Principales conclusiones
Las bases de datos de código abierto, MDM, la integración de datos y las soluciones PIM forman la base fundamental para almacenar, gobernar, conectar y entregar datos críticos para el negocio en la gestión de datos de código abierto.
- Las bases de datos de código abierto almacenan y gestionan datos estructurados, semiestructurados o con fecha y hora para diversas necesidades empresariales.
- Las bases de datos relacionales de código abierto (PostgreSQL, MySQL/MariaDB) garantizan la precisión y el cumplimiento de los sistemas transaccionales.
- Las bases de datos NoSQL (MongoDB, Cassandra) gestionan cargas de trabajo flexibles, a gran escala o en tiempo real.
- Los almacenes en memoria (por ejemplo, Redis) proporcionan almacenamiento en caché ultrarrápido y gestión de sesiones.
- Las bases de datos de series temporales (InfluxDB, TimescaleDB) procesan de forma eficiente datos de alta escritura y con marcas de tiempo para la monitorización y el análisis de IoT.
- Sistemas de gestión de datos maestros (MDM) de código abierto como AtroCore, Talend Open Studio, Pimcore. Centralice y gobierne los datos empresariales críticos: producto, cliente, proveedor, empleado, referencia, financiero/legal. Útil en sectores complejos que necesitan coherencia, conformidad y escalabilidad.
- Soluciones de integración de datos de código abierto como Apache NiFi, AtroCore, Talend Open Studio, Airbyte. Conecte, sincronice y transforme datos entre ERP, CRM, WMS, comercio electrónico y otros sistemas. Admite flujos de trabajo por lotes y en tiempo real.
- Software de gestión de información de productos (PIM) de código abierto como AtroPIM, Akeneo, Pimcore. Gestione datos de productos y activos digitales para la venta minorista, el comercio electrónico y la fabricación. Permita la publicación multicanal y la gestión centralizada de productos.
La explosión del volumen y la variedad de datos está empujando a las empresas a adoptar procesos, políticas y herramientas para un uso más eficiente de los datos.
¿Por qué elegir soluciones de código abierto para la gestión de datos?
La investigación sugiere que el mercado mundial de gestión de datos empresariales se estimó en 110.530 millones de dólares en 2024 y se espera que crezca hasta los 221.580 millones de dólares en 2030, con una tasa media de crecimiento anual del 12,4% de 2025 a 2030.
Una tendencia clave de la última década es el cambio hacia el software de código abierto, incluida la gestión de datos. Con un código disponible libremente para ver, modificar y distribuir, estas soluciones atraen a las empresas que buscan alternativas rentables, flexibles y personalizables a los sistemas propietarios.
En este artículo, exploraremos las mejores soluciones de gestión de datos de código abierto y las compararemos en áreas clave de la gestión de datos, como la gestión de información de productos, la gestión de activos digitales, la gestión de datos maestros y la integración de datos.
Bases de datos (almacenamiento de datos)
Las bases de datos son la columna vertebral de cualquier pila de datos, ya que almacenan información estructurada o semiestructurada en repositorios duraderos y consultables. La elección correcta depende de sus necesidades: coherencia transaccional, análisis, almacenamiento rápido en caché o ingesta en tiempo real.
| Tipo | Ejemplo | Caso de uso | Mejor para |
|---|---|---|---|
| Bases de datos relacionales (RDBMS) | PostgreSQL, MySQL/MariaDB | Datos estructurados, sistemas financieros, OLTP, analítica | Empresas que dan prioridad a la precisión de los datos, una sólida coherencia y el cumplimiento |
| Bases de datos NoSQL | MongoDB, Apache Cassandra | Esquema flexible, escala horizontal, apps en tiempo real, IoT | Empresas con datos que cambian rápidamente, cargas de trabajo a gran escala o necesidades de alta disponibilidad |
| Almacenes en memoria | Redis | Caching, analítica en tiempo real, gestión de sesiones | Aquellos que requieren un acceso extremadamente rápido a datos de uso frecuente |
| Bases de datos de series temporales | InfluxDB, TimescaleDB | Supervisión, métricas, telemetría IoT, eventos con marca de tiempo | Escenarios con rápida ingestión y análisis de datos con marca de tiempo |
Bases de datos relacionales (RDBMS)
Los motores relacionales almacenan los datos en filas y columnas tabulares, aplican esquemas e integridad referencial y garantizan las transacciones ACID (atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad), lo que los convierte en la opción predeterminada para sistemas financieros, procesamiento de pedidos y cualquier escenario en el que la corrección de los datos no pueda verse comprometida. Lo mejor cuando la exactitud y el cumplimiento son críticos, pero escalar horizontalmente puede ser caro y complejo.
PostgreSQL
PostgreSQL es una base de datos objeto-relacional rica en características, celebrada para el cumplimiento de las normas SQL, extensibilidad (tipos personalizados, funciones e índices) y concurrencia MVCC madura. Incluye JSONB, búsqueda de texto completo, replicación lógica y ecosistemas de extensión (por ejemplo, PostGIS para geoespacial, TimescaleDB para series temporales). Más de treinta años de desarrollo activo lo han convertido en el RDBMS de código abierto "más querido" para cargas de trabajo que van desde OLTP a análisis a escala de petabytes. Considérelo, si su empresa necesita características de nivel empresarial sin costes de licencia, aunque a menudo requiere DBA expertos para el ajuste del rendimiento.
MySQL / MariaDB
MySQL es la base de datos relacional de código abierto más utilizada del mundo, conocida por su sencillez y sus numerosas herramientas. MariaDB es una bifurcación de MySQL desarrollada por la comunidad, creada tras la adquisición de Oracle, y sigue siendo compatible. Ofrece mejoras de rendimiento, funciones adicionales como ColumnStore y un modelo totalmente de código abierto, mientras que algunas funciones avanzadas de MySQL sólo están disponibles en la edición Enterprise. Es popular entre las empresas de nueva creación y las PYME debido a su facilidad de configuración y disponibilidad de alojamiento, pero es limitada para análisis muy complejos a gran escala.
Bases de datos NoSQL
"NoSQL" engloba almacenes de documentos, clave-valor, columnas anchas y gráficos diseñados para una escala horizontal, esquemas flexibles y lecturas en milisegundos. Intercambian algunas garantías relacionales por consistencia eventual y distribución elástica, ideal para telemetría IoT, gestión de contenidos y personalización en tiempo real. En pocas palabras, a diferencia de las bases de datos relacionales, las bases de datos NoSQL no se basan en tablas estructuradas o esquemas fijos, y a menudo evitan por completo el uso de SQL.
MongoDB
MongoDB almacena los registros como documentos BSON que se mapean de forma natural a objetos JSON, eliminando las costosas uniones y permitiendo que cada documento lleve su propio esquema. Los conjuntos de réplicas proporcionan alta disponibilidad; la fragmentación permite escalar a petabytes. Los índices secundarios nativos, las canalizaciones de agregación y las transacciones ACID multidocumento (desde la versión 4.0) lo convierten en una opción versátil para aplicaciones en rápida evolución. Es el preferido por su velocidad y flexibilidad para los desarrolladores, pero los costes de fragmentación y escalado pueden sorprender a las empresas con volúmenes muy grandes.
Apache Cassandra
Cassandra es un almacén de columnas anchas con una arquitectura peer-to-peer (no hay un único maestro) que ofrece escalabilidad lineal y ningún punto único de fallo. La consistencia ajustable permite a los operadores equilibrar la latencia con el rigor, mientras que la replicación automática en múltiples centros de datos ofrece un tiempo de actividad global. Sobresale en cargas de trabajo de escritura intensiva, como la ingestión de registros, los motores de recomendación y la captura de series temporales. Considérelo si necesita una disponibilidad global permanente, pero la sobrecarga operativa es elevada y la experiencia escasa.
Almacenes en memoria
Los almacenes en memoria son bases de datos que guardan todos sus datos en la memoria rápida del ordenador (RAM) en lugar de en unidades de disco más lentas. Esto las hace muy rápidas a la hora de leer y escribir datos. Por lo general, almacenan los datos como simples pares clave-valor, como un diccionario, y son ideales para cosas como el almacenamiento en caché, análisis en tiempo real, o la gestión de datos de sesión en aplicaciones web. Proporcionan una velocidad extrema, pero requieren una RAM costosa a escala, por lo que es mejor utilizarlos como sistemas secundarios que como almacenes primarios.
Redis
Redis es un almacén de claves y valores en memoria que ofrece una latencia inferior al milisegundo para cadenas, listas, hashes, conjuntos, flujos e índices geoespaciales. Los datos persisten mediante instantáneas o registros de sólo apéndice, y la agrupación en clústeres añade partición y alta disponibilidad. Los usos típicos incluyen almacenes de sesiones, tablas de clasificación en tiempo real, mensajería pub/sub y almacenamiento en caché de funciones de IA. Excelente para aumentar el rendimiento de las aplicaciones, pero las empresas deben prever mayores costes de infraestructura si los conjuntos de datos crecen.
Bases de datos de series temporales
Las bases de datos de series temporales están especializadas en la agregación de eventos con marca de tiempo (métricas, lecturas de sensores, ticks de mercado). Están optimizadas para altas tasas de escritura, almacenamiento comprimido y consultas basadas en intervalos, como medias móviles o muestreo descendente. Están pensadas para la monitorización y los sectores con un alto componente de IoT, pero son menos útiles para cargas de trabajo transaccionales o polivalentes.
InfluxDB
InfluxDB, escrito en Go, ingiere millones de puntos por segundo y expone un lenguaje similar a SQL (InfluxQL) además de Flux para análisis avanzados. Las políticas de retención incorporadas, las consultas continuas y la implementación de un solo binario lo convierten en una opción popular para la supervisión de DevOps y la telemetría de IoT. Su adopción es sencilla para equipos pequeños y medianos, aunque las funciones a escala empresarial pueden requerir una versión de pago.
TimescaleDB
TimescaleDB es una extensión de PostgreSQL que convierte tablas normales en "hipertablas" particionadas automáticamente por tiempo (y espacio opcional). Los usuarios obtienen SQL completo además de funciones de series temporales (rellenado de huecos, muestreo descendente, agregados continuos), a la vez que conservan las herramientas PostgreSQL y la semántica ACID. La compresión y las hipertablas distribuidas (desde 2.x) reducen los costes de almacenamiento y aumentan el rendimiento paralelo. Ideal para usuarios de PostgreSQL que añaden análisis de series temporales, pero las empresas deben tener en cuenta los límites de escalado de PostgreSQL en volúmenes muy grandes.
Visión general de las soluciones MDM de código abierto
La mayoría de las empresas necesitan algo más que la gestión de productos y activos digitales, sino una plataforma/herramienta de Gestión de Datos Maestros (MDM). Las soluciones MDM de código abierto ofrecen un control total sobre tipos de datos como:
- producto, cliente
- proveedor/vendedor,
- empleado, ubicación,
- referencia,
- datos de entidades financieras/jurídicas, etc.
Estas herramientas son especialmente valiosas en sectores complejos y basados en datos como el comercio minorista, las finanzas, la sanidad y la logística, donde la coherencia, el cumplimiento y la escalabilidad son cruciales.
Aunque las opciones de MDM de código abierto son limitadas, destacan AtroCore, una plataforma modular y rica en API para gestionar y enriquecer datos maestros y de productos; Talend Open Studio, que ofrece sólidas capacidades ETL pero funciones MDM limitadas a menos que se amplíen; y Pimcore, que combina MDM, PIM, DAM y CMS para una gestión integral de datos y contenidos.
| Talend Open Studio | AtroCore | Pimcore | |
|---|---|---|---|
| Mejor para | SMBs que necesiten MDM y ETL básicos | MDM flexible para comercio minorista y fabricación | MDM integral con DAM y PIM |
| Características principales | ETL, integración y transformación de datos básicos | Flujos de trabajo personalizados, API, arquitectura modular | Plataforma unificada (MDM, PIM, DAM, CMS) |
| Licencia | Gratis; Enterprise de pago | Gratis; Soporte de pago opcional | Gratuito; Empresa de pago |
Talend
Talend Open Studio es una herramienta de integración de datos y MDM de código abierto centrada en sólidas capacidades ETL (Extract, Transform, Load). Con una interfaz fácil de usar, soporta la transformación, limpieza y migración de datos a través de múltiples sistemas, integrándose fácilmente con bases de datos, servicios en la nube y aplicaciones. Es ideal para pequeñas y medianas empresas que necesitan una integración de datos fiable y funciones básicas de MDM.
Pimcore
Pimcore es un sistema MDM y PIM de código abierto, con doble licencia GPLv3 y Pimcore Enterprise. Ofrece modelado de datos avanzado, más de 45 componentes personalizables e integración con ERP, CRM y otros sistemas empresariales, lo que lo hace adecuado para empresas con necesidades de datos complejas.
AtroCore
AtroCore es un software de gestión de datos maestros de código abierto que ayuda a las organizaciones a unificar, estandarizar y gobernar sus datos maestros críticos. Garantiza la precisión y coherencia de los datos en diversas áreas y sistemas empresariales, y permite una sincronización e integración de datos sin problemas. AtroCore proporciona capacidades que van más allá de las soluciones MDM tradicionales, ofreciendo integración de datos, gestión de procesos empresariales, gestión de archivos, gestión de datos de referencia y otras funciones.
Herramientas de integración de datos de código abierto
La integración de datos es un componente más de la gestión de datos que las empresas no deben ignorar. Determina cómo las empresas conectan, combinan y sincronizan los datos para hacerlos utilizables.
El software de integración de datos conecta diversos sistemas, como plataformas ERP, CRM, WMS y de comercio electrónico. Normalmente admite el procesamiento de datos en tiempo real y/o por lotes.
Al igual que otras soluciones de gestión de datos de código abierto, las herramientas de integración de datos con código abierto son minoritarias. Las soluciones que merece la pena mencionar son Apache NiFi, AtroCore, Talend Open Studio y Airbyte. La primera se adapta bien a la automatización de flujos de datos en tiempo real y a entornos híbridos, y es compatible con sistemas IoT y empresariales. AtroCore se centra en la sincronización totalmente automatizada basada en API entre sistemas como ERP y comercio electrónico y mercados. Talend Open Studio es popular para ETL pipelines y es conocido por su interfaz gráfica intuitiva y sus potentes funciones de transformación de datos. Airbyte ofrece replicación modular basada en conectores, pero requiere conocimientos técnicos para su personalización.
| Característica | Apache NiFi | AtroCore | Talend Open Studio | Airbyte |
|---|---|---|---|---|
| Funcionalidad básica | Automatización, enrutamiento y transformación del flujo de datos en tiempo real | .Plataforma de sincronización de datos con API REST y mapeo de campos. | Herramienta ETL para extraer, transformar y cargar datos (por lotes y en tiempo real). | Réplica de datos con conectores preconstruidos para la nube y bases de datos. |
| Facilidad de uso | Moderada: Interfaz de usuario de arrastrar y soltar; se necesitan algunos conocimientos técnicos. | Moderada a avanzada: Necesita conocimientos técnicos para la configuración. | Fácil a moderado: Interfaz de usuario visual, conocimientos técnicos útiles para tareas avanzadas. | Moderado: Configuración rápida, se requieren algunos conocimientos técnicos para configuraciones avanzadas. |
| Fuentes/plataformas compatibles | IoT, nube, aplicaciones empresariales, registros, almacenes de datos. | ERP, CRM, comercio electrónico, API, bases de datos. | Bases de datos, archivos planos, API, aplicaciones en la nube. | Servicios en la nube, API, bases de datos, lagos de datos. |
| Mejor para | Ingesta y procesamiento en tiempo real en entornos híbridos y de IoT. | Sincronización de ERP, CRM y marketplaces con flujos de trabajo personalizables. | Ductos ETL flexibles y transformación de datos. | Réplica de datos automatizada en la nube y en las instalaciones con una configuración mínima. |
Apache NiFi
Apache NiFi es una herramienta de integración de datos de código abierto diseñada para automatizar el flujo de datos entre sistemas en tiempo real. Ofrece una interfaz de arrastrar y soltar fácil de usar para diseñar canalizaciones de datos y admite enrutamiento, transformación y mediación de sistemas complejos. NiFi es altamente escalable y fiable, por lo que es ideal para flujos de datos IoT, integración de aplicaciones empresariales y entornos de nube híbrida.
Plataforma de integración de datos AtroCore
AtroCore es una plataforma de integración de datos de código abierto muy flexible y totalmente gratuita. Construida en torno a API REST, permite una sincronización perfecta con varios sistemas de terceros. Admite el intercambio de datos totalmente automatizado a través de API REST, transferencias de archivos o consultas a bases de datos. Diseñado para conectar sistemas como ERP, comercio electrónico, PIM, CRM, WMS y marketplaces, AtroCore ofrece importación/exportación manual de archivos a través de feeds configurables, así como sincronización de datos totalmente automática mediante API. Aunque la plataforma es gratuita, su integración requiere conocimientos técnicos. Para aquellos que necesiten ayuda, el equipo de AtroCore ofrece soporte experto para configuraciones complejas.
Talend Open Studio
Talend Open Studio es una herramienta ETL de código abierto que permite crear canalizaciones de datos para recopilar, limpiar y transformar datos de diversas fuentes. Su interfaz gráfica simplifica la creación de flujos de trabajo, admite numerosos conectores y gestiona tanto la integración por lotes como en tiempo real, por lo que resulta ideal para tareas de transformación de datos robustas.
Sistemas PIM de código abierto
Cuando se habla de gestión de datos en industrias impulsadas por productos como el comercio minorista, el comercio electrónico, la fabricación o la distribución, los datos de productos son la máxima prioridad. Este tipo de datos se gestiona mediante el sistema Gestión de la información sobre productos (PIM). En este ámbito, las soluciones de código abierto, aunque siguen siendo minoritarias, están ganando terreno. Algunas de las soluciones PIM de código abierto más reputadas son:
| Característica | AtroPIM | Akeneo | Pimcore |
|---|---|---|---|
| Software Libre | Sí (GPLv3) | Sí (OSL-3.0) | Sí (GPLv3) |
| Basado en la Web | Sí | Sí | Sí |
| REST API | Sí | Sí | Sí |
| Importación / Exportación de Datos | Sí | Sí | Sí |
| Multilenguaje | Sí | Sí | Sí |
| Extensible con Módulos | Sí | Sí | Sí |
| Gestión de Activos Digitales (DAM) | Sí | No (Edición Empresarial) | Sí |
| Campos Personalizados / Modelo de Datos Flexible | Sí | No | Sí |
| Versionado | No (mediante extensión) | No (solo Edición Empresarial) | Sí |
| Soporte de Canales | Sí | Sí | Configurable |
| Gestión de Usuarios / Permisos | Avanzado (nivel de campo, equipos) | Básico | Sí |
| Demostración Pública | Sí | Sí | Sí |
| Soporte de la Comunidad | Sí | Sí (Edición Empresarial para premium) | Sí (Edición Empresarial para premium) |
Akeneo
Akeneo PIM Community Edition es otra popular solución PIM de código abierto con un fuerte apoyo comunitario. Akeneo ofrece una Community Edition que es verdaderamente de código abierto, con código fuente disponible gratuitamente y API claramente documentadas. Sin embargo, la Community Edition de Akeneo carece de algunas funciones avanzadas, como un módulo integrado de Gestión de Activos Digitales (DAM), gestión avanzada de permisos y ciertas automatizaciones del flujo de trabajo. Estas funciones sólo están disponibles en la edición Enterprise de pago o a través de complementos de terceros.
AtroPIM
AtroPIM ofrece a sus usuarios un enfoque muy flexible de la gestión de datos. Este software puede configurarse para diversos casos de uso, como PIM, DAM, gestión de datos maestros, integración de datos y mucho más. Admite permisos basados en funciones a nivel de entidad, registro y campo, y es adecuado para fabricantes, marcas, mayoristas y minoristas en línea.
Pimcore
Pimcore es una plataforma de código abierto que combina PIM, DAM, MDM y CMS. Diseñada para empresas que gestionan datos de productos y activos digitales complejos, ofrece un modelo de datos flexible, amplias API y más de 45 componentes modulares para la publicación multicanal. Con sólidas integraciones de ERP, CRM y comercio electrónico, Pimcore centraliza y agiliza la gestión de datos de productos.
Otras herramientas de gestión de datos
Tratamiento de datos
Frameworks que transforman y analizan grandes conjuntos de datos para informes, aprendizaje automático o consultas en tiempo real. Entre ellos se incluyen procesadores por lotes como Apache Spark y Apache Beam, procesadores de flujos como Apache Flink y Kafka Streams, motores OLAP como ClickHouse y plataformas de búsqueda como Elasticsearch.
Calidad de datos, pruebas y gobernanza
Herramientas centradas en la validación de datos, la aplicación de reglas empresariales y la garantía de cumplimiento. Las opciones más populares son Great Expectations, OpenRefine, Soda Core/SQL y Apache Ranger para el control de acceso.
Backup, Versioning & Lineage
Soluciones que proporcionan instantáneas de conjuntos de datos, control de versiones y trazabilidad. Algunos ejemplos son Dolt (SQL con versionado tipo Git), Pachyderm (canalizaciones en contenedores con archivos versionados) y Delta Lake para el versionado de tablas transaccionales.
Orquestación y flujo de trabajo
Plataformas que ayudan a programar, supervisar y gestionar canalizaciones de datos complejas, como Apache Airflow, Prefect, Luigi y Argo Workflows.
Gestión de metadatos y catálogos de datos
Herramientas que organizan y muestran metadatos, detalles de esquemas, linaje y contexto empresarial, como Apache Atlas, Amundsen, LinkedIn DataHub y OpenMetadata.