En el ámbito de Data Science, estas herramientas facilitan la organización, limpieza y análisis de datos.
Permitiendo la toma de decisiones basada en evidencia.
Data Warehouse, Data Lake y plataformas de Big Data
Optimizan el rendimiento en el procesamiento de datos.
Ejecución de modelos de Machine Learning y Business Intelligence.
¿Qué es Google BigQuery?
BigQuery es un Data Warehouse en la nube de Google
Consultas SQL rápidas sobre grandes volúmenes de datos.
Características
Escalabilidad automática
No necesitas administrar servidores.
Consultas en SQL
Usa SQL estándar para análisis de datos.
Integración con Google Cloud
Funciona con Looker, Data Studio, TensorFlow, etc.
Pago por uso
Se cobra por la cantidad de datos procesados.
Casos de uso
Análisis de datos en tiempo real
Monitorizar ventas o tráfico web en e-commerce.
BI con Looker o Data Studio
Creación de dashboards en tiempo real.
Machine Learning
Conectado con Vertex AI para entrenar modelos directamente.
¿Qué es Amazon Redshift?
Amazon Redshift es un Data Warehouse en la nube de AWS
Optimizado para análisis de grandes volúmenes de datos estructurados.
Características
Altamente escalable
Maneja petabytes de datos.
Procesamiento columnar
Mejora la velocidad de consultas SQL.
Integración con herramientas de BI
Power BI, Tableau, Looker, etc.
Costo eficiente
Opciones de pago por consulta o instancias reservadas.
Casos de uso
Análisis de datos históricos
Tendencias de clientes en SaaS.
Centralización de datos
Consolidar datos de varias fuentes en un solo lugar.
Machine Learning con SageMaker
Entrenar modelos en grandes volúmenes de datos.
¿Qué es Snowflake?
Snowflake es un Data Cloud una plataforma de almacenamiento.
Análisis de datos con arquitectura multi-nube
AWS, Azure, Google Cloud.
Características
Arquitectura separada de almacenamiento y cómputo
Paga solo por lo que usas.
Alta compatibilidad
SQL, Python, R y conexión con BI.
Compartición de datos
Permite compartir datos entre organizaciones sin moverlos.
Escalabilidad automática
Procesa grandes volúmenes de datos sin degradar el rendimiento.
Casos de uso
Análisis en tiempo real
Predicciones de demanda en retail.
Integración con Data Science
Modelos en Python directamente desde Snowflake.
Centralización de Data Lakes
Gestionar datos estructurados y no estructurados.
¿Qué es Databricks?
Databricks es una plataforma de análisis basada en Apache Spark
Optimizada para Big Data y Machine Learning.
Características
Ejecuta código en Python, SQL, R, Scala
Compatible con múltiples lenguajes.
Optimizado para AI y Machine Learning
Integración con MLflow para experimentos.
Data Lakehouse
Data Lakes y Data Warehouses en una sola arquitectura.
Escalabilidad automática
Se ajusta según la carga de trabajo.
Casos de uso
Análisis de logs y eventos en tiempo real
Monitorización de infraestructuras.
Entrenamiento de modelos de IA
Modelos de predicción de ventas o churn.
Procesamiento de datos a gran escala
ETL optimizado para millones de registros.
| Herramienta | Principal Uso | Modelo de Pago | Integración con AI/ML |
| BigQuery | Análisis de datos en tiempo real, BI | Pago por consulta | Sí (Vertex AI, TensorFlow) |
| Redshift | Data Warehouse en AWS | Instancias reservadas o pago por uso | Sí (SageMaker) |
| Snowflake | Data Warehousing multi-nube | Pago por uso | Sí (Python, ML en SQL) |
| Databricks | Big Data, Machine Learning | Pago por uso | Sí (MLflow, Spark ML) |
Proyecto Práctico: Análisis y Predicción de Churn en un SaaS usando Snowflake y Python
Simulación de conjunto de datos de clientes de un SaaS
Cargar en Snowflake y realizar un análisis y predicción
Churn usando Data Science.
Arquitectura del Proyecto
Generar un dataset simulado de clientes con atributos.
Datos demográficos (edad, país)
Datos de uso (frecuencia de acceso, duración de la suscripción)
Datos de soporte (tickets creados)
Churn (si cancelaron la suscripción o no)
Cargar los datos en Snowflake usando Python
Librería snowflake-connector-python.
Ejecutar consultas SQL en Snowflake
Entender los datos y visualizar patrones.
Entrenar un modelo de Machine Learning
XGBoost en Python para predecir churn.
Crear un Dashboard en Power BI o Looker
Visualizar clientes en riesgo de churn.
Generación del Dataset Simulado
Crear un dataset de 2000 clientes con características relevantes.
Generado un dataset simulado con 2000 clientes
Las siguentes variables.
Edad, País: Información demográfica.
Plan de suscripción: Básico, Estándar o Premium.
Frecuencia de acceso semanal: Cuántas veces usa el SaaS por semana.
Duración de la suscripción (meses): Tiempo que ha sido cliente.
Tickets de soporte: Cuántas veces ha contactado soporte.
Historial de pagos fallidos: 1 si tuvo fallos en pagos, 0 si no.
Churn: 1 = Canceló, 0 = Sigue activo (variable objetivo).
Carga de Datos en Snowflake
Cargaremos los datos en Snowflake
Usando Python y snowflake-connector-python.
Pasos para conectar con Snowflake
Crear una cuenta gratuita en Snowflake
Configurar un warehouse y base de datos en Snowflake.
Instalar el conector en Python con pip install snowflake-connector-python.
Ejecutar la carga de datos en Snowflake desde Python.
Código para cargar los datos en Snowflake
import snowflake.connector
import pandas as pd
# Conectar con Snowflake
conn = snowflake.connector.connect(
user=»TU_USUARIO»,
password=»TU_CONTRASEÑA»,
account=»TU_CUENTA.snowflakecomputing.com»,
warehouse=»TU_WAREHOUSE»,
database=»TU_DATABASE»,
schema=»PUBLIC»
)
# Crear una tabla en Snowflake
create_table_query = «»»
CREATE OR REPLACE TABLE CLIENTES_SAAS (
Cliente_ID INT,
Edad INT,
Pais STRING,
Plan_Suscripcion STRING,
Frecuencia_Acceso_Semanal INT,
Duracion_Suscripcion_Meses INT,
Tickets_Soporte INT,
Historial_Pago_Fallido INT,
Churn INT
);
«»»
conn.cursor().execute(create_table_query)
# Subir datos desde Pandas
for _, row in df_saas.iterrows():
insert_query = f»»»
INSERT INTO CLIENTES_SAAS VALUES (
{row.Cliente_ID}, {row.Edad}, ‘{row.Pais}’, ‘{row.Plan_Suscripcion}’,
{row.Frecuencia_Acceso_Semanal}, {row.Duracion_Suscripcion_Meses},
{row.Tickets_Soporte}, {row.Historial_Pago_Fallido}, {row.Churn}
);
«»»
conn.cursor().execute(insert_query)
conn.close()
Crear una tabla en Snowflake.
Cargar los datos desde Pandas fila por fila.
Cerrar la conexión después de la carga.
Análisis Exploratorio en Snowflake
Datos en Snowflake se analizan con SQL
Entrenamiento del Modelo de Machine Learning
Datos desde Snowflake entrenando un modelo XGBoost
En Python para predecir Churn.
Convierte variables categóricas a numéricas.
Divide los datos en entrenamiento y prueba 80/20
Entrena un modelo XGBoost con hiperparámetros básicos.
Muestra la precisión del modelo para predecir Churn.
Creación de un Dashboard en Power BI o Looker
Con los datos en Snowflake.
Conectar Power BI, Looker o Tableau
Para visualizar insights en tiempo real.
Gráficos recomendados en el dashboard.
Tasa de churn por mes tendencia de cancelaciones.
Frecuencia de uso vs churn
¿los clientes que usan menos la plataforma cancelan más?.
Planes de suscripción con más cancelaciones.
Segmentación de clientes en riesgo de churn.
Cómo aplicar Data Science en un SaaS usando Snowflake.
Generamos datos simulados para clientes de un SaaS.
Cargamos los datos en Snowflake usando Python.
Ejecutamos consultas SQL para análisis exploratorio.
Entrenamos un modelo XGBoost para predecir churn.
Creamos un dashboard en Power BI para visualización.
