* Almacenamiento de datos y lagos de datos: Estos son sistemas diseñados para almacenar y administrar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de varias fuentes. El software asociado con estos incluye herramientas para la ingestión de datos, la transformación y la carga (ETL), así como los motores de consulta y los sistemas de catalogación de datos. Los ejemplos incluyen Snowflake, Databricks y Amazon S3.
* Herramientas de inteligencia empresarial (BI): Estas herramientas se utilizan para analizar datos y crear visualizaciones para apoyar la toma de decisiones comerciales. A menudo se conectan a almacenes de datos o lagos de datos y proporcionan características como paneles, informes y descubrimiento de datos. Los ejemplos incluyen Tableau, Power BI y Qlik Sense.
* Plataformas de minería de datos y aprendizaje automático (ML): Estas plataformas proporcionan herramientas y algoritmos para descubrir patrones, hacer predicciones y construir modelos a partir de datos. A menudo se usan para tareas como análisis predictivo, segmentación de clientes y detección de fraude. Los ejemplos incluyen TensorFlow, Pytorch y Scikit-Learn. Los proveedores de la nube también ofrecen servicios de ML administrados.
* Big Data Processing Frameworks: Estos marcos están diseñados para manejar conjuntos de datos masivos que son demasiado grandes para ser procesados por bases de datos relacionales tradicionales. A menudo emplean técnicas de computación distribuidas para procesar datos en paralelo. Los ejemplos incluyen Hadoop, Spark y Flink.
* Integración de datos y herramientas ETL: Estas herramientas facilitan el movimiento y la transformación de datos de varias fuentes en un repositorio centralizado. Ayudan a limpiar, estandarizar y preparar datos para el análisis. Informatica PowerCenter y Talend son ejemplos.
* Herramientas de visualización y exploración de datos: Más allá de BI, las herramientas especializadas se centran únicamente en la exploración visual y la comprensión de los datos. Estos pueden incluir herramientas específicamente para datos geográficos (SIG), gráficos de red u otros tipos de datos especializados.
* Sistemas de gestión de bases de datos (DBMS): Si bien no es solo para Big Data, los DBM modernos como PostgreSQL y MySQL han evolucionado para manejar conjuntos de datos más grandes y ofrecer características que mejoran las capacidades de análisis de datos.
El software específico utilizado dependerá del tipo de datos, el tamaño del conjunto de datos, las tareas analíticas que se realizarán y la experiencia técnica de los usuarios. A menudo, se emplea una combinación de estos tipos de software en una solución integral de gestión de datos y análisis de análisis.