| Categoría | Herramienta/Tecnología | Descripción | Casos de Uso | Ventajas | Desventajas | Costo | Facilidad de Uso | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 |
Bases de datos relacionales | 1 |
MySQL | Descripción Base de datos SQL de código abierto |
Casos de Uso Aplicaciones web, BI |
Ventajas Rápida, confiable y ampliamente soportada |
Desventajas Escalabilidad limitada en grandes volúmenes de datos |
Costo Gratis (open-source) |
Facilidad de Uso Media |
2 |
PostgreSQL | Descripción Base de datos SQL avanzada |
Casos de Uso Análisis de datos, GIS |
Ventajas Extensible, soporte para JSON |
Desventajas Mayor consumo de recursos |
Costo Gratis (open-source) |
Facilidad de Uso Media |
||
2 |
Bases de datos NoSQL | 3 |
MongoDB | Descripción Base de datos NoSQL orientada a documentos |
Casos de Uso Datos semiestructurados, big data |
Ventajas Flexible y escalable |
Desventajas Menos eficiente en joins complejos |
Costo Gratis (con versiones de pago) |
Facilidad de Uso Alta |
4 |
Cassandra | Descripción Base de datos distribuida NoSQL |
Casos de Uso Big data, alta disponibilidad |
Ventajas Escalable y sin punto único de falla |
Desventajas Complejo de administrar |
Costo Gratis (open-source) |
Facilidad de Uso Baja |
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3 |
Lenguajes de Programación | 5 |
Python | Descripción Lenguaje versátil con bibliotecas para análisis de datos |
Casos de Uso Data Science, Machine Learning, ETL |
Ventajas Comunidad amplia, muchas bibliotecas |
Desventajas No es el más rápido en ejecución |
Costo Gratis |
Facilidad de Uso Alta |
6 |
R | Descripción Especializado en análisis estadístico |
Casos de Uso Estadística, visualización de datos |
Ventajas Gran cantidad de paquetes estadísticos |
Desventajas Menos versátil para desarrollo general |
Costo Gratis |
Facilidad de Uso Media |
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7 |
SQL | Descripción Lenguaje de consulta estructurado |
Casos de Uso Análisis de datos, consultas |
Ventajas Eficiente para manejo de bases de datos |
Desventajas Limitado fuera de bases de datos |
Costo Gratis |
Facilidad de Uso Alta |
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4 |
BI y Visualización | 8 |
Power BI | Descripción Plataforma de Business Intelligence de Microsoft |
Casos de Uso Informes, dashboards |
Ventajas Integración con Microsoft, visualizaciones avanzadas |
Desventajas Requiere licencia para funciones avanzadas |
Costo Pago |
Facilidad de Uso Alta |
9 |
Tableau | Descripción Herramienta avanzada de visualización de datos |
Casos de Uso Dashboards interactivos, reportes |
Ventajas Interfaz intuitiva, manejo de grandes datos |
Desventajas Costo elevado |
Costo Pago |
Facilidad de Uso Alta |
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10 |
Looker | Descripción Plataforma de BI basada en la nube |
Casos de Uso Exploración y modelado de datos |
Ventajas Integración con múltiples fuentes |
Desventajas Requiere configuración avanzada |
Costo Pago |
Facilidad de Uso Media |
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5 |
Big Data y Procesamiento | 11 |
Apache Hadoop | Descripción Framework de almacenamiento y procesamiento distribuido |
Casos de Uso Procesamiento de grandes volúmenes de datos |
Ventajas Escalable y eficiente para grandes datos |
Desventajas Curva de aprendizaje alta |
Costo Gratis (open-source) |
Facilidad de Uso Baja |
12 |
Apache Spark | Descripción Plataforma de procesamiento de datos en memoria |
Casos de Uso Big data, machine learning |
Ventajas Mucho más rápido que Hadoop |
Desventajas Requiere infraestructura potente |
Costo Gratis (open-source) |
Facilidad de Uso Media |
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6 |
ETL (Extracción, Transformación y Carga) | 13 |
Talend | Descripción Plataforma ETL con interfaz visual |
Casos de Uso Integración de datos, ETL |
Ventajas Fácil de usar, conectividad amplia |
Desventajas Versión gratuita limitada |
Costo Pago y Gratis |
Facilidad de Uso Alta |
14 |
Apache NiFi | Descripción Herramienta de automatización de flujos de datos |
Casos de Uso Streaming de datos, IoT |
Ventajas Procesamiento en tiempo real |
Desventajas Configuración inicial compleja |
Costo Gratis (open-source) |
Facilidad de Uso Media |
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7 |
Almacenamiento y Nube | 15 |
AWS S3 | Descripción Almacenamiento en la nube |
Casos de Uso Backup, data lakes |
Ventajas Escalable y seguro |
Desventajas Costos pueden crecer con el uso |
Costo Pago según uso |
Facilidad de Uso Alta |
16 |
Google BigQuery | Descripción Base de datos analítica en la nube |
Casos de Uso Análisis de grandes volúmenes de datos |
Ventajas Rápido y sin necesidad de administración |
Desventajas Dependencia de Google Cloud |
Costo Pago según uso |
Facilidad de Uso Alta |
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8 |
Análisis y Machine Learning | 17 |
TensorFlow | Descripción Framework para IA y Machine Learning |
Casos de Uso Deep Learning, modelos complejos |
Ventajas Escalable y eficiente |
Desventajas Requiere conocimientos avanzados |
Costo Gratis |
Facilidad de Uso Media |
18 |
Scikit-learn | Descripción Biblioteca de ML en Python |
Casos de Uso Modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado |
Ventajas Fácil de usar para modelos clásicos |
Desventajas No apto para deep learning avanzado |
Costo Gratis |
Facilidad de Uso Alta |
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9 |
Automatización y Orquestación | 19 |
Apache Airflow | Descripción Herramienta de orquestación de flujos de datos |
Casos de Uso ETL, pipelines de datos |
Ventajas Flexibilidad y monitoreo avanzado |
Desventajas Configuración inicial complicada |
Costo Gratis (open-source) |
Facilidad de Uso Media |
20 |
Luigi | Descripción Herramienta de orquestación de tareas |
Casos de Uso Pipelines de datos en batch |
Ventajas Ligero y eficiente |
Desventajas Menos popular que Airflow |
Costo Gratis (open-source) |
Facilidad de Uso Media |
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10 |
Streaming de Datos | 21 |
Apache Kafka | Descripción Plataforma de mensajería en tiempo real |
Casos de Uso Procesamiento de eventos, big data |
Ventajas Alta capacidad y escalabilidad |
Desventajas Configuración compleja |
Costo Gratis (open-source) |
Facilidad de Uso Media |
22 |
Apache Flink | Descripción Procesamiento de flujos en tiempo real |
Casos de Uso Streaming analytics |
Ventajas Bajo tiempo de latencia |
Desventajas Curva de aprendizaje alta |
Costo Gratis (open-source) |
Facilidad de Uso Baja |