El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Herramientas de calidad de datos: 8 mejores para 2024 y más allá
Si bien el volumen de datos está aumentando a un ritmo sin precedentes en la actualidad, más datos no siempre se traducen en mejores conocimientos. Lo que importa es cuán precisos, completos y confiables sean esos datos. Calidad de datos no es trivial; es la base sobre la cual las organizaciones toman decisiones informadas, formulan estrategias efectivas y obtienen una ventaja competitiva. Asombrosamente, oActualmente, solo el 3% de las empresas cumplen con los estándares básicos de calidad de datos., destacando la urgencia de que las empresas prioricen las inversiones en herramientas de calidad de datos.
Las herramientas de calidad de datos le facilitan hacer frente a los desafíos de los datos modernos: volumen y velocidad. Con estas herramientas, puede optimizar fácilmente gestión de la calidad de los datos y asegúrese de obtener constantemente información confiable.
En este blog, exploraremos las 8 mejores herramientas de calidad de datos del mercado y cómo debe seleccionar la adecuada para su negocio.
Principales herramientas de calidad de datos para 2024
1. Astera
Astera es una plataforma unificada y sin código que permite a las organizaciones gestionar sin esfuerzo sus sistemas de extremo a extremo. datos de gestión procesos, incluida la extracción, la integración, el almacenamiento, el intercambio electrónico de datos y la gestión del ciclo de vida de API.
Su interfaz fácil de usar de arrastrar y soltar permite que tanto los usuarios técnicos como los no técnicos aprovechen Astera soluciones para llevar a cabo tareas complejas relacionadas con datos en minutos, mejorando la eficiencia y el rendimiento. Astera ofrece características integrales de calidad de datos para garantizar la precisión, confiabilidad e integridad de los datos.
Características Clave:
- Interfaz de usuario de arrastrar y soltar: AsteraLa interfaz intuitiva de apuntar y hacer clic le permite configurar sistemas de origen y destino fácilmente y crear transformaciones basadas en reglas para lograr integración de datos y pruebas.
- Validación de datos: Astera garantiza la precisión y la calidad de los datos a través de funciones integrales de validación de datos, que incluyen limpieza de datos, creación de perfiles de errores y reglas de calidad de datos, lo que garantiza datos precisos y completos.
- Variedad de Conectores: Astera se conecta a la perfección a una amplia gama de fuentes locales y basadas en la nube, incluidas bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos. Además, le permite crear conectores basados en API para opciones de conectividad ampliadas.
- Transformaciones preconstruidas: Ofrece transformaciones preconstruidas como unir, unir, fusionar, reglas de calidad de datos, etc., para ayudar a limpiar, transformar e integrar sus datos.
- Navegación de apuntar y hacer clic: Astera permite una navegación fluida a través de acciones de apuntar y hacer clic, lo que permite a los usuarios agregar, modificar y realizar un seguimiento de los cambios para transformaciones de datos transparentes.
- Cuadrícula de datos interactiva: La herramienta ofrece capacidades ágiles de corrección y finalización de datos que le permiten rectificar datos inexactos. Puede visualizar y explorar datos de manera intuitiva para obtener precisión y consistencia.
- Guiones reutilizables: Astera agiliza la preparación de datos con scripts eficientes y reutilizables en todos los flujos de trabajo, lo que promueve la automatización, la eficiencia y la coherencia.
- Comprobaciones de estado de datos en tiempo real: La herramienta le permite monitorear y ajustar los datos en tiempo real para garantizar su integridad, brindando información instantánea sobre la calidad de los datos.
- Integración sin esfuerzo: Puede integrar sin problemas datos limpios en plataformas de análisis o publicarlos como API para facilitar la colaboración de sistemas externos y la generación de información.
- Automatización del flujo de trabajo: La herramienta ofrece orquestación de flujo de trabajo para que pueda ahorrar tiempo y permitir que el software programe tareas automáticas, organice procesos basados en datos y mucho más.
2. Talend
Talend es otra solución de calidad de datos diseñada para mejorar los procesos de gestión de datos. Utiliza tecnología de aprendizaje automático para perfilar, limpiar y enmascarar datos en tiempo real y ofrecer recomendaciones inteligentes para abordar problemas de calidad de datos. Sus funciones de deduplicación, validación y estandarización habilitadas para el aprendizaje automático permiten a sus usuarios limpiar los registros entrantes y enriquecerlos según sea necesario, lo que permite el acceso a información confiable.
Sin embargo, Talend Data Quality puede resultar complejo de configurar, especialmente para usuarios no técnicos. La solución también carece de capacidad en memoria, lo que puede provocar problemas de rendimiento y velocidad, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos de transformaciones de datos complejas. Además, tiene un precio más alto que varios otros. DQM soluciones en el mercado.
Características Clave:
- Perfil de datos: Talend Data Quality utiliza el aprendizaje automático para perfilar los datos en tiempo real de forma automática, identificar rápidamente los problemas de calidad de los datos, detectar patrones ocultos y detectar anomalías, lo que garantiza información precisa y actualizada.
- Interfaz de autoservicio: La plataforma ofrece una conveniente interfaz de autoservicio que es igualmente intuitiva para usuarios comerciales y expertos técnicos, lo que promueve una colaboración efectiva en toda la organización.
- Puntuación de confianza de Talend: El Talend Trust Score integrado proporciona una evaluación inmediata y precisa de la confianza de los datos, guiando a los usuarios en el intercambio seguro de datos e identificando conjuntos de datos que requieren una limpieza adicional.
- Seguridad de datos y cumplimiento: La herramienta tiene funciones de seguridad y cumplimiento, que protegen sus datos y garantizan el cumplimiento de las reglamentaciones pertinentes.
3. Infoesfera de IBM
IBM InfoSphere Information Server es un plataforma de integración de datos que simplifica la comprensión, la limpieza, el seguimiento y la transformación de los datos. IBM InfoSphere Information Server permite la limpieza y el seguimiento continuos de datos, lo que permite a las organizaciones convertir datos sin procesar en información confiable.
Según las revisiones de los usuarios, IBM InfoSphere Information Server tiene algunas limitaciones, incluida una configuración inicial compleja que requiere experiencia técnica. Los usuarios también han destacado la complejidad de la plataforma como un obstáculo potencial, que puede requerir capacitación adicional o personal calificado. Además, la viabilidad de la plataforma depende del tamaño y la complejidad de la organización, y las entidades más pequeñas o más simples pueden encontrarla excesiva para sus necesidades.
Características Clave:
- Gestión del rendimiento: Puede confiar en IBM InfoSphere Information Server para monitorear y optimizar el rendimiento de sus procesos de integración de datos.
- Seguridad de datos: Con sus funciones de seguridad de datos, IBM InfoSphere Information Server garantiza que sus datos permanezcan seguros y protegidos.
- Integración de datos: La plataforma le permite integrar datos de diversas fuentes, como bases de datos, archivos y servicios web.
- Gestión de proceso: IBM InfoSphere Information Server también proporciona funciones de gestión de procesos, lo que le ayuda a supervisar de forma eficaz sus procesos de integración de datos.
- Control de calidad de datos: Puede garantizar la calidad de sus datos con las capacidades de control de calidad de datos integradas en IBM InfoSphere Information Server para evaluar, analizar y monitorear la calidad de sus datos de manera efectiva.
4. Escalera de datos
Data Ladder es una herramienta de limpieza y control de calidad que utiliza algoritmos de coincidencia para mejorar la calidad de los datos. Ayuda a los usuarios a limpiar datos y descubrir coincidencias perdidas de diversas fuentes, garantizando confiabilidad y precisión en todo el ecosistema de datos empresariales.
Sin embargo, hay documentación limitada disponible para sus funciones avanzadas, como patrones de perfiles de datos personalizados, opciones de coincidencia avanzadas y configuración de reglas de supervivencia. Además, algunos usuarios informaron haber encontrado problemas con el algoritmo de coincidencia de datos.
Características Clave:
- Importación de datos: Data Ladder le permite conectar e integrar datos de múltiples fuentes dispares, incluidos formatos de archivo, bases de datos relacionales, almacenamiento en la nube y API.
- Perfil de datos: Automatiza las comprobaciones de calidad de los datos y proporciona informes de perfil de datos instantáneos sobre valores en blanco, tipos de datos, patrones y otras estadísticas, lo que revela oportunidades de limpieza de datos.
- Limpieza de datos: La herramienta ayuda a eliminar valores inconsistentes e inválidos, crea y valida patrones y logra una vista estandarizada en todas las fuentes de datos.
- Coincidencia de datos: Data Ladder le permite ejecutar algoritmos de coincidencia patentados y de grado industrial basados en criterios personalizados y niveles de confianza de coincidencia para coincidencias exactas, aproximadas, numéricas o fonéticas.
5. Atacama UNO
Ataccama ONE es una plataforma modular e integrada que proporciona una gama de funcionalidades de calidad de datos. Con el gobierno de datos, la calidad de los datos y la gestión de datos maestros combinados en un tejido impulsado por IA, permite que las empresas y los equipos de datos crezcan al tiempo que garantiza la confianza, la seguridad y el gobierno de los datos.
Según los comentarios de los usuarios, Ataccama ONE presenta ciertas limitaciones. Su complejidad inherente ha demostrado ser particularmente desafiante para los principiantes. Por lo tanto, los usuarios deben tener una comprensión clara de los conceptos técnicos, como la codificación y la resolución de problemas, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Además, los usuarios experimentan dificultades para realizar transformaciones de datos complejas y gestionar conflictos durante las actualizaciones de los sistemas posteriores.
Características Clave:
- Dato de governancia: Ataccama ONE ofrece capacidades de gobierno de datos, lo que permite una gestión de datos eficaz y eficiente.
- Calidad de los datos: Con Ataccama ONE, puede aprovechar la IA para garantizar la calidad de los datos al comprender, validar y mejorar sus datos, evitando la entrada de información errónea en sus sistemas y monitoreando continuamente la precisión de los datos.
- Catálogo de datos: La herramienta le permite descubrir, comprender y utilizar sus recursos de datos.
- Integración de datos: Puede integrar datos de diversas fuentes con las capacidades de integración de datos de Ataccama ONE.
6. Estudio de datos de apertura de Experian
Experian es una empresa global de servicios de información que ofrece datos, análisis e información a empresas y consumidores por igual. Su plataforma, Aperture Data Studio, es una suite de gestión de datos dinámica y fácil de usar diseñada para mejorar la confianza en la gestión de proyectos de datos de consumidores. Esta herramienta permite a los usuarios de todos los niveles desarrollar rápidamente flujos de trabajo complejos, incorporando algoritmos de aprendizaje automático para el etiquetado de datos automatizado. Además, mejora la calidad de los datos al utilizar conjuntos de datos globales cuidadosamente seleccionados de Experian, lo que garantiza el cumplimiento de los estándares de datos.
Según las reseñas de los usuarios, Aperture Data Studio tiene ciertas limitaciones de rendimiento, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Si bien la facilidad de uso de la herramienta facilita la adopción rápida, también presenta un riesgo potencial de perder el control sobre los activos que se crean y puede conducir a una duplicación involuntaria de esfuerzos e inconsistencias en los datos.
Características Clave:
- Perfil de datos: Aperture Data Studio ofrece capacidades de creación de perfiles de datos, lo que permite una mejor comprensión de sus datos y la identificación de posibles problemas de calidad de datos.
- Coincidencia de datos: Incluye funciones avanzadas de coincidencia de datos, que utilizan algoritmos de coincidencia patentados y bien establecidos para ayudarlo a igualar y deduplicar con precisión sus datos.
- Integración de datos: La herramienta facilita la integración de datos de varias fuentes, incluidos los clústeres de Hadoop, para consolidar conjuntos de datos aislados en una sola vista del cliente.
- Gestión de flujo de trabajo: Aperture Data Studio permite la creación de flujos de trabajo sofisticados que incorporan algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el etiquetado y el enriquecimiento de datos.
7. Refinar abierto
OpenRefine (anteriormente conocido como Google Refine) es una herramienta de código abierto para la gestión de la calidad de los datos. Con esta herramienta, puede identificar y corregir problemas de datos, aplicar transformaciones de datos y realizar exploraciones de datos. Tiene una variedad de características para la limpieza y estandarización de datos para garantizar la precisión y la coherencia.
Sin embargo, la herramienta tiene ciertas limitaciones a considerar. En primer lugar, la funcionalidad Deshacer/Rehacer carece de la capacidad de deshacer a mitad del historial y puede provocar la pérdida de datos no deseada al aplicar nuevas operaciones. Reutilizar y compartir flujos de trabajo puede ser difícil debido a la falta de manejo de errores en las secuencias de operaciones y la adaptación de los flujos de trabajo a proyectos con diferentes nombres de columna.
Características Clave:
- Facetas: OpenRefine le permite navegar y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Esto le permite filtrar y ver partes específicas de sus datos, lo que facilita la detección rápida de patrones y tendencias.
- Agrupamiento: La herramienta ayuda a resolver inconsistencias dentro de sus datos al fusionar valores similares usando técnicas inteligentes, minimizando los duplicados y asegurando una mejor consistencia en todo el conjunto de datos.
- Reconciliación: OpenRefine le permite hacer coincidir su conjunto de datos con bases de datos externas a través de servicios de reconciliación para mejorar la precisión y la integridad de sus datos vinculándolos a fuentes externas confiables.
- Deshacer/Rehacer infinito: Esta característica permite el movimiento sin esfuerzo a estados anteriores del conjunto de datos, revisando todo el historial de operaciones para experimentar con transformaciones de datos y revertir rápidamente los cambios cuando sea necesario.
8. Informática
Informatica es una nube empresarial moderna solución de gestión de datos que garantiza la precisión de los datos dentro de un único entorno. Con capacidades para transformar, crear perfiles, integrar, limpiar, conciliar datos y gestionar metadatos, permite a las empresas impulsar la innovación y el crecimiento aprovechando al máximo sus activos críticos.
Una limitación significativa de Informatica es la dificultad que enfrentan los usuarios al depurar flujos de trabajo y asignaciones. Además, muchos usuarios han expresado su frustración con los mensajes de error de Informatica, encontrándolos difíciles de comprender o crípticos, lo que genera posibles demoras en la resolución de problemas y la toma de decisiones.
Características Clave:
- Integración de datos: La principal fortaleza de Informatica radica en la integración de datos. Puede obtener datos de varios sistemas heterogéneos y transferirlos a otros procesos comerciales y usuarios dentro de su organización.
- Calidad de los datos: Con las funciones de calidad de datos de Informatica, puede obtener información sobre el estado de sus datos, validarlos y mejorarlos, evitar la inclusión de datos inexactos en los sistemas y monitorear continuamente la calidad de los datos.
- Intercambio seguro de datos: Informatica garantiza el intercambio seguro de datos en las interacciones de empresa a empresa, ofreciendo una visibilidad completa durante todo el proceso.
- Procesamiento en paralelo: Una de las capacidades notables de Informatica es el procesamiento paralelo, que permite la ejecución simultánea de múltiples procesos, lo que da como resultado un cómputo y una ejecución más rápidos.
Criterios para seleccionar las herramientas de calidad de datos adecuadas
Debe evaluar cuidadosamente las capacidades y características de una herramienta de gestión de la calidad de los datos (DQM) y compararlas con criterios específicos para garantizar que coincida con los requisitos de su organización.
Los siguientes criterios se destacan como cruciales en el proceso de selección:
- Escalabilidad y rendimiento:
Debe asegurarse de que la herramienta elegida pueda manejar eficazmente su volumen de datos actual y adaptarse al crecimiento futuro. Busque una herramienta robusta de calidad de datos que pueda procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente sin comprometer el rendimiento general del sistema. Además, considere uno que ofrezca capacidades de procesamiento de datos en tiempo real para obtener información sensible al tiempo.
- Capacidades de creación de perfiles y limpieza de datos:
Debe evaluar si una herramienta proporciona funciones completas de creación de perfiles de datos. Esto le permitirá obtener información sobre la calidad de los datos, detectar anomalías y comprender los patrones de distribución de datos. Busque una herramienta con capacidades de limpieza avanzadas para corregir errores, estandarizar formatos, eliminar duplicados y validar datos.
- Funciones de monitoreo de datos:
Considere herramientas que vayan más allá de las soluciones únicas y brinden funciones de monitoreo continuo de datos. Seleccione una herramienta que le permita realizar un seguimiento de las métricas de calidad de los datos, configurar alertas para anomalías y establecer un linaje de datos para comprender los orígenes y las transformaciones de los datos a lo largo del tiempo.
- Integración perfecta con los sistemas existentes:
Garantice la compatibilidad con sus fuentes de datos, bases de datos, almacenes de datos y plataformas de inteligencia comercial para facilitar un proceso de implementación fluido sin interrumpir sus flujos de trabajo establecidos. Busque una herramienta de calidad de datos que ofrezca conectores o API fáciles de usar para una integración perfecta con su infraestructura de TI existente para minimizar el trabajo de implementación.
- Interfaz amigable:
Debe optar por una herramienta de calidad de datos con una interfaz intuitiva y fácil de usar, que permita a sus equipos adoptar y aprovechar las funciones de la herramienta rápidamente. Un proceso de implementación sencillo es esencial, y debe apuntar a herramientas que no requieran una capacitación técnica extensa y que aceleren el proceso de incorporación.
- Opciones de flexibilidad y personalización:
La flexibilidad y la personalización son primordiales, teniendo en cuenta los diversos tipos de datos y requisitos con los que se enfrenta su organización. Busque una herramienta de calidad de datos que le permita crear reglas de calidad de datos personalizadas, flujos de trabajo y adaptarse a los cambiantes requisitos de calidad de datos a medida que su organización evoluciona.
- Soporte de proveedores y comunidad:
Evaluar la reputación y el apoyo del proveedor es esencial para su proceso de selección. Priorice a los proveedores con un historial de excelente atención al cliente, actualizaciones periódicas y corrección de errores. Además, considere herramientas con una comunidad o foro de usuarios activos, ya que significa una base de usuarios sólida y la disponibilidad de conocimientos y recursos compartidos.
- Opciones de precios y licencias:
Debe tener en cuenta los modelos de precios y las opciones de licencia de la herramienta de calidad de datos. Diferentes herramientas pueden ofrecer varias estructuras de precios, como modelos basados en suscripción o cargos basados en el volumen de datos o las funciones utilizadas. Elegir un plan de precios que se alinee con el presupuesto de su organización y el uso de datos esperado es crucial.
Mejores prácticas para implementar herramientas de calidad de datos
La implementación efectiva de herramientas de calidad de datos garantiza que su organización pueda obtener el máximo valor de sus datos y tomar decisiones informadas. Aquí hay algunos pasos esenciales y mejores prácticas para guiarlo a través del proceso:
- Definir claramente los requisitos
Antes de seleccionar e implementar herramientas de calidad de datos, defina claramente los requisitos de calidad de datos específicos de su organización. Identifique los tipos de problemas de calidad de datos que encuentra con frecuencia, las fuentes de datos que necesitan mejoras y los resultados deseados. Tener una comprensión clara de sus necesidades lo guiará en la elección de las herramientas adecuadas.
- Evaluar a fondo las herramientas
Realizar una evaluación exhaustiva de varias herramientas de calidad de datos disponibles en el mercado. Compare sus características, funcionalidades, escalabilidad, facilidad de uso y compatibilidad con su infraestructura de datos existente. Busque las herramientas que mejor se adapten a las necesidades de su organización e intégrelas perfectamente en sus procesos de gestión de datos.
- Empieza pequeño; Escale gradualmente
Al implementar herramientas de calidad de datos, comience con un proyecto piloto o un pequeño segmento de sus datos. Este enfoque le permite probar la eficacia de la herramienta e identificar posibles desafíos o ajustes necesarios. Una vez que esté seguro de los resultados, amplíe gradualmente la implementación en conjuntos de datos más significativos.
- Involucrar a las partes interesadas y expertos
Incluya a las partes interesadas clave en el proceso de toma de decisiones, como analistas de datos, ingenieros de datos y usuarios comerciales. Su aporte es valioso para comprender los puntos débiles específicos de la calidad de los datos y para garantizar que las herramientas seleccionadas se alineen con sus requisitos. Además, considere buscar el asesoramiento de expertos o consultores en calidad de datos para tomar decisiones informadas.
- Proporcionar formación y apoyo
Capacite a los miembros de su equipo sobre cómo usar las herramientas de calidad de datos de manera eficiente. Ofrezca talleres o sesiones de capacitación para familiarizarlos con las funcionalidades de la herramienta y las mejores prácticas para la validación y limpieza de datos. Además, establezca un sistema de soporte donde los usuarios puedan buscar ayuda cuando enfrenten desafíos durante la adopción de herramientas.
Palabras finales
La calidad de los datos es un compromiso continuo hacia la excelencia, que da forma a cada decisión en un ecosistema basado en datos. Al adoptar herramientas de calidad de datos, las organizaciones incorporan una cultura de excelencia de datos en sus operaciones principales, asegurando que los datos sigan siendo confiables y consistentes a lo largo de su ciclo de vida. En consecuencia, los equipos de datos pueden concentrarse en analizar los datos y extraer información en lugar de gastar esfuerzos excesivos en limpiar y reconciliar datos manualmente.
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