Las 7 mejores herramientas de validación de datos para explorar en 2024

En 2015, PayPal tuvo que pagar 7.7 millones de dólares al gobierno de Estados Unidos cuando su falta de mecanismos de control adecuados dio lugar a 500 transacciones de PayPal por valor de 44,000 dólares, violando las sanciones contra Irán, Cuba y Sudán.

En 2018, Samsung Securities incurrió en un coste de 105 millones de dólares cuando un empleado emitió 2 mil millones de acciones a 2,018 empleados de la empresa en lugar de dividendos por un total de 2 mil millones de wones (moneda surcoreana).

Los datos incorrectos cuestan a las empresas miles de millones de dólares cada año. Por eso necesitas un validación de datos herramienta para garantizar que sus datos sean precisos, consistentes y confiables.

¿Qué son las herramientas de validación de datos?

Las herramientas de validación de datos verifican y verifican automáticamente la exactitud, integridad y conformidad de los datos con estándares predefinidos. Una organización puede establecer ciertas reglas o condiciones, como incluir datos de hasta cinco años para su análisis. Se excluirá cualquier valor que no cumpla con los criterios especificados. Estas herramientas examinan y escudriñan meticulosamente los datos empleando varias funciones para señalar y rectificar discrepancias.

Repasemos las 7 principales herramientas de validación de datos para ayudarle a elegir la solución que mejor se adapte a las necesidades de su negocio.

Las 7 mejores herramientas de validación de datos

1. Astera
2. informática
3. Talend
4. datos
5. Alteryx
6. Escalera de datos
7. Atacama Uno

1.   Astera

Astera es un sistema unificado de nivel empresarial solución de gestión de datos con funciones avanzadas de validación de datos. Ofreciendo ágil limpieza de datos y capacidades de corrección, la herramienta le permite acceder a datos confiables, precisos y consistentes para obtener información confiable.

La plataforma también le permite implementar rigurosas comprobaciones de validación de datos y personalizar reglas según sus requisitos específicos. Además, al proporcionar controles del estado de los datos en tiempo real, la plataforma proporciona comentarios instantáneos sobre el calidad de los datos, permitiéndole realizar un seguimiento de los cambios.

Para una validación de datos eficiente, Astera tiene un rico conjunto de transformaciones que le permiten:

• • Busque y reemplace valores nulos/faltantes.
  • Convierta los formatos y valores de datos a un formato común.
  • Elimine duplicados de una columna o de todo el conjunto de datos.
  • Aplique reglas de validación personalizadas para utilizar datos relevantes para el análisis.

 

Entradas marcadas como erróneas en el proceso de validación de datos

Otras características clave:

• Interfaz de arrastrar y soltar: La interfaz visual e interactiva le permite simplemente arrastrar los objetos, manipular los datos y escribirlos en el destino que elija sin escribir una sola línea de código.
• Conectividad a una amplia gama de fuentes: Astera le permite conectarse sin problemas a sistemas locales, así como a fuentes basadas en la nube. Además, ahora puede crear conectores basados ​​en API para cualquier integración o importar conectores desde AsteraBiblioteca de conectores personalizados.
• Transformaciones incorporadas: Astera proporciona una biblioteca completa de transformaciones prediseñadas, como unir, conciliar, agregar, normalizar y más, lo que le permite realizar operaciones de datos complejas con solo unos pocos clics.
• Automatización del flujo de trabajo: La herramienta incluye capacidades de automatización y programación de trabajos basadas en activadores basados ​​en tiempo y eventos, eliminando la intervención manual.
• Procesamiento en paralelo: Su motor ETL de potencia industrial divide grandes conjuntos de datos en subconjuntos más pequeños que se procesan en paralelo para garantizar una integración de alta velocidad, independientemente del tamaño y formato de los datos.
• Integración de IA: Astera está aprovechando la IA incorporándola en sus diversas operaciones, como la extracción de datos, cartografíay modelado, simplificando el datos de gestión .

2. Informática

La informática es una plataforma de gestión de datos que permite a los usuarios realizar tareas críticas de calidad de datos, como deduplicación, estandarización, enriquecimiento y validación. Los usuarios pueden identificar, rectificar y realizar un seguimiento de los problemas de calidad de los datos tanto en la nube como localmente.

Características Clave:

• Conectividad a diversas fuentes: La plataforma tiene conectores integrados que permiten a los usuarios conectarse con varios sistemas fuente, como bases de datos, sistemas de archivos o aplicaciones basadas en SaaS.
• Preparación de datos: Informatica permite a los usuarios perfilar, estandarizar y validar los datos mediante el uso de reglas y aceleradores prediseñados.
• Monitoreo de datos: La solución proporciona a los usuarios visibilidad del conjunto de datos para detectar e identificar cualquier discrepancia.
• Procesamiento en paralelo: Informatica permite a los usuarios ejecutar varios trabajos simultáneamente dividiendo las tareas para mejorar el tiempo de rendimiento.

3. talenda

Talend es una solución de integración y calidad de datos que proporciona a los usuarios acceso a datos precisos. Su solución de calidad de datos perfila, limpia y estandariza los datos en todos los sistemas. Impulsado por algoritmos de aprendizaje automático, ofrece recomendaciones para corregir y rectificar problemas de calidad de los datos. Además, el Trust Score integrado proporciona una evaluación del estado general de los datos para identificar discrepancias e irregularidades dentro del conjunto de datos.

Características Clave:

• Integración de datos de autoservicio: El autoservicio de Talend plataforma de integración de datos permite a los usuarios construir e implementar integración de datos trabajos sin escribir una sola línea de código.
• Transformación de datos: Talend ofrece una amplia gama de transformación de datos capacidades, incluido el filtrado, clasificación, agregación y unión de datos.
• Preparación de datos: Talend permite a los usuarios preparar los datos, aplicar controles de calidad, como la unicidad y la validación del formato, y monitorear el estado de los datos a través de Talend Trust Score.
• Seguridad de datos y cumplimiento: Talend permite a los usuarios proteger información confidencial proporcionando acceso basado en roles y garantiza el cumplimiento de normativas como GDPR e HIPAA.

4. Medidor de datos

Datameer es un preparación de datos y solución de transformación que convierte datos sin procesar a un formato utilizable para el análisis. La plataforma está diseñada para Snowflake, una solución basada en la nube que gestiona todos los aspectos del ciclo de vida de los datos, desde la exploración hasta la preparación y el intercambio de conjuntos de datos confiables. Al ofrecer una interfaz estilo hoja de cálculo, la plataforma permite a los usuarios navegar e interactuar con datos complejos de forma intuitiva.

Características Clave:

• Preparación de datos: La interfaz de autoservicio de preparación de datos de Datameer es similar a una hoja de cálculo, lo que facilita a los usuarios explorar, transformar y visualizar datos.
• Integración nativa con Snowflake: Datameer permite a los ingenieros y analistas de datos transformar datos directamente en Snowflake a través de un código SQL simple o una interfaz sin código.
• Codificación de datos: La función de codificación de Datameer convierte automáticamente datos categóricos a un formato binario para su uso en modelos de aprendizaje automático.
• Catálogo de datos: La función de catálogo de Datameer proporciona una vista centralizada de todos los activos de datos dentro de una organización, con capacidades de búsqueda inteligente.

5. Altérix

Alteryx es una plataforma de análisis y preparación de datos que permite el acceso a información oportuna. Funciona como un diseñador de flujo de trabajo, ofreciendo conectividad a varias fuentes, como archivos planos, conexiones de bases de datos, API, etc., tanto en las instalaciones como en la nube, lo que permite a los usuarios transformar y acceder a los datos en una única plataforma. La plataforma aprovecha la inteligencia artificial para brindar recomendaciones sobre mejoras en la calidad de los datos. Esto ayuda a validar, transformar y filtrar los datos según los requisitos.

Características Clave:

• Perfil de datos: Ofertas de Alteryx Designer perfil de datos capacidades que permiten a los usuarios comprender las características de los datos e identificar problemas potenciales.
• Calidad de los datos: Alteryx permite a los usuarios descubrir y validar problemas de calidad de datos con sus sistemas de recomendación impulsados ​​por IA.
• Dato de governancia: La plataforma permite a los usuarios rastrear y administrar el linaje de datos, auditar registros y garantizar el control de acceso basado en roles.
• Supervisión del rendimiento: Alteryx Designer ofrece funciones de monitoreo del rendimiento que se pueden utilizar para realizar un seguimiento del rendimiento de los flujos de trabajo de análisis y preparación de datos.

6. Escalera de datos

Data Ladder es una solución de calidad de datos con capacidades integradas de creación de perfiles, limpieza y deduplicación de datos. El software verifica los datos antes de almacenarlos en una base de datos, ofreciendo validación de la calidad de los datos en tiempo real. La plataforma tiene una interfaz visual intuitiva que permite una integración sencilla con aplicaciones personalizadas o de terceros.

Características Clave:

• Interfaz amigable: Data Ladder ofrece una interfaz visual e interactiva que permite a los usuarios comerciales técnicos procesar datos en un entorno sin código.
• Preparación de datos: La plataforma permite a los usuarios descubrir, limpiar, validar y comparar según los requisitos de calidad de datos específicos de la empresa.
• Importación de datos: Data Ladder permite a los usuarios integrar datos de múltiples fuentes dispares, incluidos formatos de archivo, bases de datos relacionales, almacenamiento en la nube y API.
• Coincidencia de datos: La plataforma permite a los usuarios emplear algoritmos de coincidencia patentados y de nivel industrial, lo que les permite definir criterios personalizados y niveles de confianza de coincidencia para coincidencias exactas, difusas, numéricas o fonéticas.

7. Atacama Uno

Ataccama One es una solución de gestión de datos que ofrece funciones de validación y calidad de los datos para mejorar la precisión y confiabilidad de los datos. Garantiza una continuidad gestión de la calidad de los datos aprovechando la IA para detectar automáticamente anomalías e irregularidades y realizar cambios según sea necesario. Además, los usuarios pueden establecer reglas personalizadas para validar sus datos mediante el uso de condiciones similares a oraciones o las expresiones enriquecidas que la solución proporciona en una interfaz interactiva.

Características Clave:

• Calidad de los datos: Ataccama One ayuda a los usuarios a mejorar la precisión, integridad y coherencia de sus datos al ofrecer capacidades de elaboración de perfiles, limpieza, enriquecimiento y validación de datos.
• Catálogo de datos: Ataccama One permite a los usuarios descubrir, comprender y administrar sus activos de datos, incluidas funciones de búsqueda, linaje y documentación de datos.
• Linaje de datos: Ataccama One permite a los usuarios rastrear el flujo de datos a través de sus sistemas para identificar problemas de calidad de los datos y mejorar la precisión de sus datos.
• Integración de IA: Ataccama One utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar las tareas de gestión de datos y mejorar la precisión de los controles de calidad de los datos.

Características a tener en cuenta en las herramientas de validación de datos

1. Reglas personalizadas

La capacidad de crear reglas, expresiones y condiciones específicas basadas en los requisitos comerciales es crucial. Una herramienta de validación de datos debería poder adaptar, personalizar y modificar los criterios en función de las necesidades cambiantes para garantizar la adaptabilidad.

2. Perfil de datos

La elaboración de perfiles de datos permite a una organización analizar las fuentes actuales de sus datos y comprender la estructura, la calidad y las relaciones entre los atributos. Esta descripción general de los datos resalta problemas dentro del conjunto de datos, como imprecisiones, inconsistencias e irregularidades. Por lo tanto, es esencial que una herramienta de validación de datos proporcione una evaluación de la calidad de los datos en tiempo real.

3. Transformación de datos

Los datos suelen estar en formato bruto y deben transformarse a un formato utilizable. Una herramienta de validación de datos debe tener características que incluyan limpiar el conjunto de datos para tener en cuenta los valores faltantes, convertir datos inconsistentes a un formato estándar, unir/fusionar diferentes conjuntos de datos para proporcionar una vista completa y, finalmente, enriquecer los datos agregando nuevas variables de fuentes externas. fuentes.

4. Monitorización de datos

Otra característica vital de una herramienta de validación de datos es la capacidad de monitorear y rastrear datos a lo largo del tiempo y alertar en caso de errores, discrepancias o anomalías. Al informar a los usuarios sobre cualquier cambio en los eventos de datos, las alertas pueden ayudar a responder, rectificar y resolver errores rápidamente para preservar la calidad general de los datos.

5. Pruebas de datos

La prueba de datos o la validación de datos se refiere a verificar si los datos cumplen con las condiciones y restricciones predefinidas establecidas para que se alineen con los objetivos comerciales. Al aplicar varios controles de calidad de los datos, los datos se filtran y refinan para su consumo. Esta característica garantiza que los datos estén en buen estado, sean confiables, cumplan con las normas y estén listos para usarse en el análisis.

Funciones imprescindibles

Al seleccionar una herramienta de validación de datos, es esencial prestar atención a estas características clave:

1. Controles de salud en tiempo real: La capacidad de rastrear y monitorear los datos en tiempo real permite a los usuarios identificar y resolver problemas de calidad de los datos a medida que surgen. Esto ofrece una vista completa del estado de los datos, destacando oportunidades para limpiar, transformar, estandarizar y validar los datos.
2. Cuadrícula de datos interactiva: La capacidad de obtener una vista previa, analizar e interactuar con los datos ofrece la flexibilidad de modificarlos según sea necesario. Los usuarios deberían poder realizar los cambios necesarios dentro de la cuadrícula para garantizar la precisión y coherencia de los datos.
3. Automatización: Una herramienta de validación de datos debe tener un programador incorporado para que cada vez que se coloque un archivo en el buzón, el proceso ejecute automáticamente los datos según las reglas predefinidas, lo que garantiza la precisión y automatiza el proceso.

Criterios para seleccionar la herramienta de validación de datos adecuada

Hay varios factores que influyen en la decisión sobre el proceso de selección de herramientas de calidad de datos. Es importante garantizar que las características y capacidades de una herramienta de validación de datos estén alineadas con los requisitos de la organización.

Se destacan los siguientes factores:

• Requerimientos de datos: Una herramienta de validación de datos debe ser capaz de manejar diversas estructuras, formatos y fuentes de datos. Una organización puede estar tratando con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Por lo tanto, la herramienta de validación de datos debe ser lo suficientemente flexible como para adaptarse a las demandas únicas de los distintos tipos de datos manteniendo la calidad.
• Escalabilidad: A medida que el volumen de datos continúa creciendo, una organización debe elegir una solución que pueda manejar grandes cantidades de datos de manera eficiente. Por lo tanto, la herramienta debe ser escalable y aplicar controles de calidad de datos en grandes conjuntos de datos sin comprometer la velocidad y precisión del procesamiento de datos.
• Interfaz amigable: Configurar reglas y verificaciones de validación de datos personalizadas es complejo para usuarios sin experiencia técnica, lo que enfatiza la necesidad de una herramienta simple y fácil de usar. Al ofrecer un enfoque intuitivo para validar los datos, como una interfaz de arrastrar y soltar y navegación de apuntar y hacer clic, la herramienta genera curvas de aprendizaje cortas y pocos errores, lo que agiliza el proceso de validación.
• Facilidad de integración: Finalmente, las herramientas de validación de datos deberían integrarse fácilmente con los sistemas y flujos de trabajo existentes. La compatibilidad y conectividad con varios tipos y fuentes de datos dentro de una organización, como bases de datos, sistemas en la nube y API, son cruciales para integrar los datos sin esfuerzo.

Beneficios de utilizar herramientas de validación de datos

Sin mecanismos adecuados de validación de datos, las empresas podrían encontrarse con problemas como análisis sesgados, conocimientos erróneos y toma de decisiones retrasada o inexacta. Una herramienta de validación de datos mejora los esfuerzos de gestión de datos de una organización por varias razones:

1. Precisión de datos mejorada

Las soluciones de validación de datos evitan la propagación de datos erróneos en los sistemas de una organización al detectar errores en las primeras etapas del proceso de entrada o importación de datos. Esto permite tomar decisiones bien informadas y análisis precisos.

2. Eficiencia de recursos

La validación manual de datos lleva tiempo y es propensa a errores humanos. El software de validación de datos automatiza el proceso y descubre rápidamente anomalías e irregularidades sin requerir una interacción humana extensa. Esta automatización ahorra tiempo y permite a los equipos centrarse en responsabilidades más estratégicas.

3. Cumplimiento normativo

Mantener datos correctos no sólo es deseable sino necesario para las empresas que se rigen por normas y estándares estrictos. Las soluciones de validación de datos ayudan a las organizaciones a cumplir con sus obligaciones garantizando la exactitud e integridad de sus datos. El cumplimiento, a su vez, ayuda a evitar sanciones e infunde confianza en las partes interesadas que dependen de datos precisos para las auditorías y los informes.

Palabras finales

La validación es esencial para garantizar la integridad y confiabilidad de los datos durante todo su ciclo de vida. A medida que surgen nuevas fuentes de datos, es fundamental aplicar reglas y condiciones de validación de datos específicas del negocio para garantizar que estén en el formato deseado.

Analizar cuidadosamente los factores discutidos anteriormente lo ayudará a elegir la validación de datos adecuada que cumpla con sus requisitos de datos. Invertir en herramientas de validación de datos, como Astera, puede ayudar a su empresa a evitar errores costosos, garantizar la eficiencia operativa y obtener una ventaja competitiva.

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