Las 7 herramientas de análisis de datos más potentes para 2025

Empresas de todo el mundo reconocen cada vez más la importancia estratégica del análisis de datos para mantenerse competitivas. Según New Vantage Partners, el 97,2% de las organizaciones globales ya invierten en inteligencia artificial y Big Data, lo que consolida estas tecnologías como aliadas indispensables para tomar decisiones más acertadas y rápidas. Esta tendencia es especialmente relevante, dado que el tamaño del mercado global de big data se prevé que crezca hasta alcanzar los 103 mil millones de dólares para 2027, más del doble del tamaño esperado del mercado en 2018. 

La transformación generada por estas herramientas supera la mera eficiencia operativa. Sectores como el retail, la salud, las fintech y la manufactura utilizan análisis avanzados para comprender mejor a los clientes, predecir comportamientos del mercado y automatizar procesos complejos, generando perspectivas más exactas. “Estas soluciones contribuyen al procesamiento de grandes volúmenes de información, además de producir insights accionables para la innovación y la competitividad”, destaca Mathias Brem, socio fundador y CDO de Socio de Rox, consultoría de referencia en datos y ciberseguridad.

Con la evolución prevista para 2025, la demanda de herramientas de análisis capaces de gestionar datos en tiempo real y de forma escalable solo crecerá. Vea las soluciones que el especialista destaca para el próximo año:

1. Google BigQuery 

Con una arquitectura serverless, Google BigQuery es una solución orientada al análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real, ideal para empresas que buscan reducir costos operativos y aumentar la agilidad en las decisiones estratégicas. “Sectores como el retail, la salud y las fintech se benefician del procesamiento rápido y preciso de la información, mientras que la esperada integración con IA y machine learning debería hacerlo aún más relevante e impactante en 2025”, puntualiza el experto.

2. Fábrica de Microsoft

Es una plataforma SaaS de análisis de datos que integra herramientas como Power BI, Synapse y Data Factory en un entorno unificado, simplificando el uso y la gestión de datos para empresas medianas con infraestructura más ligera. Su modelo basado en la nube permite análisis avanzados, monitorización en tiempo real y ciencia de datos, todo con menos necesidad de configuración compleja, convirtiéndose en una solución estratégica para negocios que buscan eficiencia e integración en el ecosistema Microsoft pero no cuentan con un equipo de tecnología para administrar un ecosistema de datos.

3. OpenSearch

OpenSearch se ha consolidado como una poderosa solución de código abierto para la búsqueda y el análisis de datos en tiempo real, con aplicaciones que van desde la monitorización de sistemas hasta la detección de anomalías y el análisis operacional. Evolucionando a partir del antiguo Elasticsearch, OpenSearch ha ganado fuerza por ofrecer una alternativa abierta y escalable para la indexación y visualización de grandes volúmenes de datos. Ampliamente utilizado en sectores como tecnología, seguridad y comercio electrónico, permite la monitorización proactiva de operaciones críticas y la identificación rápida de eventos fuera de lo normal. “Para 2025, las tendencias apuntan a una mayor integración con ecosistemas de nube y el uso avanzado del aprendizaje automático, transformando a OpenSearch en una elección estratégica para organizaciones que necesitan información en tiempo real y flexibilidad de personalización”, destaca Mathias Brem Garcia.

4. Plataforma Google Vertex AI

Es un ecosistema robusto de herramientas de aprendizaje automático e inteligencia artificial desarrollado para simplificar el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos. Combinando el poder de las herramientas de IA de Google en una interfaz unificada, ofrece una serie de funcionalidades diseñadas para atender tanto a principiantes como a expertos en IA. Especialmente indicado para empresas medianas y grandes que desean mayor libertad y escalabilidad de las soluciones e integración con modelos de todos los principales proveedores del mercado.

5. Apache Spark

Apache Spark es una plataforma de procesamiento distribuido que combina alta velocidad y eficiencia, siendo pieza esencial para análisis en tiempo real y machine learning. Con aplicaciones dirigidas al comercio electrónico, telecomunicaciones y sector energético, Spark tiene expectativa de avanzar a nuevas áreas y tecnologías a partir del desarrollo del IoT y el edge computing el próximo año. Databricks es la principal empresa a la vanguardia en el uso de la herramienta, pero no la única, y esta es una de las principales ventajas de su uso, ya que está disponible a través de las principales plataformas de nube como Google, Amazon, Oracle y Microsoft, siendo interoperable y libre.

6. Amazon QuickSight

Se ha convertido en una alternativa popular a Power BI, especialmente entre usuarios ya integrados al ecosistema AWS. Esto se debe principalmente a su fuerte integración con servicios como Amazon SageMaker y Athena, que facilitan análisis avanzados, aprendizaje automático (ML) y manipulación de datos a gran escala. Amazon está rezagada en la carrera de la inteligencia artificial (LLMs), pero aún tiene la mayor cuota de usuarios de nube pública en Brasil y esta sin duda será una tecnología destacada en 2025.

7. Google Looker 

Looker, parte de la familia de soluciones adquirida por Google, integra Looker Studio (gratuito), Looker Studio Pro (Google Workspace) y Looker Platform, atendiendo desde necesidades básicas hasta demandas empresariales avanzadas. Esta familia unifica el análisis con el ecosistema Google, incluyendo BigQuery y Workspace, además de incorporar Gemini para análisis asistidos. Looker Platform permite construir aplicaciones analíticas a medida, ideal para empresas que buscan convertir datos en productos, mientras que Looker Studio es accesible y altamente colaborativo, siendo estratégico para usuarios de Google Cloud.