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.
