En este análisis, exploraremos las que consideramos diez mejores soluciones de software de Data Science y AI disponibles en 2025, evaluando sus capacidades técnicas, casos de uso óptimos, curvas de aprendizaje y propuestas de valor para ayudar tanto a científicos de datos experimentados como a organizaciones que inician su transformación digital a seleccionar la plataforma más adecuada para sus objetivos específicos..

Muchos proyectos de datos brillan en laboratorio, pero se apagan en producción.
El paso del Proof of Concept al entorno operativo es el punto más crítico (y menos documentado) en toda arquitectura de datos.
En este nuevo capítulo de la serie “Arquitectura de Datos Empresarial”, exploramos cómo gestionar esa transición con éxito..

En el universo de la arquitectura de datos empresarial, uno de los mayores desafíos no radica tanto en la tecnología como en cómo organizar el esfuerzo.

Este capítulo propone un enfoque de gobernanza ágil sobre un roadmap de datos, articulado con squads (o células autónomas), mecanismos de medición como SLOs y SLIs, y una hoja de ruta práctica para avanzar de forma incremental pero coherente..

El stack tecnológico de datos se ha convertido en una de las decisiones estratégicas más determinantes para cualquier organización que aspire a competir en un mercado orientado por la información. Ya no se trata solo de elegir qué base de datos utilizar o en qué infraestructura desplegarla: hablamos de diseñar el ecosistema que sostendrá la capacidad de una empresa para capturar, procesar, gobernar y monetizar sus datos a lo largo del tiempo.