR son preferidas por su flexibilidad y facilidad de escalado, con usuarios que notan un mejor rendimiento en el manejo de grandes conjuntos de datos. Las soluciones locales, como Apache Hadoop, ofrecen mayor control y seguridad, pero pueden implicar costos iniciales más altos y esfuerzos de mantenimiento. Los usuarios a menudo destacan que las implementaciones híbridas proporcionan un equilibrio, permitiendo una asignación de recursos optimizada y una mejor gobernanza de datos. ### ¿Cómo evalúo el ROI de invertir en software de procesamiento de Big Data? Para evaluar el ROI de invertir en software de procesamiento de Big Data, considere factores como la mejora en la eficiencia del manejo de datos, el ahorro de costos gracias a la automatización y las capacidades mejoradas de toma de decisiones. Las reseñas de usuarios indican que plataformas como Apache Spark y Apache Kafka reducen significativamente los tiempos de procesamiento, con usuarios reportando hasta un 50% de análisis de datos más rápido. Además, herramientas como Snowflake y Google BigQuery son destacadas por su escalabilidad, lo que puede llevar a menores costos operativos a medida que crecen las necesidades de datos. Evaluar estas métricas en comparación con sus costos actuales ayudará a cuantificar el ROI potencial. ### ¿Cómo evalúo el rendimiento de las soluciones de procesamiento de Big Data? Para evaluar el rendimiento de las soluciones de procesamiento de Big Data, considera métricas clave como la velocidad de procesamiento, la escalabilidad y la facilidad de integración. Las reseñas de usuarios destacan que Apache Spark sobresale en velocidad de procesamiento con una calificación de 4.5, mientras que Hadoop es conocido por su escalabilidad, recibiendo una calificación de 4.3. Además, soluciones como Google BigQuery son elogiadas por su facilidad de uso, logrando una calificación de 4.6. Analizar estos aspectos junto con la retroalimentación de los usuarios sobre la fiabilidad y el soporte puede proporcionar una visión completa del rendimiento de cada solución. ### ¿Cómo varían los modelos de precios entre las soluciones de procesamiento de Big Data? Los modelos de precios para soluciones de procesamiento de Big Data varían significativamente. Por ejemplo, Apache Spark ofrece un modelo de código abierto gratuito, mientras que Databricks emplea un modelo basado en suscripción con precios escalonados según el uso. Cloudera proporciona una estructura de precios flexible que incluye opciones tanto de suscripción como basadas en el uso. AWS Glue opera con un modelo de pago por uso, cobrando según los recursos consumidos. En contraste, Google BigQuery utiliza un modelo de precios por consulta, lo que puede llevar a costos variables dependiendo de los patrones de uso. Estos modelos diversos se adaptan a diferentes necesidades y presupuestos organizacionales. ### ¿Cómo difieren las experiencias de usuario entre las principales herramientas de procesamiento de Big Data? Las experiencias de los usuarios entre las principales herramientas de procesamiento de Big Data varían significativamente. Apache Spark lidera con altas calificaciones de satisfacción, particularmente por su velocidad y escalabilidad, recibiendo una calificación promedio de 4.5/5. Hadoop sigue de cerca, elogiado por su ecosistema robusto pero señalado por su curva de aprendizaje más pronunciada, con un promedio de 4.2/5. Databricks es preferido por sus características colaborativas y facilidad de uso, logrando una calificación de 4.6/5. En contraste, AWS Glue, aunque efectivo para procesos ETL, tiene opiniones mixtas respecto a su complejidad, con un promedio de 4.0/5. En general, los usuarios priorizan la velocidad, la facilidad de uso y el soporte al evaluar estas herramientas. ### ¿Qué tan escalables son las principales plataformas de procesamiento de Big Data? Las principales plataformas de procesamiento de Big Data demuestran fuertes características de escalabilidad. Apache Spark es muy valorado por su capacidad para manejar el procesamiento de datos a gran escala con una puntuación de satisfacción del usuario del 88%, destacando su rendimiento en computación distribuida. Amazon EMR también obtiene buenas calificaciones, con usuarios que aprecian sus capacidades de escalado sin problemas, especialmente en entornos de nube. Google BigQuery se destaca por su arquitectura sin servidor, que permite a los usuarios escalar sin gestionar infraestructura, logrando una puntuación de satisfacción del 90%. En general, estas plataformas son reconocidas por su robusta escalabilidad, atendiendo a diversas necesidades de procesamiento de datos. ### ¿Cuáles son los casos de uso comunes para el procesamiento y distribución de Big Data? Los casos de uso comunes para el procesamiento y distribución de Big Data incluyen el análisis de datos en tiempo real, donde las empresas analizan datos en streaming para obtener información inmediata, y el almacenamiento de datos, que implica almacenar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para informes y análisis. Además, las organizaciones utilizan big data para análisis predictivo para pronosticar tendencias y el comportamiento del cliente, así como para aplicaciones de aprendizaje automático que requieren procesar grandes conjuntos de datos para entrenar algoritmos. Estos casos de uso están respaldados por la retroalimentación de los usuarios que destaca la importancia de la escalabilidad y el rendimiento en el manejo de grandes conjuntos de datos. ### ¿Cuáles son las características clave que se deben buscar en las herramientas de procesamiento de Big Data? Las características clave a buscar en las herramientas de procesamiento de Big Data incluyen escalabilidad, que permite manejar volúmenes de datos crecientes; capacidades de procesamiento en tiempo real para obtener insights inmediatos; opciones robustas de integración de datos para conectar diversas fuentes de datos; interfaces fáciles de usar para facilitar su uso; y medidas de seguridad sólidas para proteger la información sensible. Además, el soporte para el aprendizaje automático y análisis avanzados es crucial para derivar insights accionables de grandes conjuntos de datos. Herramientas como Apache Spark, Apache Hadoop y Google BigQuery son reconocidas por sobresalir en estas áreas. ### ¿Cuáles son los plazos típicos de implementación para estas herramientas? Los plazos de implementación para las herramientas de procesamiento y distribución de Big Data varían significativamente. Por ejemplo, los usuarios de Apache Kafka informan un tiempo de implementación promedio de 3 a 6 meses, mientras que los usuarios de Snowflake suelen ver plazos de 1 a 3 meses. Los usuarios de Databricks a menudo experimentan un rango de 2 a 4 meses para el despliegue completo. En contraste, las implementaciones de Amazon EMR pueden tardar desde 1 mes hasta más de 6 meses, dependiendo de la complejidad del caso de uso. En general, la mayoría de los usuarios indican que los plazos pueden verse influenciados por factores como la experiencia del equipo y el alcance del proyecto. ### ¿Qué integraciones debería considerar para mis necesidades de procesamiento de Big Data? Para las necesidades de procesamiento de Big Data, considera integraciones con Apache Hadoop, Apache Spark y Amazon EMR. Los usuarios frecuentemente destacan Apache Hadoop por su ecosistema robusto y escalabilidad, mientras que Apache Spark es elogiado por su velocidad y facilidad de uso. Se señala que Amazon EMR tiene una integración perfecta con los servicios de AWS, mejorando las capacidades de procesamiento de datos. Además, investiga integraciones con herramientas de visualización de datos como Tableau y Power BI, que son comúnmente mencionadas por su capacidad para proporcionar información a partir de datos procesados. ### ¿Qué tipo de atención al cliente se ofrece típicamente en esta categoría? El soporte al cliente en la categoría de Procesamiento y Distribución de Big Data generalmente incluye opciones como soporte 24/7, chat en vivo y documentación extensa. Por ejemplo, productos como Apache Kafka y Snowflake son conocidos por su fuerte soporte comunitario y recursos en línea completos, mientras que Cloudera ofrece gestión de cuentas dedicada y soporte personalizado. Además, muchos proveedores ofrecen sesiones de capacitación y foros de usuarios para mejorar el compromiso del cliente y las capacidades de resolución de problemas. ### ¿Qué características de seguridad son esenciales en las herramientas de procesamiento de Big Data? Las características de seguridad esenciales en las herramientas de procesamiento de Big Data incluyen el cifrado de datos, la autenticación de usuarios, los controles de acceso y los registros de auditoría. Herramientas como Apache Hadoop y Apache Spark enfatizan protocolos de cifrado fuertes y controles de acceso basados en roles, asegurando que los datos sensibles estén protegidos. Además, plataformas como Google BigQuery y Amazon EMR proporcionan capacidades de registro y monitoreo exhaustivas para rastrear el acceso y las modificaciones de datos, mejorando la seguridad general. Las reseñas de usuarios destacan la importancia de estas características para mantener la integridad de los datos y el cumplimiento de las normativas.