Las 15 mejores herramientas ETL en 2024

Las organizaciones hoy en día tienen acceso a un inmenso volumen de datos. Para ponerlo en perspectiva, en 2022, Se estima que se generaron 97 zettabytes de datos a nivel mundial.-¡Eso es la asombrosa cifra de 97 billones de gigabytes!

Sin embargo, estos datos permanecerán sin explotar si no se cuenta con los medios adecuados para extraerlos, transformarlos y cargarlos en un sistema de almacenamiento para la toma de decisiones. En consecuencia, las herramientas ETL se han vuelto indispensables para las organizaciones con visión de futuro que buscan integrar datos sin depender en gran medida de TI.

¿Qué son las herramientas ETL?

Las herramientas ETL son soluciones de software que permiten a las empresas extraer datos de distintas fuentes, transformarlos y cargarlos en sistemas de destino, como un lago de datos o un almacén de datos, para realizar informes y análisis.

Estas herramientas ayudan a aprovechar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes. Las soluciones ETL modernas, como Astera, admiten el procesamiento en tiempo real o por lotes, ofrecen arquitecturas escalables y se integran con otras tecnologías como inteligencia empresarial (BI) y herramientas de visualización de datos.

La lista de las mejores herramientas ETL en 2024:

1. Astera
2. Integrar
3. cincotran
4. Talend
5. Datos de Hevo
6. Skyvía
7. Gestión de datos SAS
8. Pentaho
9. Stitch
10. licuado
11. byte de aire
12. Fábrica de datos de Azure
13. Integrador de datos de Oracle
14. Flujo de aire Apache
15. Portable.io

¿Cómo puede una herramienta ETL ayudar a los equipos de datos?

Tradicionalmente, las empresas configuran canalizaciones ETL a través de la codificación manual, lo cual es ineficiente y requiere mucho tiempo. El problema principal con la pila de programación es que los datos son manipulados por el elemento en lugar de columnas y filas, lo que dificulta la integración de fuentes heterogéneas.

Además, agregar o cambiar canalizaciones de datos requiere construir sobre bibliotecas anteriores e integración de código complejo. Por lo tanto, las empresas modernas han comenzado a usar herramientas ETL automatizadas que pueden manejar procesos ETL complejos de manera más eficiente.

Las herramientas ETL simplifican el proceso ETL abstrayendo estas complejidades y permitiendo que los usuarios no técnicos gestionen las transformaciones de datos y los flujos de trabajo. Esta abstracción agiliza el desarrollo, el mantenimiento y la escalabilidad, lo que hace que los procesos ETL sean más accesibles y eficientes para una gama más amplia de usuarios dentro de una organización.

Aquí hay algunas razones por las que debería optar por una herramienta ETL:

Las herramientas ETL construyen canalizaciones de datos más rápido

Como otro herramientas de integración de datosLas herramientas ETL utilizan la automatización para integrar datos y crear canales de datos más rápido. Vienen equipadas con conectores prediseñados para diversas fuentes y destinos de datos, lo que minimiza la necesidad de codificación personalizada y permite una implementación más rápida. También ofrecen una interfaz visual para diseñar y administrar canales de datos de manera más fluida, de modo que los usuarios con una experiencia mínima o nula en codificación puedan crear y mantener canales de datos fácilmente.

Las herramientas ETL están preparadas para el futuro

Las herramientas ETL modernas están diseñadas para ser adaptables y flexibles para manejar tecnologías y requisitos de datos en constante cambio. La mayoría de los proveedores de herramientas ETL actualizan constantemente las funcionalidades y agregan conectores en respuesta a las nuevas tecnologías y mejores prácticas.

La herramienta ETL puede manejar datos complejos fácilmente

El manejo de datos sin procesar complejos y no estructurados es una tarea difícil. Las herramientas ETL han evolucionado para abordar este desafío mediante la incorporación de características y capacidades para manejar datos en varios formatos y estructuras. Además, muchas soluciones ETL permiten a los usuarios escribir transformaciones personalizadas para ingerir, limpiar y manipular datos complejos.

Las herramientas ETL reducen la probabilidad de error

Las herramientas ETL reducen significativamente el riesgo de errores en las canalizaciones de datos, principalmente a través de la automatización. La eliminación de tareas manuales también elimina el riesgo de errores humanos. Además, muchas herramientas ETL vienen con controles de validación de datos para garantizar que los datos superen los criterios especificados antes de llegar a un destino objetivo. La interfaz visual y el flujo de trabajo también ayudan a reducir la probabilidad de errores.

Tipos de herramientas ETL

La creciente demanda de una gestión eficaz de datos y el aumento del volumen, la variedad y la velocidad de los datos han llevado al desarrollo de diferentes clases de herramientas, entre las que se incluyen:

Herramientas ETL de código abierto

Las herramientas ETL de código abierto son de uso gratuito. Puede acceder fácilmente a su código fuente y ampliar su funcionalidad para satisfacer sus requisitos de datos. Si bien las herramientas ETL de código abierto son flexibles, carecen de la interfaz de usuario fácil de usar que tienen la mayoría de las herramientas comerciales. Además, ofrecen una funcionalidad limitada y es muy probable que una determinada solución de código abierto sea incompatible con sus canales de datos existentes.

Herramientas ETL personalizadas

Muchas empresas diseñan sus soluciones ETL internamente utilizando canales de datos y lenguajes de programación como Python y SQL. Si bien permiten una mayor personalización para cumplir con requisitos de datos específicos, estas herramientas requieren mucho tiempo para desarrollarse y su mantenimiento es complejo. Una solución ETL interna es viable para empresas que manejan una cantidad limitada de datos y canales de datos simples.

Herramientas ETL basadas en la nube

Las herramientas ETL basadas en la nube permiten gestionar datos de varias aplicaciones basadas en la nube. Estas soluciones se implementan en la nube para procesar grandes volúmenes de datos sin invertir en infraestructura adicional.

Herramientas ETL empresariales

El software ETL empresarial son soluciones especializadas para que las grandes organizaciones realicen procesos ETL de manera eficiente. Puede incorporar datos de distintas fuentes en un repositorio de datos centralizado para generar informes y realizar análisis. Estas soluciones tienen capacidades avanzadas para realizar transformaciones de datos complejas y manejar el procesamiento de datos a escala.

Muchos proveedores cobran una tarifa de licencia anual o siguen un modelo de pago por uso. Los principales proveedores ofrecen capacitación y recursos exhaustivos además de la funcionalidad ETL. Las herramientas ETL empresariales son fáciles de usar, incluso para usuarios comerciales, ya que cuentan con interfaces sin código impulsadas por funcionalidades de arrastrar y soltar y de apuntar y hacer clic.

Las 15 mejores herramientas ETL en 2024

Hoy en día, existen varias herramientas ETL disponibles en el mercado, que difieren en sus ofertas y en los tipos de casos de uso que admiten.

1. Astera
2. Integrar
3. cincotran
4. Talend
5. Datos de Hevo
6. Skyvía
7. Gestión de datos SAS
8. Pentaho
9. Stitch
10. licuado
11. byte de aire
12. Fábrica de datos de Azure
13. Integrador de datos de Oracle
14. Flujo de aire Apache
15. Portable.io

Astera

Astera es una plataforma unificada y sin código para empresas que desean simplificar sus procesos ETL y ELT. Equipada con una interfaz intuitiva y fácil de usar, le permite crear canales de datos automatizados que integran y procesan datos de fuentes dispares. Más allá de ETL, Astera Proporciona un ecosistema de datos de extremo a extremo para la extracción de datos, integración, intercambio electrónico de datos (EDI), gestión de API y almacenamiento de datos.

Características clave de Astera:

• Potente motor ETL: Construido sobre un robusto motor de procesamiento paralelo, Astera maneja sin esfuerzo grandes volúmenes de conjuntos de datos, lo que garantiza operaciones ETL fluidas, eficientes y con velocidad.
• Automatización y Orquestación: Astera agiliza los flujos de trabajo a través de funciones de programación de trabajos, lo que le permite configurar procesos una vez y automatizar la ejecución.
• Interfaz intuitiva y sin código: La herramienta prioriza la facilidad de uso y ofrece una interfaz de arrastrar y soltar que permite a los usuarios comerciales y técnicos manejar tareas ETL complejas con facilidad.
• Amplia biblioteca de conectores: Astera admite una amplia gama de conectores para fuentes y destinos locales y basados ​​en la nube, incluidas bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos. Además, puede conectarse fácilmente a otras fuentes o destinos a través de conectores API prediseñados.
• Extracción de datos impulsada por IA: La solución ofrece procesamiento inteligente de documentos. La extracción impulsada por IA le permite capturar datos sin esfuerzo de documentos semiestructurados y no estructurados.
• Capacidades de transformación de datos: Astera ofrece una gama de transformaciones y funciones avanzadas integradas, como unión de árbol, normalización, clasificación, filtrado, distinción, etc., que simplifica la manipulación de datos. Puede arrastrar y soltar fácilmente las transformaciones necesarias y asignarlas dentro de sus canales de datos.
• Amplia biblioteca de conectores: Astera admite una amplia gama de conectores para fuentes y destinos locales y basados ​​en la nube, incluidas bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos. Además, puede conectarse fácilmente a otras fuentes o destinos a través de conectores API prediseñados.
• Aseguramiento de la calidad de los datos: La herramienta presenta sólidas funcionalidades integradas de calidad de datos que permiten la limpieza, elaboración de perfiles y validación de datos. También puede definir reglas de calidad de datos para marcar registros erróneos para su posterior revisión.
• Seguridad y gobernanza de datos: AsteraEl ecosistema de mejora la integridad y la privacidad de los datos a través de mecanismos avanzados de seguridad y gobernanza de datos, disuadiendo el acceso no autorizado o posibles infracciones.

Precios: Astera ofrece precios personalizados según su caso de uso y necesidades específicas de integración y gestión de datos. Contacto contáctenos para obtener una cotización.

Integrar.io

Integrate.io es una herramienta ETL diseñada para la integración y transformación de datos. La herramienta viene con una variedad de personalización, plantillas de integración, monitoreo y registro, funciones y capacidades CDC, disponibles a través de diferentes paquetes de precios.

Características clave de Integrate.io:

• Compatibilidad de fuentes de datos:io admite varias fuentes de datos, incluidas bases de datos, servicios en la nube, aplicaciones web y archivos planos.
• Funciones de transformación: La herramienta viene con capacidades de limpieza, enriquecimiento y transformación de datos.
• Integración en la nube:io ofrece escalabilidad y se integra fácilmente con plataformas en la nube.

Precios: Basado en créditos con 4 niveles. A partir de $3 por crédito.

cincotran

Fivetran es una plataforma de movimiento de datos que automatiza la extracción y carga de datos desde varios sistemas de origen hacia un almacén de datos centralizado o destino. La herramienta admite el proceso ETL a través de dbt, lo que le permite acceder y analizar sus datos con fines analíticos.

Características clave de Fivetran:

• Amplia compatibilidad de fuentes: Fivetran admite una variedad de fuentes de datos, incluidas bases de datos, servicios en la nube, aplicaciones y API.
• Mapeo y transformación de esquemas: Ofrece mapeo de esquemas y transformación de datos básicos.
• Monitoreo y Alertas: La herramienta incluye funciones de monitoreo y alertas para rastrear el rendimiento de la canalización de datos y detectar problemas.

Precios: 4 niveles. Prueba gratuita disponible para cada nivel.

Talend

Talend (adquirida por Qlik) es una plataforma de integración y transformación de datos que ayuda a las organizaciones a incorporar, limpiar, convertir y trasladar datos de diversas fuentes a un destino determinado. La plataforma es compatible con fuentes de datos locales y basadas en la nube.

Características clave de Talend:

• Talend proporciona una gama de capacidades de transformación de datos para limpiarlos y enriquecerlos.
• Los usuarios pueden obtener funciones de integración de datos y gobernanza dentro de una única plataforma.
• La herramienta ofrece una amplia gama de conectores y adaptadores para diversas fuentes de datos y plataformas para respaldar la integración.

Precios: Variable, basada en 4 niveles.

Datos de Hevo

Hevo Data es una plataforma ETL que admite la integración, el movimiento y el procesamiento de datos. Al igual que otras herramientas ETL, admite una amplia variedad de orígenes y destinos de datos.

Características clave de Hevo Data:

• Hevo proporciona transformaciones tanto basadas en Python como prediseñadas.
• Proporciona capacidades de movimiento de datos casi en tiempo real.
• La herramienta también tiene funciones de monitoreo y alerta que le permiten rastrear el desempeño del trabajo ETL y recibir notificaciones sobre cualquier anomalía.

Precios: 4 niveles. Nivel gratuito disponible.

Skyvía

Skyvia es una plataforma ETL que permite a las empresas automatizar la extracción de datos de diversas fuentes, realizar transformaciones de datos y cargarlos en destinos específicos para su integración y procesamiento.

Características clave de Skyvia:

• La plataforma admite actualizaciones de datos incrementales, lo que reduce la necesidad de transferencias de datos completas durante ETL.
• Skyvia incluye mecanismos de manejo de errores para identificar y gestionar problemas durante la integración de datos.
• La herramienta admite el archivo de datos, lo que permite a las organizaciones almacenar de forma segura datos históricos para el cumplimiento y el análisis histórico.

Precios: 5 niveles: nivel gratuito disponible. El siguiente nivel cuesta a partir de $79 por mes.

Gestión de datos SAS

SAS Data Management proporciona capacidades ETL para integrar datos de diversas fuentes, como bases de datos, plataformas CRM y más. Le permite realizar extracción de datos de varios formatos de archivos, aplicar transformaciones para cumplir con los formatos y estándares deseados y cargar los datos procesados ​​en los sistemas de destino para su análisis e informes.

Características clave de SAS Data Management:

• La plataforma proporciona gestión de metadatos para documentar y rastrear el linaje de datos.
• Admite procesamiento ETL por lotes y en tiempo real para cumplir con diversos requisitos de integración de datos.
• La plataforma incluye mecanismos de manejo de errores y funciones de registro para solucionar problemas de ETL.

Precios: Disponible bajo pedido.

Pentaho

Pentaho es una plataforma ETL de código abierto que permite a las empresas realizar análisis e integración de datos. La plataforma tiene una edición comunitaria gratuita, pero también ofrece una licencia comercial para empresas. Admite diversos procesos como la ingestión, la limpieza, la estandarización y el almacenamiento.

Características clave de Pentaho:

• Puede ampliar las capacidades ETL de Pentaho con complementos y scripts personalizados para lograr una mayor personalización. Sin embargo, esto requiere conocimientos técnicos.
• Pentaho admite la integración con tecnologías de big data como Hadoop, para que pueda procesar grandes conjuntos de datos.
• La plataforma incluye funciones de calidad de datos para limpiar y validar datos durante los procesos ETL.

Precios: Disponible bajo pedido.

Stitch

Stitch es un servicio de integración de datos basado en la nube que permite procesos ETL. Proporciona una plataforma para extraer, transformar y cargar datos de diversas fuentes en el destino elegido.

Características clave de Stitch:

•  Stitch admite ETL desde varias fuentes de datos, incluidas bases de datos, aplicaciones en la nube y API.
• La herramienta viene con capacidades de replicación de datos automatizadas y programadas para actualizar los datos.
• Está diseñado como un servicio ETL nativo de la nube que puede adaptarse a las necesidades de datos cambiantes.

Precios: 3 niveles, disponibles tanto mensuales como anuales. A partir de $100.

licuado

Blendo es una herramienta ETL de autoservicio que brinda acceso a varias fuentes de datos en la nube. Con Blendo, puede automatizar la transformación de datos, así como transferir conjuntos de datos sin procesar a la base de datos o al almacén de datos en la nube que prefiera.

Características clave de Blendo:

• Blendo admite la conectividad con Redshift, BigQuery y otros almacenes de datos.
• Ofrece la capacidad de automatizar todo el proceso ETL.
• Blendo está diseñado para escalar con los requisitos de datos en evolución.

Precios: A partir de $250 al mes. Prueba gratuita disponible.

byte de aire

Airbyte es una herramienta de integración de datos de código abierto. Permite a los usuarios realizar operaciones ETL/ELT de sus datos en varios lagos de datos, almacenes y bases de datos. Se especializa en el movimiento de datos y requiere herramientas externas, como dbt, para transformar los datos.

Características principales de Airbyte:

• Integración de datos RAG y no estructurados para cargar datos no estructurados.
• Conectividad a varias bases de datos.
• Seguridad y gobernanza de datos para modelos de implementación.

Precio: Basado en niveles con 4 niveles. El nivel de código abierto es gratuito. El nivel de nube tiene un precio basado en el volumen de datos replicados.

Fábrica de datos de Azure

Azure Data Factory es el servicio basado en la nube de Microsoft para crear y administrar flujos de datos en la nube. Permite utilizar enfoques programáticos y basados ​​en la interfaz de usuario para gestionar los datos.

Características principales de Azure Data Factory:

• Vista previa y validación de datos.
• Activadores de eventos personalizados para ETL
• Funciones de seguridad que incluyen controles de acceso basados ​​en roles.

Precio: Variable. Basado en: pipeline, flujo de datos y operaciones de fábrica de datos.

Integrador de datos de Oracle

Oracle Data Integrator (ODI) es la oferta de Oracle para todos los procesos de integración de datos, incluido el ETL. Brinda soporte para diversos requisitos de integración y es compatible con Oracle Warehouse Builder (OWB) y Oracle Enterprise Manager.

Características principales de Oracle Data Integrator:

• Servicios de datos habilitados para SOA.
• ETL con soporte de Big Data.
• Procesamiento paralelo para una mejor ETL

Precio: Variable. Según los GB consumidos, el uso del espacio de trabajo, la ejecución del pipeline y la transmisión OCI.

Flujo de aire Apache

Apache Airflow es otra herramienta de código abierto compatible con ETL. Utiliza marcos de Python para gestionar los flujos de trabajo de datos, lo que permite que los flujos de trabajo de ETL sean dinámicos y extensibles.

Características principales de Apache Airflow:

• Parametrización del flujo de trabajo utilizando el motor Jinja.
• Múltiples opciones de automatización del flujo de trabajo.
• Registro visual de todos los flujos de trabajo y tareas de pipelines.

Precio: De código abierto/gratuito.

Portable.io

Portable es un software de integración de datos en la nube que brinda conectividad a muchas fuentes y puede diseñar integraciones personalizadas a pedido. Portable.io también puede transferir datos ELT/ELT a varias bases de datos importantes.

Características principales de Portable:

• Replicación de datos en muchas fuentes de cola larga.
• Soporte al cliente dedicado 24×7 para cambios en los datos de origen.
• Desarrollo y ejecución libre de nuevos conectores.

Precio: 3 niveles: Starter, Scale y Enterprise. El precio comienza en $290 por mes.

Características que se deben buscar en una herramienta ETL

Antes de invertir en una plataforma ETL, debe evaluar sus capacidades y características para determinar si cumplirá con sus requisitos de gestión de datos. Estas son algunas características importantes que debe tener una solución ETL:

1. Extracción de datos: Una herramienta ETL eficaz debe tener la capacidad de conectarse a una amplia gama de fuentes de datos, incluidas bases de datos (SQL, NoSQL), API y varios formatos de archivo (CSV, JSON, XML). También debería admitir la extracción de datos no estructurados, para que pueda extraer fácilmente datos de PDF y documentos escaneados para optimizar la transferencia de datos y reducir el tiempo de procesamiento.
2. Biblioteca de conectores: Las herramientas ETL modernas ofrecen una amplia biblioteca de conectores, incluidos formatos de archivo, bases de datos y plataformas en la nube. Asegúrese de que la herramienta que compre pueda admitir de forma nativa sus fuentes de datos.
3. Facilidad de Uso: La gestión de asignaciones ETL codificadas a medida es un proceso complejo que requiere una gran experiencia en desarrollo. Para ahorrar recursos de desarrollador y transferir datos de manos de desarrolladores a usuarios comerciales, necesita una solución ETL empresarial que ofrezca un entorno intuitivo y sin código para extraer, transformar y cargar datos.
4. Transformaciones de datos: las necesidades de transformación de datos varían desde transformaciones simples, como búsquedas y uniones, hasta tareas más complejas, como desnormalizar datos o convertir datos no estructurados en tablas estructuradas. Debe seleccionar una herramienta ETL que ofrezca una gama de transformaciones simples y más avanzadas según sus requisitos de manipulación de datos.
5. Calidad De Datos Y Caracterización: Sólo desea que se carguen datos limpios y precisos en su repositorio. Por lo tanto, priorice la gestión de la calidad de los datos y busque una plataforma ETL que ofrezca calidad de datos incorporada y capacidades de creación de perfiles para determinar la coherencia, precisión e integridad de los datos empresariales.
6. Automatización : Las grandes empresas deben gestionar cientos de trabajos ETL diariamente, lo que sólo es posible mediante la automatización. Busque una solución de automatización ETL avanzada con capacidades de automatización de extremo a extremo, incluida la programación de trabajos y la orquestación de procesos, para optimizar los procesos de gestión de datos.
7. Monitoreo y registro: Las funciones de monitoreo integrales son vitales para realizar un seguimiento del desempeño del trabajo de ETL. Busque herramientas que ofrezcan registros detallados de la ejecución del trabajo, manejo de errores y notificaciones. Esto le permite identificar y abordar problemas rápidamente, garantizando la calidad y confiabilidad de los datos.
8. Escalabilidad y rendimiento: Una herramienta ETL debería ofrecer capacidades de procesamiento paralelo para manejar grandes conjuntos de datos. El procesamiento paralelo divide las tareas en unidades más pequeñas y las procesa simultáneamente, lo que reduce significativamente los tiempos de procesamiento. Además, las herramientas deben tener funciones de optimización como optimización de consultas y administración de memoria para mejorar el rendimiento.

¿Cómo seleccionar la herramienta ETL adecuada?

Seleccionar la herramienta ETL adecuada es una decisión crucial que puede afectar significativamente las capacidades de análisis e integración de datos de una empresa. A continuación se explica cómo elegir la herramienta ETL más adecuada:

Defina sus requisitos

Comience por definir claramente los requisitos de ETL de su organización. ¿Qué fuentes de datos necesitas integrar? ¿Qué tipos de transformaciones son necesarias? ¿Cuál es el volumen de datos con el que está tratando y cuáles son las tasas de crecimiento esperadas? Considere los objetivos a largo plazo y los requisitos de escalabilidad de su organización.

Evaluar fuentes y formatos de datos

Haga un balance de las fuentes de datos que tiene. Asegúrese de que la herramienta ETL que elija pueda conectarse e ingerir datos de estas fuentes, ya sean bases de datos, servicios en la nube, servicios web o archivos planos. Verifique que la herramienta admita los formatos de datos comúnmente utilizados en su organización, como CSV, JSON, XML o formatos propietarios.

Evaluar las capacidades de transformación de datos

Considere la complejidad de las transformaciones de datos requeridas para sus procesos comerciales. Busque herramientas ETL que ofrezcan las funciones y capacidades de transformación necesarias para satisfacer sus necesidades. Evalúe el soporte de la herramienta para el manejo de la calidad de los datos, la limpieza de datos y el manejo de errores para garantizar la confiabilidad de los datos transformados.

Escalabilidad y rendimiento

Analizar las capacidades de escalabilidad y rendimiento de la herramienta. ¿Manejará sus volúmenes de datos actuales de manera eficiente y podrá escalar a medida que crezcan sus datos? Busque características como procesamiento paralelo, computación distribuida y procesamiento en memoria que puedan mejorar el rendimiento de ETL.

Facilidad de uso y facilidad de uso

Considere la experiencia técnica de su equipo. Elija herramientas ETL que coincidan con el conjunto de habilidades de su personal. Evalúe la facilidad de uso de la interfaz de usuario de la herramienta, así como su compatibilidad con el desarrollo ETL sin código. Una solución sin código puede proporcionar ahorros sustanciales de costos a largo plazo. Esto se debe a que contratar recursos técnicos para gestionar y mantener los canales de ETL puede resultar costoso.

Integración con sistemas existentes

Asegúrese de que la herramienta ETL seleccionada se integre sin problemas con sus sistemas existentes, como almacenes de datos, herramientas de BI y plataformas de análisis. La compatibilidad con su pila de tecnología es esencial para un ecosistema de datos perfecto. Muchas empresas optan por una solución que proporciona un ecosistema de datos unificado de extremo a extremo para evitar trabajar con múltiples proveedores.

Seguridad y cumplimiento

Evalúe las características de seguridad de la herramienta, incluido el cifrado de datos, los controles de acceso y las certificaciones de cumplimiento (por ejemplo, GDPR, HIPAA). Asegúrese de que se alinee con los requisitos de cumplimiento y seguridad de los datos de su organización. Además, la herramienta ETL debe respaldar prácticas efectivas de gobernanza de datos para garantizar que las medidas de seguridad de los datos se alineen con las políticas de datos de la organización.

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