| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
|---|---|---|---|---|---|
1 |
Excel | Hoja de cálculo ampliamente utilizada para análisis básicos y visualización. | Fácil de usar, ampliamente disponible, soporta fórmulas y gráficos básicos. | Limitado para grandes volúmenes de datos, no es ideal para análisis complejos. | Análisis rápido, informes simples, manipulación de datos pequeños. |
| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
2 |
Python | Lenguaje de programación versátil para análisis de datos y machine learning. | Librerías especializadas (Pandas, NumPy, Matplotlib), escalable, gratuito. | Curva de aprendizaje para principiantes, requiere conocimientos de programación. | Análisis avanzado, automatización, machine learning, visualización personalizada. |
| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
3 |
R | Lenguaje de programación especializado en estadística y análisis de datos. | Amplias librerías estadísticas, ideal para investigación y análisis detallado. | Menos amigable para principiantes, menos utilizado en la industria. | Análisis estadístico, investigación académica, visualización avanzada. |
| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
4 |
SQL | Lenguaje para gestionar y consultar bases de datos relacionales. | Estandarizado, eficiente para consultas en grandes volúmenes de datos. | Limitado a datos estructurados, no es ideal para análisis complejos. | Extracción y manipulación de datos en bases de datos, informes estructurados. |
| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
5 |
Tableau | Herramienta de visualización de datos interactiva y fácil de usar. | Interfaz intuitiva, soporta múltiples fuentes de datos, visualizaciones atractivas. | Costoso para licencias empresariales, limitado en análisis avanzado. | Creación de dashboards interactivos, presentaciones visuales, análisis exploratorio. |
| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
6 |
Power BI | Herramienta de BI de Microsoft para visualización y análisis de datos. | Integración con Microsoft Ecosystem, fácil de usar, soporta grandes volúmenes. | Limitado en personalización avanzada, requiere licencia para funcionalidades completas. | Informes empresariales, dashboards, análisis en tiempo real. |
| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
7 |
SAS | Software estadístico para análisis avanzado y gestión de datos. | Potente para análisis estadístico, ampliamente utilizado en sectores regulados. | Costoso, curva de aprendizaje pronunciada, menos flexible que herramientas open-source. | Análisis en sectores regulados (salud, finanzas), minería de datos. |
| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
8 |
Apache Spark | Motor de procesamiento de datos distribuido para grandes volúmenes de datos. | Escalable, rápido, soporta múltiples lenguajes (Python, Scala, Java). | Complejo de configurar y mantener, requiere infraestructura distribuida. | Procesamiento de big data, análisis en tiempo real, machine learning a gran escala. |
| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
9 |
Hadoop | Framework para almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos. | Escalable, económico para grandes volúmenes de datos. | Complejo de configurar, no es ideal para análisis en tiempo real. | Almacenamiento y procesamiento de big data, análisis batch. |
| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
10 |
Jupyter Notebooks | Entorno interactivo para programar y compartir análisis de datos. | Ideal para documentar y compartir análisis, soporta múltiples lenguajes. | No es una herramienta de visualización completa, requiere conocimientos de programación. | Prototipado de análisis, investigación, colaboración en proyectos de datos. |
| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
11 |
Google Data Studio | Herramienta de visualización de datos basada en la nube. | Gratuita, fácil de usar, integración con Google Ecosystem. | Limitada en personalización y análisis avanzado. | Creación de informes y dashboards en la nube, análisis de marketing digital. |
| Tecnología/Herramienta | Descripción | Ventajas | Desventajas | Casos de Uso | |
12 |
KNIME | Plataforma de análisis de datos de código abierto para integración y análisis. | Interfaz gráfica, soporta integración con múltiples fuentes de datos. | Menos popular que otras herramientas, puede ser lento con grandes volúmenes. | Integración de datos, análisis predictivo, automatización de flujos de trabajo. |