# ¿Cuáles son las soluciones de integración de big data mejor valoradas para la migración a la nube?

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">¡Hola a todos! Estoy explorando plataformas de IA disponibles en AWS Marketplace que pueden ayudar a las organizaciones a optimizar operaciones, automatizar flujos de trabajo y descubrir nuevos conocimientos. Estoy especialmente interesado en herramientas que se integren bien con entornos en la nube y puedan escalar en diferentes casos de uso empresarial.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Aquí hay algunas opciones mejor valoradas basadas en <a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/categories/aws-marketplace">reseñas de G2 en la categoría de AWS Marketplace</a>:</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true"><a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/base64-ai-automated-document-data-extraction/reviews"><strong>Base64.ai Extracción Automática de Datos de Documentos</strong></a> – Se especializa en el procesamiento de documentos impulsado por IA. Extrae datos de facturas, recibos e identificaciones en segundos, reduciendo la entrada manual de datos y mejorando la precisión. Para los equipos que lo han utilizado, ¿qué tan efectivo es al manejar diferentes formatos de documentos a gran escala?</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true"><a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/python/reviews"><strong>Python</strong></a> – Aunque conocido como un lenguaje de programación, Python es uno de los habilitadores de IA más importantes en AWS. Con bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn, los equipos lo utilizan para construir modelos de aprendizaje automático personalizados. ¿Alguien ha utilizado Python en AWS para operacionalizar cargas de trabajo de IA con éxito?</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true"><a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/amazon-ec2/reviews"><strong>Amazon EC2</strong></a> – Proporciona la base de cómputo para entrenar y desplegar modelos de IA. Su soporte para instancias de GPU lo hace popular para el aprendizaje profundo. Tengo curiosidad por saber si alguien ha aprovechado EC2 para un entrenamiento de modelos rentable a gran escala.</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true"><a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/ubuntu-20-ubuntu-20-04-lts/reviews"><strong>Ubuntu 20.04 LTS</strong></a> – Un sistema operativo confiable para cargas de trabajo de IA. Muchos equipos eligen Ubuntu porque es compatible con la mayoría de los marcos de ML y funciona bien para implementaciones en contenedores. ¿Cómo ha funcionado para aquellos que ejecutan tuberías de IA en producción?</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true"><a class="a a--md" elv="true" href="https://www.g2.com/products/boomi/reviews"><strong>Boomi</strong></a> – Mejora los flujos de trabajo de IA integrando datos a través de aplicaciones y plataformas. Esto ayuda a garantizar que los modelos de aprendizaje automático en AWS se entrenen con datos precisos y unificados. ¿Alguien ha utilizado Boomi para alimentar datos más limpios en sus tuberías de IA?</p><p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">Si tu equipo ha trabajado con alguno de estos, o ha cambiado de una solución de IA a otra, me encantaría saber qué influyó en tu decisión. ¿Qué características fueron las más valiosas y qué tan bien escalaron con tus casos de uso de IA?</p>

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&lt;p&gt;Por lo que he visto, &lt;a href=&quot;https://www.g2.com/products/aws-glue/reviews&quot; rel=&quot;noopener noreferrer&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;AWS Glue&lt;/a&gt; es una opción preferida para los equipos que ya están construyendo dentro de AWS, mientras que &lt;a href=&quot;https://www.g2.com/products/azure-data-factory/reviews&quot; rel=&quot;noopener noreferrer&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;Azure Data Factory&lt;/a&gt; parece ser más popular para migraciones híbridas. ¿Alguien aquí ha probado &lt;a href=&quot;https://www.g2.com/products/ibm-streamsets/reviews&quot; rel=&quot;noopener noreferrer&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;IBM StreamSets&lt;/a&gt; para mantener las migraciones continuas en lugar de levantamientos únicos?&lt;/p&gt;

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