Desventajas de la libreria Pandas de Python:
* Overhead de carga de datos: Cargar grandes conjuntos de datos en pandas puede ser lento.
* Limitaciones en la complejidad de las consultas: Aunque pandas puede manejar consultas complejas, SQL puede ser más eficiente para consultas muy complejas.
Usando SQL:
Ventajas:
* Rendimiento para grandes datasets: SQL está diseñado para manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente.
* Complejidad de consultas: SQL es ideal para consultas complejas que involucran múltiples tablas y condiciones.
* Seguridad: SQL ofrece mecanismos de seguridad robustos para proteger los datos.
Decisión recomendada:
Para conjuntos de datos pequeños y medianos con transformaciones relativamente simples, pandas es una excelente opción. Su facilidad de uso y flexibilidad lo convierten en una herramienta poderosa.
Para grandes conjuntos de datos y transformaciones complejas, SQL es la mejor opción. Su rendimiento y capacidad para manejar consultas complejas lo hacen ideal para estas situaciones.
Consideraciones adicionales:
* Infraestructura existente: Si ya tienes una base de datos relacional, utilizar SQL puede ser más sencillo.
* Equipo y habilidades: Si tu equipo está familiarizado con SQL, puede ser más eficiente utilizar esta herramienta.
* Necesidades futuras: Considera si tus necesidades de análisis de datos van a crecer en el futuro. Si es así, una solución basada en SQL puede ser más escalable.