# Mejor Bases de Datos de Series Temporales *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Las bases de datos de series temporales permiten a las empresas almacenar datos con marcas de tiempo. Una empresa puede adoptar una base de datos de series temporales si necesita monitorear datos en tiempo real o si está ejecutando aplicaciones que producen datos de manera continua. Algunos ejemplos de aplicaciones que producen datos de series temporales incluyen herramientas de software de monitoreo del rendimiento de aplicaciones (APM), datos de sensores de dispositivos IoT, datos del mercado financiero y una serie de aplicaciones de seguridad, entre muchas otras. Las bases de datos de series temporales están optimizadas para almacenar estos datos de manera que puedan ser fácilmente extraídos y analizados. Los datos de series temporales se utilizan a menudo al ejecutar análisis predictivos o algoritmos de aprendizaje automático, lo que permite a los usuarios comprender los datos históricos para ayudar a predecir resultados futuros. Algunos software de procesamiento y distribución de grandes volúmenes de datos pueden proporcionar funcionalidad de almacenamiento de series temporales. Para calificar para la inclusión en la categoría de Bases de Datos de Series Temporales, un producto debe: - Almacenar datos basados en marcas de tiempo - Consumir datos en tiempo real - Permitir a los usuarios extraer fácilmente los datos para el análisis de series temporales ## How Many Bases de Datos de Series Temporales Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 52 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.46/5 - **New Reviews This Quarter**: 2 - **Buyer Segments**: Mercado medio 63% │ Pequeña empresa 38% - **Top Trending Product**: InfluxDB (+0.006) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Bases de Datos de Series Temporales Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 1,100+ Reseñas auténticas - 52+ 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. ## Which Bases de Datos de Series Temporales Is Best for Your Use Case? - **Líder:** [CrateDB](https://www.g2.com/es/products/cratedb/reviews) - **Mejor Desempeño:** [dataPARC](https://www.g2.com/es/products/dataparc/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [dataPARC](https://www.g2.com/es/products/dataparc/reviews) - **Tendencia Principal:** [Prometheus](https://www.g2.com/es/products/prometheus/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [InfluxDB](https://www.g2.com/es/products/influxdata-influxdb/reviews) --- **Sponsored** ### QuestDB QuestDB es una base de datos de series temporales de código abierto, orientada a SQL, diseñada para las cargas de trabajo más exigentes, desde los pisos de negociación hasta el control de misión. Un diseño de múltiples niveles mantiene los datos calientes en particiones nativas y el historial frío en almacenamiento Parquet/objeto, consultado a través de una capa SQL. La ejecución vectorizada y columnar ofrece una ingesta de alto rendimiento y consultas en milisegundos. Los formatos abiertos (Parquet/Arrow) la hacen lista para IA y libre de bloqueos. Despliega autohospedado o en tu nube (BYOC). [Visitar sitio web](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1761&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1761&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1761&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=131714&secure%5Bresource_id%5D=1761&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Ftime-series-databases&secure%5Btoken%5D=11287d8b94f7ba146ed31c0714e101ea6be09afcac61ed7533982827605f1644&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fquestdb.com&secure%5Burl_type%5D=company_website) --- ## What Are the Top-Rated Bases de Datos de Series Temporales Products in 2026? ### 1. [CrateDB](https://www.g2.com/es/products/cratedb/reviews) La base de datos en tiempo real para análisis, búsqueda e inteligencia artificial. Almacena cualquier tipo de datos y combina la simplicidad de SQL con la escalabilidad de NoSQL. CrateDB es una base de datos de código abierto, multimodelo, distribuida y contenedorizada que ejecuta consultas en milisegundos, independientemente de la complejidad, volumen y velocidad de los datos. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 82 **How Do G2 Users Rate CrateDB?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 9.1/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind CrateDB?** - **Vendedor:** [CrateDB](https://www.g2.com/es/sellers/cratedb) - **Sitio web de la empresa:** https://cratedb.com/ - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** Redwood City, CA - **Twitter:** @cratedb (4,178 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/crateio/ (44 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Ingeniero de Datos - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 54% Pequeña Empresa, 31% Mediana Empresa #### What Are CrateDB's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (12 reviews) - Uso de SQL (11 reviews) - Integraciones fáciles (10 reviews) - Flexibilidad (10 reviews) - Características (9 reviews) **Cons:** - Falta de características (5 reviews) - Limitaciones del software (4 reviews) - Características limitadas (3 reviews) - Documentación deficiente (3 reviews) - Configuración Compleja (2 reviews) ### 2. [TDengine](https://www.g2.com/es/products/tdengine/reviews) TDengine es una base de datos de series temporales diseñada para ayudar a las industrias tradicionales a superar los desafíos de la Industria 4.0 y el IoT Industrial. Permite la ingestión, almacenamiento, análisis y distribución en tiempo real de petabytes de datos por día, generados por miles de millones de sensores y recolectores de datos. Al hacer que los grandes datos sean accesibles y asequibles, TDengine ayuda a todos, desde desarrolladores independientes y startups hasta pilares de la industria y multinacionales, a desbloquear el verdadero valor de sus datos. TDengine se diferencia de las bases de datos de series temporales típicas con las siguientes cuatro competencias principales: - Alto Rendimiento a Cualquier Escala: Con su arquitectura escalable distribuida que crece junto con su negocio, TDengine puede almacenar y procesar conjuntos de datos masivos hasta 10.6 veces más rápido que otros TSDB, todo mientras proporciona la latencia de fracción de segundo que sus aplicaciones de visualización y generación de informes en tiempo real demandan. - Almacenamiento de Datos Eficiente: Con su diseño único y modelo de datos, TDengine proporciona la solución más rentable para almacenar sus datos de operaciones, incluyendo almacenamiento en niveles, S3 y compresión de datos 10:1, asegurando que pueda obtener valiosos conocimientos empresariales de sus datos sin gastar una fortuna. - Consolidación de Datos a Través de Sitios: Con conectores integrados para una amplia variedad de fuentes industriales — MQTT, Kafka, OPC, PI System, y más — TDengine ofrece ingestión de datos sin código y extracción, transformación y carga (ETL) en una plataforma centralizada que actúa como una única fuente de verdad para su negocio. - Solución Integral para Datos Industriales: Con suscripciones de datos, almacenamiento en caché y procesamiento de flujos listos para usar, TDengine es más que solo una base de datos de series temporales — incluye todos los componentes clave necesarios para el almacenamiento y procesamiento de datos industriales integrados en un solo producto y accesibles a través de declaraciones SQL familiares. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 14 **How Do G2 Users Rate TDengine?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind TDengine?** - **Vendedor:** [TDengine](https://www.g2.com/es/sellers/tdengine) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Los Gatos, California - **Twitter:** @TDengineDB (3,855 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tdengine/ (132 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 93% Pequeña Empresa, 7% Mediana Empresa ### 3. [KX](https://www.g2.com/es/products/kx-kx/reviews) Impulsamos las decisiones basadas en datos conscientes del tiempo que permiten a las organizaciones de rápido movimiento realizar el pleno potencial de sus inversiones en IA y superar a los competidores. Nuestra tecnología ofrece un valor transformacional al abordar los desafíos de datos en torno a la integridad, puntualidad y eficiencia. Permitimos a las organizaciones entender el cambio a lo largo del tiempo y generar insights más rápidos y precisos, a cualquier escala y con eficiencia de costos. Nuestra tecnología es esencial para las operaciones de los principales bancos de inversión del mundo, aeroespacial y defensa, manufactura de alta tecnología, atención médica y ciencias de la vida, automotriz y organizaciones de telemática de flotas. El público principal para KX abarca líderes de línea de negocio, desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de datos que requieren capacidades analíticas sofisticadas para crear aplicaciones de alto rendimiento basadas en datos. Con su velocidad y escalabilidad incomparables, KX permite a los usuarios procesar eficientemente grandes volúmenes de datos, ya sea en entornos de nube, en las instalaciones o en el borde. Esta flexibilidad asegura que las organizaciones puedan integrar la tecnología KX en sus flujos de trabajo existentes sin problemas, mejorando sus capacidades analíticas sin causar interrupciones en las operaciones en curso. KX se distingue en el panorama analítico a través de su rendimiento evaluado de manera independiente, reconocido como el más rápido disponible en el mercado. Esta velocidad es vital para las empresas que dependen de insights de datos en tiempo real para informar sus procesos de toma de decisiones. Al permitir a los usuarios descubrir insights más ricos y accionables rápidamente, KX facilita elecciones más rápidas e informadas, impulsando la ventaja competitiva y el crecimiento transformador. Su capacidad para gestionar conjuntos de datos complejos y entregar insights de manera oportuna es particularmente ventajosa para industrias que operan en entornos de ritmo rápido, donde la información oportuna es crítica. Las características clave de KX incluyen capacidades avanzadas de análisis de series temporales y datos vectoriales, que permiten una gestión y análisis eficientes de grandes volúmenes de datos. Además, KX se integra perfectamente con herramientas analíticas populares, mejorando su rendimiento y permitiendo a los usuarios maximizar sus inversiones existentes. La arquitectura de la plataforma está diseñada para un alto rendimiento, asegurando que las organizaciones puedan escalar sus operaciones analíticas según sea necesario sin sacrificar velocidad o eficiencia. Con una presencia global en América del Norte, Europa y Asia Pacífico, KX es confiado por organizaciones líderes para encabezar sus iniciativas de datos e IA. Al proporcionar una solución analítica poderosa, KX no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también fomenta una cultura de innovación, empoderando a las empresas para que permanezcan competitivas en un mundo cada vez más impulsado por datos. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 50 **How Do G2 Users Rate KX?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind KX?** - **Vendedor:** [KX](https://www.g2.com/es/sellers/kx-a145756d-91d3-463e-a51d-9e13b1ac577c) - **Año de fundación:** 1996 - **Ubicación de la sede:** NY, USA - **Twitter:** @kxsystems (4,169 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kx-systems (527 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Servicios Financieros, Banca - **Company Size:** 57% Empresa, 25% Pequeña Empresa #### What Are KX's Pros and Cons? **Pros:** - Velocidad (11 reviews) - Rendimiento (9 reviews) - Poder de la herramienta (7 reviews) - Eficiencia (6 reviews) - Procesamiento rápido (6 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (12 reviews) - Aprendizaje difícil (7 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (7 reviews) - Complejidad (2 reviews) - Caro (2 reviews) ### 4. [InfluxDB](https://www.g2.com/es/products/influxdata-influxdb/reviews) InfluxDB es una plataforma de datos diseñada específicamente para manejar todos los datos de series temporales, desde usuarios, sensores, aplicaciones e infraestructura, recopilando, almacenando, visualizando y convirtiendo información en acción de manera fluida. Con una biblioteca de más de 300 plugins de Telegraf de código abierto, importar y monitorear datos de cualquier sistema es fácil. InfluxDB capacita a los desarrolladores para construir servicios y aplicaciones transformadoras de IoT, monitoreo y análisis. La arquitectura flexible de InfluxDB se adapta a cualquier implementación, ya sea en la nube, en el borde o en las instalaciones, y su versatilidad, accesibilidad y herramientas de soporte (bibliotecas de clientes, APIs, etc.) facilitan a los desarrolladores de cualquier nivel construir rápidamente aplicaciones y servicios con datos de series temporales. Optimizada para la eficiencia y productividad del desarrollador, la plataforma InfluxDB permite a los creadores centrarse en las características y funcionalidades que dan valor a sus proyectos internos y a sus aplicaciones una ventaja competitiva. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 98 **How Do G2 Users Rate InfluxDB?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.1/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind InfluxDB?** - **Vendedor:** [InfluxData](https://www.g2.com/es/sellers/influxdata-c4358581-7be9-4eec-a0bc-bd083f9c5468) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @InfluxData (22 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5159145/ (179 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 59% Pequeña Empresa, 23% Mediana Empresa ### 5. [Tiger Data](https://www.g2.com/es/products/tiger-data/reviews) Tiger Data, de los creadores de TimescaleDB, es la base de datos de series temporales Postgres número 1 para desarrolladores, dispositivos y agentes. Mantén los datos de sensores, en cadena y de clientes actualizados mientras retienes años de historial, todo consultable en SQL estándar. Para IoT, Web3 y AI. Por qué los equipos eligen Tiger Data: - Confiado por miles de desarrolladores. Más de 3 millones de bases de datos activas, más de 2 mil clientes. - Hasta un 95% de compresión. Mantén años de historial en línea a una fracción del costo. - Listo para producción sin el dolor operativo. Multi-AZ HA, PITR, copias de seguridad entre regiones, SOC 2/HIPAA/GDPR, observabilidad profunda. - Escala sin esfuerzo. Computación y almacenamiento desagregados. Nunca pagues por capacidad inactiva. - Arquitectura de datos unificada. Conecta cualquier fuente de datos y sincronízala automáticamente entre tu base de datos operativa y el lago de datos. - Adquisición en hiperescala. Disponible en AWS Marketplace y Azure Marketplace. Capacidades clave: - Particionamiento automático Ingesta millones de puntos de datos por segundo sin gestión manual de tablas o fragmentación. - Vistas materializadas incrementales Precalcula y almacena en caché resúmenes para paneles de control y APIs instantáneos. - Almacenamiento híbrido fila/columna Escrituras rápidas, lecturas comprimidas, optimizado para consultas en tiempo real e históricas. - Compresión (hasta un 95%) Codificaciones columnares aplican filtros y agregados directamente sobre datos comprimidos para consultas más rápidas y grandes ahorros. - Almacenamiento en niveles Mueve automáticamente datos más antiguos o menos frecuentemente accedidos a almacenamiento de objetos de bajo costo mientras los mantienes completamente consultables a través de la misma interfaz SQL. - Postgres Cloud totalmente gestionado Escala computación y almacenamiento de manera independiente, clasifica el almacenamiento S3 para gestionar costos, despliega globalmente y omite las operaciones de base de datos. Verticales de la industria: Desarrolladores y equipos de plataformas en IoT industrial, manufactura, Cripto, SaaS/ML y herramientas DevOps confían en Tiger para combinar datos operativos e históricos para paneles de control en tiempo real e insights críticos para el negocio, consultables en SQL estándar. Cómo empezar: Prueba Tiger Cloud gratis por 1 mes sin necesidad de tarjeta de crédito, o úsanos indefinidamente como parte de nuestro plan gratuito. Empieza ahora - https://console.cloud.timescale.com/signup?utm\_source=g2&utm\_medium=referral&utm\_campaign=free-trial-g2 **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 33 **How Do G2 Users Rate Tiger Data?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Tiger Data?** - **Vendedor:** [Tiger Data (creators of TimescaleDB)](https://www.g2.com/es/sellers/tiger-data-creators-of-timescaledb) - **Sitio web de la empresa:** https://www.tigerdata.com/ - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** New York, New York - **Twitter:** @TigerDatabase (1,316 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timescaledb/ (43 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Servicios Financieros - **Company Size:** 79% Pequeña Empresa, 18% Mediana Empresa #### What Are Tiger Data's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (8 reviews) - Configuración fácil (5 reviews) - Configura la facilidad (5 reviews) - Analítica (4 reviews) - Rendimiento (4 reviews) **Cons:** - Caro (4 reviews) - Licencias caras (3 reviews) - Características faltantes (3 reviews) - Interfaz de usuario deficiente (3 reviews) - Rendimiento lento (3 reviews) ### 6. [QuestDB](https://www.g2.com/es/products/questdb/reviews) QuestDB es una base de datos de series temporales de código abierto, orientada a SQL, diseñada para las cargas de trabajo más exigentes, desde los pisos de negociación hasta el control de misión. Un diseño de múltiples niveles mantiene los datos calientes en particiones nativas y el historial frío en almacenamiento Parquet/objeto, consultado a través de una capa SQL. La ejecución vectorizada y columnar ofrece una ingesta de alto rendimiento y consultas en milisegundos. Los formatos abiertos (Parquet/Arrow) la hacen lista para IA y libre de bloqueos. Despliega autohospedado o en tu nube (BYOC). **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 33 **How Do G2 Users Rate QuestDB?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 9.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind QuestDB?** - **Vendedor:** [QuestDB](https://www.g2.com/es/sellers/questdb) - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Twitter:** @QuestDb (2,301 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/questdb/ (30 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Servicios Financieros, Software de Computadora - **Company Size:** 69% Pequeña Empresa, 17% Mediana Empresa ### 7. [Amazon Timestream](https://www.g2.com/es/products/amazon-timestream/reviews) Amazon Timestream es un servicio de base de datos de series temporales rápido, escalable y completamente gestionado para aplicaciones de IoT y operativas que facilita el almacenamiento y análisis de billones de eventos por día a 1/10 del costo de las bases de datos relacionales. Impulsado por el auge de los dispositivos IoT, los sistemas de TI y las máquinas industriales inteligentes, los datos de series temporales, datos que miden cómo cambian las cosas con el tiempo, es uno de los tipos de datos de más rápido crecimiento. **Average Rating:** 3.7/5.0 **Total Reviews:** 20 **How Do G2 Users Rate Amazon Timestream?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 6.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 7.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Amazon Timestream?** - **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 (2,227,557 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 45% Mediana Empresa, 32% Pequeña Empresa #### What Are Amazon Timestream's Pros and Cons? **Pros:** - Fiabilidad (1 reviews) ### 8. [dataPARC](https://www.g2.com/es/products/dataparc/reviews) dataPARC es un conjunto de herramientas de visualización y análisis de datos industriales de autoservicio diseñado para fabricantes de procesos que buscan mejorar la calidad, aumentar el rendimiento y optimizar sus operaciones. Recolecte, conecte y analice datos de IoT de toda la planta con la plataforma de análisis y visualización de datos de procesos de dataPARC. Resuelva problemas desafiantes de procesos y calidad de productos con herramientas de análisis de tendencias y diagnóstico simples pero poderosas. Construya paneles y pantallas sofisticados para monitorear procesos y compartir indicadores clave de rendimiento (KPIs) de producción en toda su empresa. Aproveche la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para impulsar la mejora continua y aumentar los márgenes mediante modelos predictivos. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 39 **How Do G2 Users Rate dataPARC?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind dataPARC?** - **Vendedor:** [dataPARC](https://www.g2.com/es/sellers/dataparc) - **Año de fundación:** 1997 - **Ubicación de la sede:** Washougal, US - **Twitter:** @dataPARCsolutio (26 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataparc-solutions/ (115 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Productos de Papel y Forestales - **Company Size:** 62% Mediana Empresa, 31% Empresa #### What Are dataPARC's Pros and Cons? **Pros:** - Personalización (2 reviews) - Análisis de datos (2 reviews) - Visualización de datos (2 reviews) - Facilidad de uso (2 reviews) - Características (2 reviews) **Cons:** - Usabilidad compleja (1 reviews) - Problemas de gestión de datos (1 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) - Experiencia Requerida (1 reviews) ### 9. [Prometheus](https://www.g2.com/es/products/prometheus/reviews) Prometheus es un conjunto de herramientas de monitoreo y alerta de sistemas de código abierto diseñado para la fiabilidad y escalabilidad. Recoge y almacena métricas como datos de series temporales, permitiendo el monitoreo en tiempo real de aplicaciones, sistemas y servicios. Con su potente lenguaje de consulta, PromQL, los usuarios pueden analizar y visualizar datos de manera efectiva. Prometheus opera de manera independiente, sin requerir dependencias externas, e integra sin problemas con varios mecanismos de descubrimiento de servicios, lo que lo hace ideal para entornos dinámicos. Características y Funcionalidad Clave: - Modelo de Datos Dimensional: Prometheus organiza los datos de series temporales utilizando un modelo dimensional flexible, identificando cada serie por un nombre de métrica y un conjunto de pares clave-valor. - Potente Lenguaje de Consulta (PromQL): PromQL permite a los usuarios consultar, correlacionar y transformar datos de series temporales para visualizaciones, alertas y más. - Alertas Precisas: Las reglas de alerta basadas en PromQL aprovechan el modelo de datos dimensional, con un componente separado de Alertmanager que maneja las notificaciones y silencios. - Operación Sencilla: Los servidores de Prometheus funcionan de manera independiente, confiando únicamente en el almacenamiento local. Desarrollados en Go, los binarios enlazados estáticamente son fáciles de desplegar en varios entornos. - Bibliotecas de Instrumentación: Hay una amplia gama de bibliotecas oficiales y contribuidas por la comunidad disponibles para instrumentar aplicaciones en la mayoría de los principales lenguajes de programación. - Integraciones Ubicuas: Prometheus ofrece numerosas integraciones, facilitando la extracción fácil de métricas de sistemas existentes. Valor Principal y Problema Resuelto: Prometheus aborda la necesidad de una solución de monitoreo robusta, escalable y flexible en entornos modernos y dinámicos. Su capacidad para recoger, almacenar y consultar datos de series temporales permite a las organizaciones obtener información en tiempo real sobre el rendimiento y la salud de sus sistemas. Al proporcionar alertas precisas e integración sin problemas con varios mecanismos de descubrimiento de servicios, Prometheus asegura que los problemas se detecten y aborden rápidamente, mejorando la fiabilidad del sistema y la eficiencia operativa. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 61 **How Do G2 Users Rate Prometheus?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Prometheus?** - **Vendedor:** [Prometheus Authors](https://www.g2.com/es/sellers/prometheus-authors) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Raleigh, North Carolina, United States - **Twitter:** @PrometheusIO (51,855 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/prometheusgroup/ (1,180 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Ingeniero de DevOps - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 40% Mediana Empresa, 32% Pequeña Empresa #### What Are Prometheus's Pros and Cons? **Pros:** - Integraciones fáciles (7 reviews) - Integraciones (6 reviews) - Sistema de alerta (5 reviews) - Monitoreo (4 reviews) - Monitoreo en tiempo real (4 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (4 reviews) - Aprendizaje difícil (2 reviews) - Instalación difícil (1 reviews) - Visualización de gráficos (1 reviews) - Alertas ineficaces (1 reviews) ### 10. [Epsilon3](https://www.g2.com/es/products/epsilon3/reviews) Epsilon3 es la primera herramienta de gestión de procedimientos y recursos impulsada por IA, diseñada para equipos que ingenian, construyen, prueban y operan productos y sistemas avanzados. ✔ Estandariza y Optimiza Procesos Nuestro sistema de ejecución de procedimientos interoperable reemplaza listas de verificación ineficientes gestionadas con papel, hojas de cálculo, documentos y herramientas de planificación obsoletas. Rastrea automáticamente cada paso para asegurar calidad, consistencia y trazabilidad. ✔ Impulsa la Iteración Rápida e Innovación El control de versiones incorporado, los flujos de trabajo condicionales y la sincronización de datos en tiempo real mantienen a las partes interesadas en la misma página. Permite la mejora continua y decisiones rápidas basadas en datos para mantenerse muy por delante de la competencia. ✔ Simplifica y Escala Operaciones Integra de manera segura sistemas aislados y automatiza tareas repetitivas y propensas a errores para aumentar la productividad y prevenir retrasos. Simplifica la capacitación, reduce costos y mantiene la eficiencia a medida que tus operaciones se expanden para satisfacer la demanda. Epsilon3 es confiado por líderes de la industria como NASA, Blue Origin, Firefly Aerospace, Sierra Space, Redwire, Shift4, AeroVironment, Commonwealth Fusion Systems y otras organizaciones comerciales y gubernamentales. La empresa y la plataforma fueron construidas por líderes de ingeniería de SpaceX, NASA y Google. Aprende cómo: https://www.epsilon3.io/ **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 259 **How Do G2 Users Rate Epsilon3?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Epsilon3?** - **Vendedor:** [Epsilon3](https://www.g2.com/es/sellers/epsilon3) - **Sitio web de la empresa:** https://epsilon3.io - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Los Angeles, California - **Twitter:** @Epsilon3Inc (1,054 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/epsilon3inc (32 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Representante de Servicio al Cliente - **Top Industries:** Aviación y Aeroespacial, Servicios Financieros - **Company Size:** 43% Mediana Empresa, 40% Empresa #### What Are Epsilon3's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (80 reviews) - Gestión de Procedimientos (42 reviews) - Características (30 reviews) - Eficiencia (27 reviews) - Mejora de la eficiencia (24 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (35 reviews) - Complejidad (33 reviews) - Procedimientos confusos (29 reviews) - Procedimientos complejos (27 reviews) - Confusión (24 reviews) ### 11. [Aerospike](https://www.g2.com/es/products/aerospike/reviews) La plataforma de datos en tiempo real de Aerospike permite a las organizaciones actuar instantáneamente en miles de millones de transacciones mientras reduce el espacio de servidores hasta en un 80 por ciento. La plataforma multi-nube de Aerospike impulsa aplicaciones en tiempo real con un rendimiento predecible de sub-milisegundos hasta una escala de petabytes con un tiempo de actividad de cinco nueves con datos distribuidos globalmente y fuertemente consistentes. Las aplicaciones construidas sobre la plataforma de datos en tiempo real de Aerospike combaten el fraude, proporcionan recomendaciones que aumentan dramáticamente el tamaño del carrito de compras, permiten pagos digitales globales y ofrecen experiencias de usuario hiperpersonalizadas a decenas de millones de clientes. Clientes como Airtel, Experian, Nielsen, PayPal, Snap, Wayfair y Yahoo confían en Aerospike como su base de datos para el futuro. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 80 **How Do G2 Users Rate Aerospike?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Aerospike?** - **Vendedor:** [Aerospike](https://www.g2.com/es/sellers/aerospike) - **Año de fundación:** 2009 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @aerospikedb (7,839 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2696852/ (306 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software - **Top Industries:** Marketing y publicidad, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 45% Mediana Empresa, 34% Empresa ### 12. [Warp 10](https://www.g2.com/es/products/warp-10/reviews) Warp 10 es una plataforma modular de código abierto que recopila, almacena y analiza datos de sensores. Diseñada para el IoT con un modelo de datos flexible, Warp 10 proporciona un marco único y poderoso para simplificar tus procesos desde la recolección de datos hasta el análisis y la visualización, con el soporte de datos geolocalizados en su modelo central (llamado Geo Time Series). Warp 10 es tanto una base de datos de series temporales como un entorno de análisis poderoso, permitiéndote realizar: estadísticas, extracción de características para el entrenamiento de modelos, filtrado y limpieza de datos, detección de patrones y anomalías, sincronización o incluso pronósticos. La plataforma cumple con el GDPR y es segura por diseño, utilizando tokens criptográficos para gestionar la autenticación y autorización. El entorno de análisis puede implementarse dentro de un gran ecosistema de componentes de software como Spark, Kafka Streams, Hadoop, Jupyter, Zeppelin y muchos más. También puede acceder a datos almacenados en muchas soluciones existentes, bases de datos relacionales o NoSQL, motores de búsqueda y sistemas de almacenamiento de objetos tipo S3. Warp 10 se adapta a tus necesidades a cualquier escala, desde pequeños dispositivos hasta clústeres distribuidos, y puede ser utilizado en muchos sectores: industria, transporte, salud, monitoreo, finanzas, energía, etc. Una colección de herramientas completa la plataforma y facilita tu trabajo con datos de series temporales: - WarpStudio, un editor web, para editar y ejecutar tu código WarpScript. - WarpFleet, el repositorio de artefactos, para compartir tus plugins, extensiones y macros. - Sandbox, un entorno alojado para probar Warp 10 sin desplegarlo. - Discovery, una solución de paneles dinámicos con un enfoque único de panel como código. - HFiles, una solución de almacenamiento de alta densidad que proporciona escalabilidad infinita de almacenamiento mientras retiene todas las capacidades analíticas. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 35 **How Do G2 Users Rate Warp 10?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Warp 10?** - **Vendedor:** [SenX](https://www.g2.com/es/sellers/senx) - **Ubicación de la sede:** Guipavas, Brittany - **Twitter:** @SenXHQ (234 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/12632019 (13 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 31% Mediana Empresa ### 13. [Druid](https://www.g2.com/es/products/druid/reviews) Apache Druid es una base de datos de análisis en tiempo real de código abierto. Druid combina ideas de bases de datos OLAP/analíticas, bases de datos de series temporales y sistemas de búsqueda para crear una solución completa de análisis en tiempo real para datos en tiempo real. Incluye ingesta de flujo y por lotes, almacenamiento orientado a columnas, particionamiento optimizado por tiempo, indexación nativa OLAP y de búsqueda, soporte SQL y REST, esquemas flexibles; todo con verdadera escalabilidad horizontal en una arquitectura nativa de la nube sin compartir nada que facilita su despliegue, monitoreo y gestión a gran escala. Es descargable de forma gratuita para uso ilimitado desde druid.apache.org y también alojado en la nube por Imply Data. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 28 **How Do G2 Users Rate Druid?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 7.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 6.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Druid?** - **Vendedor:** [Druid](https://www.g2.com/es/sellers/druid) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Rio de Janeiro, Rio de Janeiro - **Twitter:** @druid (4 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/druid_2/ (77 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 52% Empresa, 29% Mediana Empresa ### 14. [Trendalyze](https://www.g2.com/es/products/trendalyze/reviews) Trendalyze es una plataforma para descubrir, predecir y monitorear patrones en datos de series temporales granulares recopilados por sensores, dispositivos IoT, máquinas, sistemas de transacciones y registros de eventos. Nuestra plataforma de autoservicio permite a todos los trabajadores de la información descubrir y monitorear patrones significativos tan fácilmente como buscar y monitorear contenido web en Google. También permite a los usuarios de negocios y analistas descubrir, analizar y predecir patrones en datos de IoT y otros datos transaccionales tan fácilmente como lo hacen al analizar datos de negocios en Excel. Trendalyze ha sido pionera en Redes Neuronales Lógicas con patente en trámite que aprenden de conjuntos de datos pequeños, son 100% explicables y pueden ser configuradas por profesionales de negocios. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Trendalyze?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Trendalyze?** - **Vendedor:** [Trendalyze](https://www.g2.com/es/sellers/trendalyze) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** USA, Newark - **Twitter:** @trendalyze (114 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/9487986/ (6 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 37% Empresa, 37% Pequeña Empresa ### 15. [GridDB](https://www.g2.com/es/products/griddb/reviews) GridDB es una base de datos que ofrece tanto velocidad como escalabilidad para aplicaciones de big data críticas para la misión. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 27 **How Do G2 Users Rate GridDB?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind GridDB?** - **Vendedor:** [Toshiba](https://www.g2.com/es/sellers/toshiba) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** N/A - **Twitter:** @griddb (9 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/griddb (1 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 74% Mediana Empresa, 15% Empresa ### 16. [Bangdb](https://www.g2.com/es/products/bangdb/reviews) BangDB es una base de datos NoSql de múltiples sabores, multimodelo, incrustada, distribuida, de alto rendimiento, analítica y de series temporales, escrita en C/C++ y diseñada desde cero para resolver problemas contemporáneos y futuros de manera simple y fácil, que de otro modo requerirían una gran cantidad de tiempo y recursos. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Bangdb?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Bangdb?** - **Vendedor:** [BangDB](https://www.g2.com/es/sellers/bangdb) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** Bangalore, Karnataka - **Twitter:** @IQLECT (453 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bangdb/ (6 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 33% Empresa ### 17. [Redis Cloud](https://www.g2.com/es/products/redis-cloud/reviews) Redis Cloud es nuestro servicio de Redis Enterprise totalmente gestionado, que ofrece velocidad, simplicidad y escalabilidad inigualables. Es perfecto para aplicaciones nativas de la nube que requieren procesamiento de datos en tiempo real, sin la complicación de gestionar la infraestructura. Redis Cloud supera a los servicios en la nube compatibles con Redis construidos sobre código abierto, como Amazon ElastiCache y Google Cloud Memorystore, al ofrecer características de nivel empresarial como distribución geográfica activa-activa, capacidades avanzadas de consulta y búsqueda, sincronización de datos sin interrupciones y soporte multicloud. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 42 **How Do G2 Users Rate Redis Cloud?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Redis Cloud?** - **Vendedor:** [Redis](https://www.g2.com/es/sellers/redis) - **Año de fundación:** 2011 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @Redisinc (43,975 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2014725/ (1,510 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 41% Mediana Empresa ### 18. [Google Cloud BigTable](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigtable/reviews) Cloud Bigtable es el servicio de base de datos NoSQL de Big Data de Google. Es la misma base de datos que impulsa muchos servicios centrales de Google, incluidos Búsqueda, Analytics, Maps y Gmail. Bigtable está diseñado para manejar cargas de trabajo masivas con baja latencia constante y alto rendimiento, por lo que es una excelente opción para aplicaciones tanto operativas como analíticas, incluidas IoT, análisis de usuarios y análisis de datos financieros. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 37 **How Do G2 Users Rate Google Cloud BigTable?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 6.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Google Cloud BigTable?** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/es/sellers/google) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,911,199 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 41% Mediana Empresa, 32% Empresa #### What Are Google Cloud BigTable's Pros and Cons? **Pros:** - Almacenamiento en la nube (8 reviews) - Facilidad de uso (4 reviews) - Integraciones (4 reviews) - Desarrollo de aplicaciones (3 reviews) - Análisis de Datos (3 reviews) **Cons:** - Problemas de costos (5 reviews) - Caro (4 reviews) - Problemas de facturación (2 reviews) - Complejidad (2 reviews) - Dificultad de aprendizaje (2 reviews) ### 19. [Tinybird](https://www.g2.com/es/products/tinybird/reviews) Tinybird es un servicio de ClickHouse® totalmente gestionado, diseñado para desarrolladores de software y equipos de productos nativos de IA, permitiéndoles crear proyectos de análisis en tiempo real a gran escala con un esfuerzo mínimo. Tinybird simplifica, acelera y hace más confiable la integración de la base de datos de código abierto ClickHouse en aplicaciones, permitiendo a los ingenieros centrarse en el desarrollo de características en lugar de en la gestión de infraestructura. Tinybird elimina las complejidades asociadas con la gestión tradicional de bases de datos, convirtiéndose en una opción ideal para equipos que buscan aprovechar el poder de ClickHouse sin la carga del mantenimiento de servidores y las preocupaciones de escalado. El público objetivo de Tinybird incluye desarrolladores de software, ingenieros de datos, fundadores técnicos y equipos de productos nativos de IA que construyen capacidades de análisis en tiempo real en sus aplicaciones. Con la creciente demanda de procesamiento de datos en tiempo real, Tinybird atiende a equipos que necesitan entregar insights de manera rápida y eficiente. Los casos de uso de Tinybird abarcan diversas industrias, incluyendo SaaS, comercio electrónico, finanzas, criptomonedas, IA e IoT, donde el análisis de datos en tiempo real es crucial para la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Al proporcionar un servicio gestionado, Tinybird permite a los ingenieros de software desplegar características analíticas en días en lugar de meses, acelerando significativamente los plazos de los proyectos. Las características clave de Tinybird incluyen una base de datos ClickHouse alojada más capas de ingestión de datos y API gestionadas, que simplifican el proceso de integrar análisis en aplicaciones. Las herramientas de autenticación integradas mejoran la seguridad y la privacidad de los datos, con soporte para políticas de acceso a nivel de fila usando JWTs. El almacenamiento y consulta de registros de observabilidad gratuitos permiten a los usuarios monitorear el uso y el rendimiento. Las características nativas de IA, incluyendo Tinybird Code - un agente CLI con profunda experiencia en ClickHouse - además del Tinybird MCP Server, hacen que la integración de características analíticas en aplicaciones LLM sea más sencilla y robusta. Además, la arquitectura de Tinybird está diseñada para manejar el escalado automáticamente, permitiendo a los equipos centrarse en sus tareas de desarrollo principales sin preocuparse por entender una nueva base de datos o preocuparse por los detalles de infraestructura. Para aquellos que desean control sobre la infraestructura, Tinybird ofrece un despliegue autogestionado, de forma gratuita. Esta combinación única de características permite a los usuarios implementar características impulsadas por datos rápidamente mientras mantienen un alto rendimiento y fiabilidad. Tinybird se destaca en el panorama de bases de datos de análisis en tiempo real al proporcionar el rendimiento de una de las bases de datos OLAP más rápidas del mundo sin la complejidad asociada. Al abstraer los desafíos técnicos de gestionar clústeres y aprovisionar recursos, Tinybird empodera a los equipos para innovar e iterar en sus productos más rápidamente. El énfasis del servicio en la facilidad de uso y el despliegue rápido lo convierte en una opción atractiva para organizaciones que buscan aprovechar el poder del análisis en tiempo real sin la carga de una sobrecarga operativa extensa. Con Tinybird, los usuarios pueden desbloquear el potencial de sus datos y generar insights impactantes, todo mientras disfrutan de una experiencia de desarrollo fluida y eficiente. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 14 **How Do G2 Users Rate Tinybird?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Tinybird?** - **Vendedor:** [Tinybird](https://www.g2.com/es/sellers/tinybird) - **Sitio web de la empresa:** https://tinybird.co - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/35704741 (52 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 36% Pequeña Empresa #### What Are Tinybird's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (6 reviews) - Analítica (4 reviews) - Integraciones fáciles (4 reviews) - Características (4 reviews) - Integraciones (4 reviews) **Cons:** - Pobre atención al cliente (3 reviews) - Falta de características (2 reviews) - Curva de aprendizaje (2 reviews) - Dificultad de aprendizaje (2 reviews) - Personalización limitada (2 reviews) ### 20. [The PI System](https://www.g2.com/es/products/the-pi-system/reviews) El Sistema PI es una infraestructura empresarial para la gestión de datos y eventos en tiempo real con herramientas y características para ayudarle a gestionar sus datos y más. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 19 **How Do G2 Users Rate The PI System?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 9.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind The PI System?** - **Vendedor:** [AVEVA](https://www.g2.com/es/sellers/aveva) - **Año de fundación:** 1967 - **Ubicación de la sede:** Cambridge, GB - **Twitter:** @AVEVAGroup (15,406 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/14547/ (7,622 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** LSE:AVV **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 43% Mediana Empresa, 38% Empresa #### What Are The PI System's Pros and Cons? **Cons:** - Usabilidad compleja (1 reviews) - Diseño de experiencia de usuario (1 reviews) - Mejora de UX (1 reviews) ### 21. [CortexDB](https://www.g2.com/es/products/weaveworks-cortexdb/reviews) Cortex ofrece el mismo lenguaje de consulta poderoso, modelo de datos y alertas configurables que Prometheus, pero añadimos escalabilidad horizontal y almacenamiento nativo en la nube para una retención de datos prácticamente infinita. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate CortexDB?** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind CortexDB?** - **Vendedor:** [Weaveworks](https://www.g2.com/es/sellers/weaveworks) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** London , GB - **Twitter:** @weaveworks (11,204 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/9420084 (12 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Pequeña Empresa, 33% Mediana Empresa ### 22. [Heroic](https://www.g2.com/es/products/heroic/reviews) Heroic es un sistema de monitoreo de código abierto originalmente construido en Spotify para abordar los problemas que enfrentaban con la recopilación a gran escala y el análisis casi en tiempo real de métricas. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate Heroic?** - **Calidad del soporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Heroic?** - **Vendedor:** [Heroic](https://www.g2.com/es/sellers/heroic) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** N/A - **Twitter:** @spotify (20,099,223 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Pequeña Empresa, 33% Mediana Empresa ### 23. [Axibase Time Series Database](https://www.g2.com/es/products/axibase-time-series-database/reviews) ATSD es una base de datos NoSQL distribuida diseñada desde cero para almacenar y analizar datos de series temporales a gran escala. A diferencia de la mayoría de las otras bases de datos, ATSD viene con un conjunto robusto de características integradas, incluyendo Motor de Reglas, Visualización, Pronóstico de Datos, Minería de Datos y más. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Axibase Time Series Database?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 10.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Axibase Time Series Database?** - **Vendedor:** [Axibase](https://www.g2.com/es/sellers/axibase) - **Año de fundación:** 2004 - **Ubicación de la sede:** Cupertino, US - **Twitter:** @axibase (55 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/axibase (3 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 25% Empresa ### 24. [Aiven for InfluxDB](https://www.g2.com/es/products/aiven-for-influxdb/reviews) InfluxDB totalmente gestionado: la popular y ligera base de datos de series temporales de alta ingesta que puedes integrar en tu flujo de trabajo en minutos. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Aiven for InfluxDB?** - **Calidad del soporte:** 7.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Aiven for InfluxDB?** - **Vendedor:** [Aiven](https://www.g2.com/es/sellers/aiven) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Helsinki, Southern Finland - **Twitter:** @aiven_io (4,098 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10294984/ (439 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Mediana Empresa, 33% Pequeña Empresa ### 25. [ExtremeDB](https://www.g2.com/es/products/extremedb/reviews) La base de datos eXtremeDB combina un rendimiento excepcional, fiabilidad y eficiencia para desarrolladores en un motor de base de datos embebido en tiempo real probado. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 **How Do G2 Users Rate ExtremeDB?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Facilidad de administración:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Calidad del soporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind ExtremeDB?** - **Vendedor:** [McObject](https://www.g2.com/es/sellers/mcobject) - **Año de fundación:** 2001 - **Ubicación de la sede:** Federal Way, WA - **Twitter:** @LowLatencyDB (4,834 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mcobject/ (17 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 30% Empresa ## What Is Bases de Datos de Series Temporales? [Software de base de datos](https://www.g2.com/es/categories/database-software) ## What Software Categories Are Similar to Bases de Datos de Series Temporales? - [Bases de datos relacionales](https://www.g2.com/es/categories/relational-databases) - [Bases de datos documentales](https://www.g2.com/es/categories/document-databases) - [Proveedores de Base de Datos como Servicio (DBaaS)](https://www.g2.com/es/categories/database-as-a-service-dbaas) - [Software de Inteligencia de Series Temporales](https://www.g2.com/es/categories/time-series-intelligence) - [Bases de datos columnar](https://www.g2.com/es/categories/columnar-databases) - [Software de base de datos vectorial](https://www.g2.com/es/categories/vector-database) - [Software de Base de Datos Analítica en Tiempo Real](https://www.g2.com/es/categories/real-time-analytic-database) --- ## How Do You Choose the Right Bases de Datos de Series Temporales? ### Lo que debes saber sobre el software de bases de datos de series temporales ### ¿Qué son los Software de Bases de Datos de Series Temporales? El creciente número de diferentes tipos de datos lleva a la proliferación de diferentes tipos de bases de datos para facilitar su almacenamiento y análisis. Entre los tipos de datos de rápido crecimiento se encuentran los datos de series temporales, datos que están marcados con una fecha y hora y se crean a lo largo del tiempo, lo cual está en aumento con el crecimiento del internet de las cosas (IoT). Aunque frecuentemente es posible almacenar estos datos en otros tipos de almacenes de datos, los datos de series temporales tienen propiedades especiales: los datos son solo de adición, lo que hace que valga la pena considerar una solución de base de datos hecha a medida. El primer desafío para seleccionar una base de datos es encontrar la mejor estructura para los datos que se van a almacenar. En ciertos casos hay un ajuste natural: por ejemplo, la información de vuelos de aerolíneas encaja muy bien en una base de datos de grafos ya que esto imita patrones de la vida real, mientras que el contenido web de formato largo generalmente se acomoda en bases de datos de documentos. Con el software de bases de datos de series temporales, los usuarios pueden almacenar cualquier dato que tenga una marca de tiempo, como datos de registro, datos de sensores y datos de telemetría industrial. Los casos de uso son múltiples. Por ejemplo, los desarrolladores de aplicaciones utilizan este software con el propósito de monitorear aplicaciones para recopilar puntos de datos en tiempo real y comprender mejor el rendimiento de la aplicación. Además, los desarrolladores de IoT se benefician de las bases de datos de series temporales ya que almacenan y procesan datos de sensores, como dispositivos de hogares inteligentes, para determinar cómo están funcionando a lo largo del tiempo. Beneficios Clave del Software de Bases de Datos de Series Temporales - Proporcionan escala y velocidad, con un tiempo de procesamiento más rápido que las bases de datos relacionales - Ofrecen una herramienta específicamente orientada a los datos de series temporales - Permiten un almacenamiento y gestión de datos estructurados y organizados ### ¿Por qué Usar Software de Bases de Datos de Series Temporales? Al igual que otras bases de datos, las bases de datos de series temporales son mantenidas principalmente por un administrador de bases de datos o un equipo. Debido a su amplio rango de cobertura, las bases de datos de series temporales también son accesibles por varias organizaciones dentro de una empresa. Departamentos como desarrollo, TI, facturación y otros también pueden tener acceso a las bases de datos de series temporales, dependiendo de sus usos asignados dentro de la empresa. **Predecir el futuro —** Hacer predicciones informadas sobre eventos futuros, observar cambios en tiempo real y capturar anomalías históricas. **Entender el pasado —** Comprender datos pasados con una base de datos diseñada para tal fin. ### ¿Quién Usa el Software de Bases de Datos de Series Temporales? El software de bases de datos de series temporales es altamente flexible y es utilizado por equipos diversos en toda una empresa, lo que lo hace particularmente beneficioso. Para recopilar conjuntos de datos extra grandes en tiempo real, los sistemas de procesamiento y distribución de grandes datos son útiles. Estas herramientas están diseñadas para escalar para empresas que están constantemente recopilando enormes cantidades de datos. Extraer conjuntos de datos puede ser más desafiante con los sistemas de procesamiento y distribución de grandes datos, pero los conocimientos obtenidos son valiosos debido a la granularidad de los datos. **Administradores de bases de datos —** Las bases de datos de series temporales han crecido en popularidad ya que son más fáciles de implementar, tienen mayor flexibilidad y tienden a tener tiempos de recuperación de datos más rápidos. Los administradores de bases de datos utilizan estas herramientas para mantener y gestionar sus datos de series temporales, asegurándose de que estén almacenados adecuadamente. **Científicos de datos —** Como la ciencia de datos, incluida la inteligencia artificial, se alimenta de datos, es clave que estos datos se almacenen de la manera más efectiva y eficiente. Esto asegura que los datos puedan ser consultados y analizados adecuadamente. ### Tipos de Software de Bases de Datos de Series Temporales Aunque todas las bases de datos de series temporales almacenan datos con marca de tiempo, difieren en la manera en que estos datos se almacenan, la relación entre los diversos puntos de datos y el método en que se consultan los datos. **Bases de datos relacionales —** Las bases de datos relacionales son herramientas de bases de datos tradicionales utilizadas para alinear información en filas y columnas. La estructura permite consultas fáciles usando SQL. Las bases de datos relacionales se utilizan para almacenar tanto información simple, como identidades e información de contacto, como información compleja crítica para las operaciones comerciales. Son altamente escalables y pueden almacenarse en las instalaciones, en la nube o a través de sistemas híbridos. **Bases de datos NoSQL —** Las bases de datos NoSQL, como las bases de datos de grafos, son una gran opción para datos no estructurados. Si el usuario necesita renderizar un valor que se encuentra fácilmente por su clave, entonces un almacén de clave-valor es el más rápido y escalable. La desventaja es una capacidad de consulta mucho más limitada, lo que implica sus limitaciones para datos analíticos. Por el contrario, renderizar la dirección de correo electrónico de un usuario basado en el nombre de usuario o almacenar en caché datos web es una solución simple y rápida en un almacén de clave-valor. ### Características del Software de Bases de Datos de Series Temporales Las bases de datos de series temporales, diseñadas específicamente para datos de series temporales, proporcionan al usuario las características que necesitan para almacenar, procesar y analizar estos datos con éxito. **Consultas usando tiempo—** Las bases de datos de series temporales permiten a los usuarios consultar datos usando tiempo, permitiéndoles buscar o analizar los datos a lo largo de un período de tiempo dado, incluso por una fracción de segundo. **Seguridad de datos —** Las soluciones de bases de datos de series temporales incluyen características de seguridad de datos para proteger los datos almacenados por una empresa en sus bases de datos. **Creación y mantenimiento de bases de datos —** El software de bases de datos de series temporales permite a los usuarios crear rápidamente nuevas bases de datos relacionales y modificarlas con facilidad. **Escalabilidad —** Las soluciones de bases de datos de series temporales crecen con los datos y, por lo tanto, son escalables, siendo el único punto de dolor la capacidad de almacenamiento físico o en la nube. **Compatibilidad con sistemas operativos (OS) —** Las soluciones de bases de datos relacionales son compatibles con numerosos sistemas operativos. **Recuperación —** Ya sea que una base de datos necesite ser revertida o recuperada por completo, algunas soluciones de bases de datos de series temporales ofrecen características de recuperación en caso de que ocurran errores. ### Tendencias Relacionadas con el Software de Bases de Datos de Series Temporales **Bases de datos y agregación de datos —** El debate continúa sobre el uso de bases de datos relacionales versus bases de datos NoSQL, ya que la agregación de datos sigue aumentando entre las empresas. Las organizaciones necesitan determinar la mejor manera de almacenar sus datos, ya que los productos y servicios impulsados por datos requieren un respaldo de datos inmenso. En realidad, los dos tipos de bases de datos deberían usarse juntos. Mientras que las bases de datos relacionales sobresalen en el almacenamiento de datos estructurados, las bases de datos NoSQL (bases de datos no relacionales) brillan cuando no hay una estructura real sobre cómo deben recopilarse y almacenarse los datos. Tanto las bases de datos relacionales como las no relacionales escalan con bastante facilidad, dado el software adecuado que las respalde. Esto no debería ser un debate de "esto versus aquello", sino una colaboración de "esto y aquello". **Grandes datos —** Los datos se han convertido en la columna vertebral de la conducción de negocios en la era de la información. A medida que los datos impulsan las decisiones y tendencias comerciales, es importante que los datos sean digeribles, fáciles de seguir y fáciles de referenciar. Es por eso que el software de grandes datos recurre principalmente a soluciones de bases de datos relacionales. Diseñadas con una organización estricta, referencia y remisión en mente, las bases de datos relacionales absorben y almacenan grandes cantidades de datos para ser digeridos posteriormente en el proceso de toma de decisiones. ### Problemas Potenciales con el Software de Bases de Datos de Series Temporales **Datos no estructurados —** Las bases de datos de series temporales tienen dificultades al manejar datos no estructurados. Las bases de datos de series temporales dependen de que los datos estén estructurados para crear adecuadamente relaciones entre puntos de datos y tablas de datos. Si una empresa utiliza principalmente datos no estructurados, deberían considerar una solución de base de datos NoSQL o software de calidad de datos para limpiar y estructurar datos no estructurados. **Retraso en consultas —** Las bases de datos de series temporales almacenan cantidades masivas de datos, pero con esa ventaja, tales herramientas de bases de datos ejecutan consultas lentamente en conjuntos de datos más grandes. Esto se debe principalmente al volumen puro de datos que se está consultando. En situaciones donde las consultas podrían atravesar cantidades significativas de datos, deberían basarse en valores específicos siempre que sea posible. Además, consultar cadenas toma significativamente más tiempo que consultar numéricos, por lo que centrarse en estos últimos puede ayudar a mejorar los tiempos de búsqueda. ### Software y Servicios Relacionados con el Software de Bases de Datos de Series Temporales Encontrar la solución de base de datos adecuada implica encontrar una herramienta que se ajuste mejor a un caso de uso particular, incluyendo el tipo de datos involucrados y el tipo de análisis que necesita hacerse con esos datos. El formato de los datos también determina la solución de base de datos adecuada para una empresa dada. **Software de inteligencia de series temporales —** Los usuarios que se centran en analizar, en lugar de solo almacenar datos de series temporales, pueden aprovechar el [software de inteligencia de series temporales](https://www.g2.com/categories/time-series-intelligence). Al utilizar aprendizaje automático integrado, las herramientas de inteligencia de series temporales extraen conocimientos previamente ocultos, como microtendencias y anomalías, sin requerir que un humano escarbe manualmente en los datos, ahorrando tiempo y recursos a una empresa. **Bases de datos NoSQL —** Mientras que las soluciones de bases de datos relacionales sobresalen con datos estructurados, las [bases de datos NoSQL](https://www.g2.com/categories/nosql-databases) almacenan de manera más efectiva datos estructurados de manera laxa y no estructurados. Las soluciones de bases de datos NoSQL se combinan bien con [bases de datos relacionales](https://www.g2.com/categories/relational-databases) si una empresa maneja datos diversos que pueden ser recopilados por medios tanto estructurados como no estructurados. **Bases de datos relacionales —** [Las bases de datos relacionales](https://www.g2.com/categories/relational-databases) son útiles para crear repositorios escalables para información empresarial. También son herramientas de calidad para el soporte de aplicaciones de back-end. Pueden sincronizarse con aplicaciones para hacer que los datos estén disponibles para los usuarios finales. **Software de calidad de datos —** Las bases de datos relacionales tienen dificultades para manejar datos no estructurados, y los datos duplicados o incorrectos pueden afectar la precisión de los resultados una vez que los datos se estructuran. El [software de calidad de datos](https://www.g2.com/categories/data-quality) ayuda a limpiar y estructurar los datos, lo que facilita la creación de una base de datos relacional formal para esos datos.