Comparativa entre herramientas de Data Management

Data Management_Tools

Con la llegada del nuevo programa Kit Consulting, impulsado por Red.es, que podrá solicitarse en breve, y destinado a contratar servicios de asesoramiento digital especializado y personalizado  para 10 categorías de servicios en áreas clave en transformación digital, entre las que se incluyen servicios de asesoramiento en análisis de datos, asesoramiento en IA  y servicios de asesoramiento en procesos de negocio o de producción, asesoramiento en estrategia y rendimiento de negocio entre otros. Obviamente, Modus participará como Agente Digitalizador una vez aprobadas las bases.

Esto noticia ha dado lugar a alguna preguntas de nuestros clientes o colaboradores sobre su funcionamiento y que vamos a poder aportar. Este nuevo programa de ayudas, dirigido a pymes de entre 10 y menos de 250 empleados, se enmarca en el Plan de Recuperación Transformación y Resiliencia, y cuenta con un presupuesto de 300 millones de euros. Las bases reguladoras de Kit Consulting se publicaron en el BOE el pasado 11 de mayo y se pueden consultar en la web de Red.es. Se aplicarán bonos de 12.000, 18.000 y 24.000 euros para servicios de asesoramiento que las pymes deberán emplear en la contratación de uno o varios de los servicios de asesoramiento de los que se compone el Programa. Estos servicios de asesoramiento permitirán a las pymes beneficiarias contar con una hoja de ruta para avanzar en la digitalización de su negocio y seguir avanzando en su transformación digital.

La principal consulta que nos llega es la duda sobre que herramienta consideramos más adecuada para aplicar es sus compañías y mejorar su competitividad y eficiencia, pregunta de casi imposible respuesta hasta analizar cuales son las necesidades reales y el tipo de mejora más eficiente. Para resolverlo, nos sentamos a charlar sobre ello y hemos establecido una comparación entre nuestros tres principales partners de negocio, aunque para ser objetivos hemos analizado otras opciones. Os dejamos el resumen de nuestras conclusiones, enfocados a un correcto Data Governance, y esperamos que os resulte interesante.

Nuestros Partners

Cloudera

Descripción: Cloudera es una plataforma de gestión de datos y análisis que se centra en la gestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos utilizando tecnologías como Hadoop y Apache Spark. Ofrece una solución integral para el ciclo de vida completo de los datos, incluyendo ingesta, almacenamiento, análisis y machine learning.

Ventajas:

  • Escalabilidad: Capaz de manejar grandes volúmenes de datos y escalabilidad horizontal.
  • Flexibilidad: Soporta múltiples tipos de datos y arquitecturas de Big Data.
  • Integración: Compatible con diversas herramientas de análisis y procesamiento de datos.
  • Seguridad: Ofrece robustas características de seguridad y gestión de datos.

Desventajas:

  • Complejidad: Puede ser complejo de configurar y administrar.
  • Precio: Es una herramienta enfocada a mediana y gran empresa.
  • Requiere Expertise: Necesita personal con conocimientos técnicos avanzados para su gestión y operación.

Talend

Descripción: Talend es una plataforma de integración de datos y gestión de datos que permite conectar, extraer, transformar y cargar (ETL) datos desde diversas fuentes. Está diseñada para facilitar la integración de datos en tiempo real y la gestión de datos maestros.

Ventajas:

  • Facilidad de uso: Interfaz de usuario intuitiva y visual, lo que facilita el diseño de flujos de trabajo de ETL.
  • Amplia Conectividad: Ofrece una amplia gama de conectores para diversas fuentes de datos.
  • Código Abierto: Talend tiene una versión open-source que es accesible y puede ser una buena opción para startups o proyectos con presupuestos limitados.
  • Escalabilidad: Capaz de manejar desde pequeñas hasta grandes cantidades de datos.

Desventajas:

  • Rendimiento: Puede ser menos eficiente en comparación con herramientas optimizadas para Big Data.
  • Precio de Licencias: Adecuado para las prestaciones y el ahorro de gastos queaporta a la empresa.
  • Dependencia de Software Adicional: Puede requerir otros sistemas y software para algunas funcionalidades avanzadas.

Qlik

Descripción: Qlik es una plataforma de análisis de datos y visualización que permite a los usuarios explorar datos y crear informes y dashboards interactivos. Se centra en la analítica visual y la inteligencia de negocios (BI).

Ventajas:

  • Interactividad: Fuerte enfoque en la visualización interactiva y la exploración de datos.
  • Simplicidad de Uso: Interfaz de usuario intuitiva que facilita la creación de visualizaciones complejas.
  • Data Discovery: Permite descubrir relaciones entre datos de manera dinámica y rápida.
  • Integración: Se integra bien con una variedad de fuentes de datos.

Desventajas:

  • Precio: Un proyecto complejo puede ser caro para pequeñas  empresas.
  • Curva de Aprendizaje: Aunque es fácil de usar, puede requerir tiempo para dominar todas sus capacidades.
  • Capacidades de ETL Limitadas: No es tan robusto en funciones de ETL comparado con herramientas dedicadas como Talend.
 

Cloudera

Talend

Qlik

Función Principal

Gestión y análisis de Big Data

Integración y gestión de datos (ETL)

Análisis de datos y visualización

Facilidad de Uso

Moderada a Compleja

Alta

Alta

Escalabilidad

Alta

Alta

Moderada

Precio

Medio

Variable (versión open-source disponible)

Medio

Flexibilidad

Alta

Alta

Moderada

Interactividad

Moderada

Moderada

Alta

Seguridad

Alta

Moderada

Moderada

Integración

Alta

Alta

Alta

Rendimiento ETL

Alto (para Big Data)

Alto (para diversos volúmenes de datos)

Bajo (no optimizado para ETL)

Otras Plataformas

Encontrar un único software que integre perfectamente las capacidades de Cloudera, Talend y Qlik puede ser un desafío, ya que cada uno de estos productos está altamente especializado en diferentes aspectos del manejo y análisis de datos. Sin embargo, algunas plataformas integrales intentan cubrir un amplio rango de funcionalidades similares a las que ofrecen estos tres:

Apache Spark

Descripción: Apache Spark es un motor de análisis unificado para procesamiento de Big Data a gran escala. Puede realizar tareas de ETL, análisis de datos y machine learning.

Ventajas:

  • Big Data Processing: Similar a Cloudera en cuanto a manejo de grandes volúmenes de datos.
  • Machine Learning: Integrado con MLlib para capacidades avanzadas de machine learning.
  • Integración: Funciona bien con herramientas de visualización como Qlik a través de conectores.

Desventajas:

  • Curva de Aprendizaje: Requiere conocimientos técnicos avanzados.
  • No es Plug-and-Play: Requiere configuración y mantenimiento considerable.

Databricks

Descripción: Databricks es una plataforma de análisis de datos basada en Apache Spark que facilita la colaboración entre equipos de data science, ingeniería de datos y negocios.

Ventajas:

  • Plataforma Unificada: Combina procesamiento de Big Data, ETL y análisis.
  • Machine Learning: Capacidades avanzadas para desarrollar y desplegar modelos de ML.
  • Integración: Compatible con una variedad de herramientas de visualización y almacenamiento de datos.

Desventajas:

  • Precio: Puede ser muy elevado dependiendo del uso.
  • Complejidad: Necesita conocimientos avanzados para su configuración y uso.

Microsoft Azure Synapse Analytics

Descripción: Azure Synapse Analytics es un servicio de análisis que reúne el almacenamiento de datos empresariales y el Big Data. Ofrece integración, análisis y visualización de datos en una sola plataforma.

Ventajas:

  • Integración de Datos: Herramientas de ETL integradas.
  • Análisis: Capacidades robustas para el análisis de grandes volúmenes de datos.
  • Visualización: Integración con Power BI para visualización de datos.

Desventajas:

  • Precio: Puede ser elevado dependiendo del uso.
  • Complejidad: Requiere conocimientos en servicios de Azure y Big Data.

 

Google Cloud Platform (GCP) – BigQuery y Looker

Descripción: BigQuery es un almacén de datos sin servidor y altamente escalable de Google Cloud, mientras que Looker es una plataforma de inteligencia de negocios y visualización.

Ventajas:

  • Big Data Processing: BigQuery es eficiente para manejar grandes volúmenes de datos.
  • Integración de Datos: Conectores y herramientas para ETL.
  • Visualización: Looker proporciona capacidades avanzadas de visualización e informes.

Desventajas:

  • Precio: Los gastos pueden acumularse con el uso intensivo.
  • Configuración: Requiere configuración y gestión adecuados para optimizar costes y rendimiento.

Amazon Web Services (AWS) – AWS Glue, Redshift, y QuickSight

Descripción: AWS ofrece una gama de servicios que, combinados, pueden proporcionar capacidades similares a las de Cloudera, Talend y Qlik.

Ventajas:

  • ETL: AWS Glue es un servicio de ETL totalmente administrado.
  • Big Data: Redshift es un almacén de datos escalable y rápido.
  • Visualización: QuickSight permite crear visualizaciones e informes interactivos.

Desventajas:

  • Precio: Puede ser muy alto dependiendo del uso.
  • Configuración: Requiere una configuración adecuada y conocimientos técnicos para sacar el máximo provecho.

Snowflake

Descripción: Snowflake es una plataforma de almacenamiento de datos que proporciona capacidades para integrar, analizar y visualizar datos.

Ventajas:

  • Escalabilidad: Altamente escalable y eficiente en costes.
  • Integración: Ofrece capacidades robustas de integración de datos.
  • Visualización: Integración con herramientas de BI como Tableau, Looker, y Power BI.

Desventajas:

  • Curva de Aprendizaje: Puede requerir tiempo para dominar todas sus funcionalidades.
  • Dependencia de Terceros: Para visualización y algunas capacidades avanzadas, depende de herramientas de terceros.

Cada una de estas plataformas tiene sus propias fortalezas y puede proporcionar una solución integral que combine procesamiento de Big Data, ETL y visualización de datos, similar a lo que ofrecen Cloudera, Talend y Qlik combinados. La elección dependerá de las necesidades específicas del cliente, presupuesto y experiencia técnica disponible.

Conclusión: acostumbrados a nuestras herramientas, nos cuesta ser objetivos, especialmente cuando estamos acostumbrados a trabajar con las tres. En otras opciones nos preocupan los costes ocultos y la casi imposibilidad de encontrar técnicos con experiencia. Y si tenemos que elegir, estamos enamorados, por facilidad de uso y aprendizaje, y por su competitividad en precios, de Apache Superset integrado con las herramientas de Google Cloud

Apache Superset Modus