Cualquier organización genera diariamente una gran cantidad de datos que puede convertirse en información valiosa para mejorar su rendimiento, tomar decisiones acertadas y alcanzar los objetivos fijados. Dentro de este marco, las herramientas de analítica de datos son una interesante opción y como nuestra ofrecemos la siguiente comparativa.
5 herramientas de analítica de datos
Amazon Redshift
Esta solución utiliza SQL para analizar datos estructurados y semiestructurados en almacenamientos de datos, bases de datos operativas y lagos de datos.
Se trata de un producto de almacenamiento de datos que forma parte de la plataforma de computación en la nube Amazon Web Services. A este respecto, Amazon Redshift permite analizar todo tipo de datos y utilizar el lenguaje SQL estándar para ejecutar consultas e implementar modelos de machine learning. De igual modo, las empresas tienen la opción de compartir datos en directo tanto dentro como fuera de la organización con un triple propósito: mejorar la colaboración, habilitar las observaciones en tiempo real y aislar cargas de trabajo críticas.
Para ofrecer el mejor rendimiento, esta herramienta emplea AQUA (Advanced Query Accelerator), una nueva caché distribuida y acelerada por hardware para que Redshift se ejecute -según datos apuntados por la compañía- hasta 10 veces más rápido que otros almacenes de datos empresariales en la nube al potenciar de manera automática ciertos tipos de consultas. Usa para ello almacenamiento de estado sólido de alta velocidad, matrices de puertas programables en campo y la plataforma AWS Nitro para acelerar las consultas que analizan, filtran y agregan grandes conjuntos de datos.
Por otro lado, y para adaptarse a las necesidades de cada negocio, con unos pocos clics en la consola o una simple ‘llamada’ a la API es posible cambiar la cantidad o el tipo de nodos en el almacén de datos y ajustar la escala horizontal o verticalmente. Con el almacenamiento administrado, se agrega capacidad automáticamente para admitir cargas de trabajo de hasta 8 Petabytes de datos comprimidos.
En cuanto a los casos de uso, Amazon Redshift promete una optimización de la llamada ‘inteligencia empresarial’: lo hace a través de la generación de informes y paneles mediante Amazon QuickSight, Microsoft PowerBI, Tableau u otras herramientas de inteligencia empresarial. También ampliar el uso del aprendizaje automático ya que con la herramienta Redshift ML las compañías crean, entrenan e implementan automáticamente modelos de Amazon SageMaker ML (es un tipo de servicio administrado) en sus datos con SQL.
Otro caso de uso (el tercero), está relacionado con el acceso a análisis operativos en tiempo real. Esto significa que una empresa puede combinar datos estructurados de su almacenamiento de datos y semiestructurados también de su lago de datos para generar información del sistema y la aplicación. Finalmente, los usuarios pueden colaborar facilitando datos en directo con capacidad de uso compartido. Esto les servirá para proteger y controlar tanto datos como análisis incluso fuera de la organización.
IBM Watson Studio
Continuando con la estrategia Hybrid Cloud de IBM, los servicios de Watson Studio pueden ser desplegados en modalidad on premise o en otra nube pública.
El gigante azul participa en esta comparativa con una herramienta ideada para que científicos, ingenieros y analistas de datos trabajen en un entorno colaborativo común que les permita cubrir cualquier proyecto de inteligencia artificial end-to-end, y con todas las herramientas necesarias para ello integradas en un solo producto.
Profundizando, es posible conectar un proyecto con multitud de fuentes de datos distintas como bases de datos relacionales, no relacionales, data lakes, fuentes de datos no estructurados… proponiendo la virtualización de datos como posibilidad para acceder a diversas fuentes de datos como si fuera una única evitando así la complejidad al científico de datos.
Dado que antes de desarrollar cualquier modelo analítico de datos hay que efectuar una preparación y refinería de los mismos, Watson Studio proporciona un apartado en el que, de forma visual, se puedan llevar a cabo tareas de limpieza y preparación de los datos y perfilado de estos, así como visualizaciones interactivas e incluso la posibilidad de programar ciertos flujos de procesado para que sean ejecutados automáticamente. Otra funcionalidad es la de crear dashboards analíticos interactivos para compartir insights obtenidos de los datos con un público de negocio o ajeno a la ciencia de datos. El sistema recomendará automáticamente las visualizaciones que mejor se adaptan a cada conjunto de datos.
Además, es posible desarrollar modelos analíticos de datos de tres formas distintas. La primera es la programación en los lenguajes Python, R y Scala con frameworks como PyTorch, TensorFlow o SciKit-Learn, a través de herramientas de código libre embebidas en la plataforma como Jupyter Notebooks, Jupyter Lab y RStudio. La segunda es la herramienta AutoAI para la creación de modelos de Machine Learning y la tercera es la opción de Machine Learning Drag & Drop. Basada en la herramienta de analítica de datos IBM SPSS Modeler se pueden desarrollar modelos analíticos sin necesidad de escribir ninguna línea de código.
Microsoft Power BI
Entre sus características, destacan las opciones de seguridad para proteger los datos de análisis como el etiquetado de confidencialidad y el control de acceso en tiempo real.
Power BI, que se incorpora en la suite de productividad Microsoft 365 y Teams, es una solución de Business Intelligence que integra los datos de múltiples fuentes y los transforma en información coherente en un solo panel visual de gestión de negocio. De este modo, las empresas cuentan con gráficos interactivos que amplían exponencialmente el valor de sus datos y amplifican la propia capacidad de análisis.
Entrando en detalle, el gigante de Redmond propone una plataforma de análisis que se escala desde los individuos hasta la organización en su conjunto. Y para obtener unos resultados sólidos, ha desarrollado un conjunto de herramientas inteligentes con las que compartir conocimientos a través de visualizaciones de datos, funcionalidades de inteligencia artificial, integración de Excel y conectores de datos que han sido creados de manera previa y personalizados.
Ya en materia de protección de datos, sus prestaciones desde el punto de vista de la seguridad incluyen las siguientes opciones: control del acceso en tiempo real, cifrado de extremo a extremo, y etiquetado de confidencialidad empleando la solución Microsoft Information Protection.
Con el fin de satisfacer las necesidades de análisis en servicio y de la empresa -a través de una única plataforma- se garantiza el acceso a modelos semánticos. También a un kit de herramientas de administración del ciclo de vida de las aplicaciones, una plataforma de conectividad abierta e informes de diseño fijo y paginados.
Microsoft Power BI se vale también de los últimos avances que la multinacional norteamericana ha ideado en materia de inteligencia de negocio para que aquellos usuarios que no sean científicos de datos los preparen, compilen modelos de aprendizaje automático y extraigan conocimientos a partir de datos tanto estructurados como no estructurados. Esto incluye imágenes y texto. El acceso a los análisis de secuencias en tiempo real queda asegurado.
Se distinguen distintas versiones de la solución de Microsoft. Por ejemplo, con Power BI Desktop es posible crear informes interactivos con análisis de objetos visuales de forma gratuita. En el caso de Power BI lo que se hace es utilizarla en la nube para compartir informes y la colaboración. Luego se encuentra Power BI Premium que agrega Business Intelligence para análisis avanzando, escalando cuando sea necesario. Finalmente, Power BI Mobile permite trabajar en movimiento a través de una aplicación gratuita que se encuentra disponible para los sistemas operativos Android e iOS.
Oracle Analytics Cloud
El objetivo de esta herramienta es ayudar a crear una visión unificada de los datos, las métricas y los conocimientos en toda la empresa.
La plataforma Oracle Analytics Cloud es un servicio nativo en la nube que proporciona las capacidades necesarias para abordar todo el proceso de análisis, desde la ingestión y el modelado de datos, pasando por la preparación y el enriquecimiento de estos, hasta la visualización y la colaboración sin comprometer la seguridad y la gobernanza.
Las tecnologías de machine learning y procesamiento del lenguaje natural integradas a este respecto van encaminadas a cumplir con un doble propósito. De un lado, ayudar a incrementar la productividad de las organizaciones empresariales. De otro, crear una cultura impulsada por la analítica en estas organizaciones.
Preparada para admitir una estrategia de despliegue híbrido, brindando de este modo rutas flexibles hacia la nube, Analytics Cloud ofrece en una única plataforma de análisis de datos en cloud un sistema completo y escalable de inteligencia empresarial destinado a realizar cualquier pregunta sobre cualquier información en cualquier entorno y utilizando cualquier dispositivo. Así, sugiere análisis personalizados e información basada en datos impulsada por Machine Learning. Incluso permite monitorizar y alinear los indicadores de rendimiento clave (KPI) basados en las mejores prácticas. La multinacional norteamericana apunta también a que se acelera el retorno sobre la inversión (ROI)
Para garantizar el acceso y el análisis de todos los datos, Oracle Analytics Cloud agiliza este acceso y la preparación de los mismos desde todas las fuentes de datos de la empresa. De este modo, lo que pretende es que los usuarios tomen las mejores decisiones posibles que estarían basadas en información y hechos reales. Mientras, y para mejorar la productividad, la plataforma incorpora un conjunto de capacidades destinadas a la visualización de datos de autoservicio, la elaboración de informes empresariales y los análisis móviles. Se garantiza, asimismo, un proceso de análisis completo y unificado.
Otra característica relevante de Oracle Analytics Cloud está relacionada con la posibilidad de acelerar el análisis de datos y las predicciones, lo que se traduce no solo en menos sesgos sino también tomar mejores decisiones. La clave está en la aplicación de tecnologías integradas de machine learning y procesamiento del lenguaje natural antes apuntados.
En último lugar, señalar que incluye informes de producción de gran volumen y que la plataforma ha sido desarrollada con seguridad intrínseca y acceso basado en roles para proteger los datos críticos. Admite, del mismo modo, análisis comerciales completos e integrados en la web y en equipos de escritorio y dispositivos móviles.
Web: www.oracle.es
Qlik Sense
Es compatible con una amplia gama de casos de uso de analítica, desde visualización de autoservicio y exploración asociativa a cuadros de mando y analítica integrada
Qlik Sense ofrece analítica en la nube y permite capacitar a todos los empleados de la organización para que tomen decisiones basadas en datos e iniciar las acciones pertinentes en los momentos adecuados. Además, es posible conectar y combinar datos provenientes de cientos de fuentes: desde apps y bases de datos a servicios en la nube o archivos.
Provista de tecnología asociativa, aporta potencia al núcleo de experiencia analítica, generando interactividad avanzada en un contexto más amplio y a una gran velocidad. Asimismo, con esta herramienta de análisis todos los usuarios de la empresa están capacitados para explorar libremente los datos a la velocidad del pensamiento con cálculos hiper rápidos. De igual modo, proporciona resultados también en los casos de uso más complejos en los siguientes aspectos: visualización de autoservicio, informes, cuadros de mando interactivos, movilidad, analítica de búsqueda y conversacional, personalización e integración, alertas y acciones y analítica avanzada.
Profundizando en sus prestaciones de manera más concreta, su asistente insight advisor de la plataforma utiliza inteligencia artificial (IA) para ayudar a comprender y usar los datos de manera más eficiente, minimizando el sesgo cognitivo, amplificando el descubrimiento y aumentando la alfabetización de estos. El resultado es un gran abanico de capacidades aumentadas como es el caso del análisis y conocimientos generados por IA, creación automatizada y preparación de datos, búsqueda e interacción de lenguaje natural y aprendizaje automático y analítica predictiva.
Qlik Sense combina, además, un canal de datos en tiempo real con capacidades analíticas orientadas a la acción que genera una inteligencia activa que brinda conocimientos en tiempo real e impulsa la toma inmediata de decisiones. Está presente en Qlik Cloud, una plataforma en la nube disponible para cualquier tipo de organización que se adapta a empresas con independencia del tamaño que tengan como prueba de su flexibilidad.
Ofrece una implementación completa de SaaS empresarial, así como Qlik Forts, el último producto lanzado por la compañía y que se presenta como un servicio de carácter híbrido que amplía Qlik Sense hasta el lugar en el que se encuentren los datos.
