Con la llegada del Internet de las Cosas (IoT), muchas tecnologías diferentes para hogares inteligentes están disponibles comercialmente. Sin embargo, la adopción de dichas tecnologías es lenta ya que muchas de ellas no son rentables y se centran en funciones específicas como la eficiencia energética. Recientemente, los dispositivos y sensores de IoT han sido diseñados para mejorar la calidad de vida personal al tener la capacidad de generar flujos continuos de datos que pueden ser utilizados para monitorear e inferir por el usuario. Aunque los dispositivos para hogares inteligentes se conectan a la red Wi-Fi del hogar, todavía existen problemas de compatibilidad entre dispositivos de diferentes fabricantes. Los dispositivos inteligentes se vuelven aún más inteligentes cuando pueden comunicarse y controlarse entre sí. La información recopilada por un dispositivo puede ser compartida con otros para lograr una automatización mejorada de sus operaciones. Este documento propone un enfoque no intrusivo de integración y recopilación de datos de dispositivos IoT estándar abiertos para la automatización personalizada de hogares inteligentes utilizando análisis de big data y aprendizaje automático. Demostramos la implementación de nuestro enfoque de instanciación de tecnología novedosa propuesta para lograr análisis de big data de IoT no intrusivos con un caso de uso de un entorno de hogar inteligente. Empleamos frameworks de código abierto como Apache Spark, Apache NiFi y FB-Prophet junto con tecnologías de proveedores populares como Azure y DataBricks.