Las 7 principales herramientas de agregación de datos en 2024

A medida que crecen la variedad y los volúmenes de datos, extraer conocimientos de los datos se ha vuelto cada vez más formidable. Para ponerlo en perspectiva, un estudio bibliométrico revela que anualmente se publican la asombrosa cifra de 2.5 millones de artículos nuevos. El procesamiento de esta información va más allá de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos.

Las herramientas automatizadas de agregación de datos ofrecen un espectro de capacidades que pueden superar estos desafíos. Recopilan, procesan y analizan datos de diversas fuentes. Desde el manejo de tareas modestas de procesamiento de datos hasta la gestión de conjuntos de datos grandes y complejos, estas herramientas refuerzan la infraestructura de datos de una organización.

Este blog revisa las 7 principales herramientas de agregación de datos y explora cómo cada solución garantiza que cada byte de los datos de una organización se aproveche para obtener información estratégica.

¿Qué son las herramientas de agregación de datos?

Las herramientas de agregación de datos son soluciones diseñadas para recopilar datos de múltiples fuentes, procesarlos y presentarlos en un formato resumido. Estas herramientas son esenciales para consolidar diversos conjuntos de datos en un todo coherente, lo que permite a las organizaciones analizar y obtener conocimientos a partir de datos combinados. Por lo general, incluyen funcionalidades para extraer datos de varias bases de datos, transformarlos para alinearlos con las necesidades comerciales y cargarlos en un repositorio central para facilitar el acceso y el análisis.

¿Por qué son importantes las herramientas de agregación de datos?

Las herramientas de agregación de datos permiten a las empresas aprovechar el poder de sus datos colectivos, a menudo aislados en diferentes sistemas y formatos. Al agregar datos, estas herramientas brindan una vista unificada crucial para la toma de decisiones informadas, el análisis de tendencias y la planificación estratégica. También ahorran tiempo y recursos al automatizar los procesos de recopilación y transformación de datos, reduciendo la probabilidad de errores y garantizando la integridad de los datos.

¿Quién utiliza las herramientas de agregación de datos?

Los analistas de negocios, científicos de datos, profesionales de TI y tomadores de decisiones de diversas industrias dependen de herramientas de agregación de datos para recopilar y analizar datos. Son particularmente valiosos en los sectores de finanzas, atención médica, marketing y venta minorista, donde los datos son un activo fundamental para comprender las tendencias del mercado, el comportamiento de los clientes y la eficiencia operativa. Básicamente, cualquier organización que busque aprovechar los datos para obtener una ventaja competitiva se beneficiará de las herramientas de agregación de datos.

Escenario de ejemplo: herramientas de agregación de datos en acción

Este ejemplo demuestra cómo las herramientas de agregación de datos facilitan la consolidación de datos financieros de múltiples fuentes en conocimientos financieros procesables.

Escenario: Una corporación multinacional tiene sucursales en todo el mundo, cada una de las cuales opera con sus sistemas financieros y mantiene libros de contabilidad, registros de gastos e informes de ingresos separados.

El director financiero de la corporación necesita preparar un estado financiero consolidado para el informe anual. Sin embargo, los datos financieros están fragmentados en diferentes sistemas, monedas y estándares regulatorios, lo que dificulta la compilación de una declaración completa.

Aplicación de la herramienta de agregación de datos:

1. Extracción: La herramienta extrae datos financieros de los libros mayores, registros de gastos e informes de ingresos de cada sucursal.
2. Transformación: Convierte varias monedas en una única moneda de presentación de informes y alinea las prácticas financieras dispares con los principios contables estandarizados de la empresa.
3. Cargando: Los datos transformados se cargan en un sistema financiero central.
4. Agregación: La herramienta agregados los datos para resumir los gastos totales, los ingresos y las métricas de desempeño financiero en todas las sucursales.
5. Análisis: Con los datos agregados, el director financiero puede analizar la salud financiera, identificar oportunidades de ahorro de costos y evaluar el desempeño de cada sucursal.

Resultado: El director financiero crea con éxito un estado financiero unificado que refleja con precisión el estado financiero global de la corporación, lo que permite a las partes interesadas tomar decisiones de inversión y planes estratégicos informados.

Las 7 mejores herramientas de agregación de datos para empresas

Astera

Astera es una herramienta de agregación de datos que combina una interfaz fácil de usar con características técnicas sólidas. Está dirigido a usuarios empresariales y técnicos sin requerir grandes conocimientos de TI. En su centro, Astera cuenta con un potente motor ETL que automatiza la integración de datos.

Además, la automatización personalizable de la plataforma mejora la eficiencia al programar tareas y proporcionar monitoreo en tiempo real para abordar los errores de integración rápidamente. Estas funciones agilizan la integración de datos y garantizan que los usuarios disfruten de un flujo de datos ininterrumpido.

Asimismo, AsteraLa adaptabilidad de Brilla en el manejo de diversas fuentes de datos. La plataforma aprovecha un motor ETL de alto rendimiento para el movimiento y la transformación eficientes de datos, incluido el mapeo, la limpieza y el enriquecimiento.

Características Clave:

• Gestión de datos impulsada por IA: Agiliza la extracción, preparación y procesamiento de datos a través de IA y flujos de trabajo automatizados.
• Grado empresarial Motor de integración: Ofrece herramientas integrales para integrar diversas fuentes de datos y conectores nativos para facilitar el mapeo.
• Preparación de datos interactiva y automatizada: Garantiza la calidad de los datos mediante monitores de estado de los datos, cuadrículas interactivas y controles de calidad sólidos.
• Transformación avanzada de datos: Ofrece una amplia biblioteca de transformaciones para preparar datos listos para el análisis.
• Dynamic Orquestación de procesos: Automatiza las tareas de agregación de datos, lo que permite la ejecución basada en cronogramas basados ​​en tiempo o activadores de eventos.

• Diseño centrado en el usuario: Con su interfaz sin código y de arrastrar y soltar, Astera democratiza la gestión de datos, haciéndola accesible a usuarios de todos los conocimientos técnicos.
• Integración perfecta: La integración con una amplia gama de fuentes de datos, tanto locales como basadas en la nube, garantiza una experiencia de gestión de datos fluida.
• Manejo Integral de Datos: De la extracción al conocimiento, Astera ofrece una plataforma unificada para todas las tareas relacionadas con datos respaldada por una amplia biblioteca de operaciones de datos.

Ideal para: Empresas que buscan una solución de gestión de datos de un extremo a otro, desde la extracción hasta la integración de datos, el almacenamiento de datos e incluso la gestión de API.

Alteryx

Alteryx es una plataforma de análisis de datos que ofrece un conjunto de herramientas de agregación de datos. Su entorno de ingeniería de datos abiertos agiliza las tareas de preparación de datos, permitiendo a los usuarios agregar datos y compartir resultados sin experiencia en codificación. La interfaz de arrastrar y soltar y las opciones de implementación de Alteryx permiten la colaboración y el intercambio entre los miembros del equipo. de alteryx preparación de datosLas funciones de limpieza, combinación y limpieza proporcionan una solución para procesar grandes volúmenes de datos.

Características Clave:

• La recolección de datos
• Procesamiento y presentación de datos.
• Integración con varias fuentes.
• Interfaz de usuario amigable
• Soporte multiservidor, respaldo y recuperación, y mantenibilidad.

Pros:

• Interfaz fácil de usar para la preparación y análisis de datos.
• Amplia gama de fuentes de datos y conectores
• Opciones de visualización e informes flexibles y personalizables
• Escalable para grandes conjuntos de datos
• Ofrece una variedad de plantillas y herramientas prediseñadas para análisis de datos.

Contras:

• Algunos usuarios han informado que falta la atención al cliente de Alteryx.
• La documentación y los vídeos de asistencia pueden ser poco claros y demasiado técnicos.
• Integrar esta plataforma para casos de uso integrados/de marca blanca puede ser un desafío.

Ideal para: Analistas de datos y empresas que necesitan una herramienta sólida de agregación de datos.

IBM Cloud Pak para datos

IBM Cloud Pak para datos es una plataforma integrada de datos e inteligencia artificial que ayuda a eliminar silos de datos y mejorar la seguridad y accesibilidad de los datos. Ofrece un conjunto modular de componentes de software para la gestión de datos.

La herramienta tiene características como gestión del ciclo de vida de la inteligencia artificial y el tejido de datos, gobernanza, seguridad, integración, observabilidad y gestión de datos maestros.

Características Clave:

• Solución nativa de la nube
• Interfaz unificada
• Arquitectura de estructura de datos
• Construido sobre la plataforma de contenedores Red Hat® OpenShift®

Pros:

• Componentes de software modulares para un análisis y gestión de datos optimizados.
• Integración perfecta con la plataforma de contenedores Red Hat OpenShift
• Capa de virtualización de datos para consolidar fuentes de datos distribuidas
• Admite una amplia gama de servicios de IBM y de terceros que abarcan todo el ciclo de vida de los datos

Contras:

• Algunos usuarios han informado que puede resultar difícil escalar debido a la necesidad de comprar licencias adicionales o actualizar a un plan de nivel superior.

• Si bien IBM Cloud Pak for Data se promociona como una plataforma de código bajo, todavía se requiere una codificación considerable para los lenguajes de expresión, las interfaces de programación de aplicaciones avanzadas y los webhooks.

• Instalación y configuración complejas
• Curva de aprendizaje pronunciada para algunas funciones

Ideal para: Empresas que buscan mejorar la productividad y simplificar las complejidades de la gestión de datos.

Estado

Estado es un software estadístico que ofrece capacidades de gestión de datos y análisis estadístico. Tiene una función de comando de colapso. Esta función permite a los usuarios agrupar datos y calcular estadísticas resumidas como media, mediana, moda y desviación estándar.

El comando también permite la creación de nuevas variables derivadas de las existentes. La interfaz de Stata y su extensa documentación mejoran aún más su accesibilidad para los principiantes en software estadístico.

Características Clave:

• Amplio conjunto de funciones estadísticas
• Gráficos con calidad de publicación
• Reportes automatizados
• Integración de Python (PyStata)
• Funciones aportadas por la comunidad

Pros:

• Amplia gama de capacidades de análisis y modelado estadístico
• Interfaz fácil de usar para manipulación y análisis de datos.
• Admite una amplia gama de formatos y fuentes de datos
• Ofrece una variedad de plantillas y herramientas prediseñadas para análisis de datos.

Contras:

• Algunos usuarios informan que la interfaz de Stata no es intuitiva.

• Capacidades de visualización limitadas en comparación con otras herramientas de agregación de datos.
• Funciones de colaboración limitadas
• Empinada curva de aprendizaje para algunas funciones avanzadas

Ideal para: Investigadores y analistas de datos de diversos sectores.

Buscador de Google

Buscador de Google es una plataforma de inteligencia empresarial basada en la nube diseñada para ayudar a las empresas a recopilar, analizar y visualizar datos de diversas fuentes. Su capa de modelado de datos ayuda a los usuarios a integrar datos de bases de datos, CRM y sistemas dispares en una sola vista. Los campos calculados de Looker y las funciones de conocimiento agregado optimizan el rendimiento de las consultas y facilitan la extracción de información de grandes conjuntos de datos.

Características Clave:

• Conciencia agregada
• Integrate exploración de datos
• GUI con perfiles visuales y herramientas de conocimiento.

Pros:

• Interfaz fácil de usar para exploración y análisis de datos.
• Integración perfecta con Google Cloud Platform
• Ofrece una amplia gama de opciones de visualización de datos.
• Admite una amplia gama de fuentes de datos y conectores

Contras:

• Los paneles grandes tienen un tiempo de carga lento.

• Sin CLI SQL.
• No hay suficientes paneles de control de alta resolución.
• Necesita una mejor gestión de usuarios. IAM, SSO, etc., son para el caso de uso integrado.

• Escalabilidad limitada para grandes conjuntos de datos
• Curva de aprendizaje empinada para principiantes.

Ideal para: Empresas que analizan grandes volúmenes de datos en busca de eficiencia en las consultas.

Analítica de Zoho

Analítica de Zoho ofrece una plataforma para análisis y agregación de datos. La plataforma se completa con paneles e informes que respaldan la toma de decisiones.

Las fórmulas agregadas de Zoho permiten la generación de información a partir de estadísticas resumidas, mientras que sus capacidades de combinación de datos garantizan una vista única de múltiples fuentes. Zoho Analytics admite varios formatos de importación de datos y proporciona tablas dinámicas para resumir datos en múltiples dimensiones. Sus API ayudan con la integración y personalización de datos, lo que permite generar informes optimizados.

Características Clave:

• Preparación de datos con ZOHO DataPrep
• Creación visual rápida
• Filtro y filtro de usuario
• Panel de control sencillo de arrastrar y soltar

Pros:

• Amplias API para una perfecta integración de datos e incorporación de informes dinámicos.
• Interfaz fácil de usar para la preparación y análisis de datos.
• Amplia gama de fuentes de datos y conectores
• Opciones de visualización e informes flexibles y personalizables
• Admite la integración y el análisis de datos en tiempo real
• Ofrece una variedad de plantillas y herramientas prediseñadas para análisis de datos.

Contras:

• Opciones de personalización limitadas para usuarios más avanzados, como crear fórmulas personalizadas o personalizar la apariencia de informes y paneles.
• Actualmente no admite la conexión a todas las fuentes de datos, como bases de datos NoSQL o fuentes de datos no estructuradas.
• Difícil de escalar debido a la necesidad de comprar licencias adicionales o actualizar a un plan de nivel superior.

• Integración limitada de fuentes de datos en comparación con otras herramientas de agregación de datos
• Opciones de personalización limitadas para paneles e informes.

Ideal para: Empresas que buscan una herramienta de análisis de datos flexible e intuitiva.

Integrar.io

Integrar.io es una plataforma de integración de datos basada en la nube que optimiza, conecta y agrega datos de diversas fuentes.

La plataforma tiene varios conectores prediseñados para servicios en la nube y aplicaciones locales. También se complementa con una interfaz sin código que ayuda a los usuarios a crear conectores personalizados.

Características Clave:

• Transformaciones de datos en proceso sencillas
• Creación de flujo de trabajo simple para definir dependencias entre tareas
• Integraciones de Salesforce a Salesforce
• Admite conectividad a más de 200 almacenes de datos relacionados con el comercio electrónico
• Herramientas de transformación de datos

Pros:

• Interfaz fácil de usar para la integración y transformación de datos.
• Admite una amplia gama de fuentes de datos y conectores
• Ofrece una variedad de plantillas y herramientas prediseñadas para la integración de datos.
• Altamente personalizable y extensible

Contras:

• La interfaz de arrastrar y soltar se vuelve extremadamente difícil de usar para tuberías complicadas.
• El despliegue de oleoductos puede resultar bastante confuso.
• Los registros de errores no siempre son detallados.
• Transformar JSON u otros datos anidados no es fácil.

Ideal para: Escenarios que involucran integración de Salesforce, preparación de datos de archivos, ingesta de API REST y replicación de bases de datos.

Cómo elegir una herramienta de agregación de datos

Elegir la herramienta de integración de datos adecuada es crucial para una gestión y análisis de datos eficaces. Una herramienta de agregación de datos debe satisfacer las necesidades de una organización y ser lo suficientemente flexible para adaptarse a cambios futuros. Debería poder manejar el creciente volumen y variedad de datos y proporcionar la funcionalidad que los usuarios necesitan para transformar y analizar datos de manera efectiva.

Identificar fuentes de datos

• Enumere todas las fuentes de datos potenciales, como bases de datos, almacenamiento en la nube y API de terceros.
• Verificar la compatibilidad con la herramienta de agregación de datos para cada fuente.
• Pruebe las conexiones para garantizar una recuperación de datos confiable.

Evaluar la conectividad

• Evalúe la capacidad de la herramienta para conectarse con las fuentes de datos enumeradas.
• Busque conectores o API prediseñados que faciliten la integración.
• Garantice el soporte para el acceso a datos en tiempo real si es necesario para las operaciones.

Evaluar la escalabilidad

• Comprenda la arquitectura de la herramienta y cómo maneja grandes conjuntos de datos.
• Realice pruebas de estrés para ver cómo se desempeña la herramienta bajo grandes cargas de datos.
• Revise la hoja de ruta del proveedor para futuras mejoras de escalabilidad.

Considere la velocidad y la eficiencia

• Tiempos de procesamiento comparativos para tareas típicas de agregación de datos.
• Compare el rendimiento con otras herramientas.
• Busque funciones que optimicen el rendimiento, como el procesamiento en memoria.

Verifique las funciones de transformación de datos:

• Identificar los tipos de transformaciones de datos necesarios, como filtrar, ordenar o fusionar.
• Pruebe las capacidades de transformación de la herramienta con muestras de datos.
• Asegúrese de que la herramienta pueda manejar transformaciones complejas sin un impacto significativo en el rendimiento.

Garantizar la gobernanza de datos

• Verifique el cumplimiento de la normativa de protección de datos pertinente.
• Evalúe las funciones de gestión de la calidad de los datos de la herramienta.
• Verifique que la herramienta proporcione pistas de auditoría y control de versiones.

Busque personalización y flexibilidad

• Determine si la herramienta permite la personalización para satisfacer necesidades específicas.
• Pruebe la flexibilidad de la herramienta simulando cambios en los procesos de datos.
• Asegúrese de que la herramienta pueda adaptarse a cambios futuros en la estrategia de datos.

Interfaz de fácil utilización

• Evalúe la UI/UX de la herramienta mediante una prueba práctica.
• Recopile comentarios de usuarios potenciales dentro de la organización.
• Consulta la disponibilidad de recursos de formación o certificaciones.

Soporte y documentación

• Investigue el nivel de soporte ofrecido, incluida la disponibilidad y los tiempos de respuesta.
• Revise la documentación para comprobar que sea completa y clara.
• Busque una comunidad de usuarios activa o foros para obtener soporte adicional.

 Funciones esenciales para elegir una herramienta de agregación de datos

No todas las herramientas de agregación de datos son iguales. A continuación se presenta un desglose detallado de las características y capacidades esenciales que cualquier herramienta sólida de agregación de datos debería ofrecer:

Opciones de agrupación flexibles

La capacidad de agregar datos agrupándolos según columnas específicas es fundamental. Busque herramientas de agregación de datos que permitan opciones de agrupación flexibles, incluidas columnas únicas o múltiples, rangos de fechas o criterios personalizados. Esta flexibilidad garantiza que pueda adaptar el proceso de agregación a sus requisitos de datos.

Métodos de resumen integrales

Una herramienta de agregación de datos confiable debe admitir varios métodos de resumen para obtener información significativa. Estos métodos pueden incluir:

• Contar: Determina el número total de ocurrencias o registros dentro de cada grupo.
• Suma: Calcula la suma total de valores numéricos dentro de cada grupo.
• Normal: Calcule el valor medio o promedio de los datos numéricos dentro de cada grupo.
• Mínimo y Máximo: Identifique los valores más pequeños y más grandes dentro de cada grupo.
• Varianza y desviación estándar: Mide la dispersión o dispersión de los datos alrededor de la media.

Asegúrese de que la herramienta de agregación de datos ofrezca estos métodos de resumen estándar y la flexibilidad para crear agregaciones personalizadas según sea necesario.

Limpieza y transformación de datos

Busque capacidades integradas para limpiar y transformar datos sin procesar antes de agregarlos. Esto incluye manejar valores faltantes, eliminar duplicados, estandarizar formatos y convertir tipos de datos. Una sólida limpieza de datos garantiza la precisión y confiabilidad de los resultados agregados.

Escalabilidad y rendimiento

Evalúe la escalabilidad y las capacidades de rendimiento de la herramienta de agregación de datos, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Debería manejar de manera eficiente volúmenes crecientes de datos sin comprometer la velocidad o la precisión. Considere factores como el procesamiento paralelo, algoritmos optimizados y soporte para marcos informáticos distribuidos.

Compatibilidad de fuentes de datos

Garantice la compatibilidad con diversas fuentes de datos, incluidas bases de datos, plataformas de almacenamiento en la nube, API y formatos de archivo. La herramienta de agregación de datos debe integrarse perfectamente con su infraestructura de datos existente y admitir la ingesta de datos en tiempo real o por lotes.

Personalización y extensibilidad

Busque herramientas de agregación de datos que ofrezcan opciones de personalización y funciones de extensibilidad para adaptarse a las necesidades empresariales en evolución. Esto puede incluir funciones personalizadas, capacidades de secuencias de comandos e integración con bibliotecas o marcos externos para análisis y visualización avanzados.

Seguridad y cumplimiento

Priorice los requisitos de cumplimiento y seguridad de los datos al seleccionar una herramienta de agregación de datos. Busque funciones como control de acceso basado en roles, cifrado, pistas de auditoría y certificaciones de cumplimiento (por ejemplo, GDPR, HIPAA) para garantizar la protección y privacidad de los datos confidenciales.

Interfaz fácil de usar y accesibilidad

Una interfaz fácil de usar con capacidades intuitivas de navegación y visualización mejora la adopción y la productividad del usuario. Además, considere funciones de accesibilidad como implementación basada en la nube, compatibilidad multiplataforma y soporte móvil para un acceso fluido a datos agregados desde cualquier lugar y en cualquier momento.

Da el siguiente paso con Astera

Las herramientas de agregación de datos ofrecen varias funciones diseñadas para satisfacer las necesidades cambiantes de empresas de todos los tamaños. Desde simplificar panoramas de datos complejos hasta empoderar a los tomadores de decisiones con conocimientos prácticos, estas herramientas son indispensables para aprovechar el verdadero potencial de los datos.

AsteraLa combinación de facilidad de uso, potentes capacidades de IA, amplia conectividad, enfoque en la calidad de los datos y opciones de personalización lo convierten en una opción destacada para las organizaciones que buscan optimizar la agregación de datos.

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