Las 8 mejores herramientas de gestión de datos en 2024

Aproximadamente 328.7 millones de terabytes de datos se crea cada día. Si bien una gran cantidad de datos puede impulsar la innovación y mejorar la toma de decisiones para las empresas, también significa un trabajo adicional para analizarlos antes de transformarlos en información. Afortunadamente, las empresas ahora tienen a su disposición herramientas de disputa de datos para controlar esta avalancha de datos.

Las herramientas de gestión de datos son soluciones potentes diseñadas para simplificar y automatizar el proceso de preparación de datos. Permiten a los profesionales de datos limpiar, transformar y organizar datos sin procesar de manera eficiente, ahorrando incontables horas de trabajo manual y asegurando la calidad y consistencia de los datos.

En este blog, exploraremos los beneficios de las herramientas de gestión de datos y los principales competidores del mercado.

Comprender la disputa de datos

El disputa de datos El proceso implica varios pasos clave que transforman los datos sin procesar en un formato utilizable. Estas son las etapas clave en el proceso de manipulación de datos:

1. Recopilación de datos de todas las fuentes
2. Inspeccionar datos en busca de problemas de calidad e inconsistencias.
3. Limpieza de datos para completar los valores faltantes, eliminar duplicados y corregir errores.
4. Transformar datos para ajustarlos a ciertos formatos.
5. Integración de datos de fuentes dispares

La disputa de datos es la columna vertebral de la ciencia y el análisis de datos porque resuelve errores, inconsistencias y valores faltantes en datos sin procesar. También reduce los sesgos y mejora la precisión del análisis, lo que permite descubrir patrones y relaciones ocultos.

Veamos cómo las herramientas líderes del mercado manejan la disputa de datos.

8 herramientas de gestión de datos para elegir en 2024

Astera

Astera es una herramienta de integración de datos fácil de usar y sin código que está diseñada para usuarios con todos los niveles de capacidades técnicas. Astera ofrece una gestión de datos de extremo a extremo desde la extracción hasta la integración de datos, el almacenamiento de datos e incluso la gestión de API. La herramienta puede ahorrarle incontables horas de trabajo manual. Además, no necesita contratar expertos para utilizar esta herramienta. Aquí hay algunas características notables de Astera, lo que lo convierte en un excelente para la disputa de datos:

Características principales de Astera

• Interfaz amigable: Astera está diseñado para usuarios comerciales y técnicos por igual. Su sencilla interfaz de arrastrar y soltar permite a los usuarios empresariales preparar los datos por sí mismos, sin depender demasiado de TI o de la codificación.
• Extracción de datos basada en IA: Puede usar la herramienta para extraer fácilmente datos de fuentes de datos no estructurados en cuestión de minutos. Los algoritmos de IA pueden detectar fácilmente el campo que desea extraer, eliminando la necesidad de crear plantillas para diferentes tipos de formatos de documentos.
• Variedad de Conectores: La herramienta admite una gran biblioteca de aplicaciones locales y basadas en la nube. orígenes y destinos incluyendo bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos. También puede conectarse fácilmente a cualquier otra fuente o destino a través de conectores API prediseñados.
• Transformación de datos: Astera ofrece varios transformaciones y funciones incorporadas que le permiten manipular sus datos de la manera que desee. Todo lo que necesita hacer es simplemente arrastrar y soltar las transformaciones requeridas y asignarlas a su canalización de datos. Astera hace que sea más fácil trabajar incluso con transformaciones complejas como normalización/desnormalización, árbol de decisión, etc.
• Funciones de calidad de datos: La herramienta es compatible con robustos incorporados calidad de los datos que le permiten limpiar, perfilar y validar datos fácilmente. También puede especificar reglas de calidad de datos para marcar registros erróneos que puede revisar más tarde.
• Automatización: Configure sus flujos de trabajo una vez y aproveche AsteraFunciones de programación de trabajos para automatizar todo el proceso.
• Motor de procesamiento paralelo: Astera se basa en un motor de procesamiento paralelo de potencia industrial que maneja grandes conjuntos de datos sin problemas.

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Tableau Desktop

Tableau Desktop es principalmente una herramienta de análisis y visualización de datos que le permite crear visualizaciones y tableros interactivos. Si bien Tableau Desktop se destaca en la visualización de datos, también ofrece varias funciones para la disputa de datos.

Funciones clave de Tableau Desktop

• Conección de datos: Tableau Desktop admite conectividad a una amplia gama de fuentes de datos, incluidas bases de datos, hojas de cálculo y servicios en línea. Puede conectarse a sus fuentes de datos e importar los datos a la interfaz de Tableau para trabajar con sus datos.
• Transformación de datos: Proporciona una gama de opciones de transformación para convertir sus datos. Puede pivotar datos de formato ancho a largo o viceversa, transponer filas y columnas y dividir o combinar campos. Estas transformaciones ayudan a preparar los datos para que coincidan con el formato deseado para el análisis y la visualización.
• Automatización y Scripts: La API de JavaScript (interfaz de programación de aplicaciones) de Tableau y las capacidades de automatización y secuencias de comandos de Tableau Prep Builder le permiten automatizar tareas repetitivas de preparación de datos e integrar Tableau con otras herramientas o sistemas.
• Limpieza de datos: La herramienta está equipada con varias capacidades de limpieza, como el manejo de valores faltantes, la eliminación de duplicados y la corrección de datos incoherentes o erróneos. Puede usar las funciones y técnicas de calidad de datos de Tableau para asegurarse de que sus datos sean precisos y confiables para el análisis.

Pandas pitón

Python pandas es una biblioteca de código abierto utilizada para la manipulación y el análisis de datos. Proporciona estructuras de datos y funciones que están diseñadas específicamente para hacer que trabajar con datos estructurados, como datos tabulares, sea más eficiente e intuitivo. Pandas se basa en la biblioteca NumPy, que brinda soporte para operaciones matemáticas y numéricas en Python.

Una de las principales estructuras de datos en pandas es DataFrame, que es una estructura de datos bidimensional similar a una tabla con ejes etiquetados (filas y columnas). Los marcos de datos le permiten almacenar y manipular datos de una manera similar a trabajar con hojas de cálculo o tablas SQL. Proporciona varias funcionalidades para indexar, dividir, filtrar, agrupar y agregar datos.

Así es como puede usar Pandas como una herramienta de gestión de datos:

Manipulación de datos: Pandas proporciona herramientas poderosas para limpiar y transformar datos. Puede realizar operaciones como fusionar y unir conjuntos de datos, filtrar filas según las condiciones, agregar o eliminar columnas y manejar datos faltantes.

Características clave de Python Pandas

• Análisis de los datos: Ofrece una amplia gama de funciones estadísticas y analíticas para explorar y resumir datos. Puede realizar estadísticas descriptivas, aplicar operaciones matemáticas, agrupar y agregar, y generar varias visualizaciones.
• Soporte de entrada/salida: Pandas admite la lectura y escritura de datos en varios formatos, incluidos CSV, Excel, bases de datos SQL, JSON y más.
• Análisis de series temporales: Incluye herramientas para remuestreo, cambio de tiempo, ventanas móviles y manejo de formatos de datos basados ​​en el tiempo.
• Integración con otras bibliotecas: La herramienta se integra bien con otras bibliotecas de computación científica y análisis de datos en el ecosistema de Python. AbrirRefinar

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OpenRefine, anteriormente conocido como Google Refine, es una herramienta de disputa de datos de código abierto. OpenRefine es una herramienta fácil de usar con una amplia gama de características que ayudan a los usuarios a trabajar con datos confusos e inconsistentes para hacerlos más estructurados y útiles. OpenRefine está diseñado para manejar grandes conjuntos de datos y permite a los usuarios realizar tareas complejas con facilidad.

Una de las funciones principales de OpenRefine es la limpieza de datos. Permite a los usuarios explorar y limpiar datos al identificar y corregir inconsistencias, errores y valores faltantes.

Características clave de Openrefine

• La herramienta proporciona varios métodos para transformar datos, como dividir celdas, fusionar columnas y corregir valores usando expresiones regulares.
• OpenRefine también admite funciones de agrupamiento y creación de facetas para detectar y reconciliar valores similares dentro del conjunto de datos.
• Proporciona una función de vinculación de registros que ayuda a los usuarios a combinar y combinar datos de múltiples fuentes.

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Apache Spark

Apache Spark es un sistema informático distribuido de código abierto que proporciona un marco rápido y de propósito general para el procesamiento de datos a gran escala y admite una amplia gama de tareas de análisis de datos.

Características clave de Apache Spark

• Computación distribuída: Apache Spark está diseñado para computación distribuida, lo que significa que puede procesar y analizar grandes conjuntos de datos en un grupo de máquinas, lo que permite el procesamiento paralelo y una alta escalabilidad.
• Carga de datos: Apache Spark es compatible con varias fuentes de datos, incluidos los sistemas de archivos (como las bases de datos del sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS), S3 y los sistemas de archivos locales).
• Transformación de datos: Proporciona una amplia gama de operaciones de transformación, como filtrado, mapeo, agregación, unión y clasificación.
• División y muestreo de datos: También permite a los usuarios dividir conjuntos de datos en subconjuntos o realizar muestreos aleatorios con fines de exploración y análisis de datos. Esta funcionalidad es útil para tareas como validación de datos, entrenamiento de modelos y pruebas.

datos

Datameer es una plataforma de análisis y preparación de datos diseñada para simplificar y acelerar el proceso de exploración, transformación y análisis de grandes volúmenes de datos.

Características clave de Datameer

• Integración de datos: La herramienta ofrece conectores integrados para varias fuentes de datos, incluidas bases de datos, HDFS, plataformas de almacenamiento en la nube y más. Permite a los usuarios importar e integrar fácilmente datos de múltiples fuentes en un espacio de trabajo centralizado para su análisis.
• Transformación de datos: Datameer presenta una interfaz familiar similar a una hoja de cálculo que facilita a los usuarios navegar, explorar y manipular datos. Los usuarios pueden interactuar con los datos directamente, aplicar fórmulas y realizar análisis ad-hoc dentro de la interfaz intuitiva.

Alteryx

Alteryx es principalmente una plataforma de análisis de datos y ciencia de datos que te permite extraer información valiosa de sus datos. La herramienta proporciona un conjunto completo de funciones para la preparación, combinación y análisis de datos, lo que la convierte también en una buena herramienta de disputa de datos.

Características clave de Alteryx

• Preparación de datos: Alteryx proporciona una amplia gama de herramientas para la limpieza, transformación y enriquecimiento de datos. Puede dar formato a los datos, gestionar valores faltantes, fusionar y unir conjuntos de datos y realizar cálculos o agregaciones.
• Combinación de datos: Puede combinar datos de múltiples fuentes y sistemas, independientemente de su formato o ubicación. Alteryx admite varias fuentes de datos, incluidas bases de datos y servicios en la nube.
• Conectores de datos: Proporciona conectores para una amplia gama de fuentes de datos, como bases de datos, plataformas en la nube, formatos de archivo y aplicaciones.
• Perfilado de datos y control de calidad: Alteryx también ofrece capacidades de creación de perfiles de datos para evaluar la calidad, la estructura y el contenido de los conjuntos de datos. Puede identificar problemas de datos, validar la integridad de los datos y garantizar la calidad de los datos durante todo el proceso de análisis.
• Control de versiones: Alteryx proporciona la funcionalidad de control de versiones, lo que permite a los usuarios realizar un seguimiento de los cambios realizados en los flujos de trabajo, colaborar en diferentes versiones y volver a las versiones anteriores si es necesario.

Wrangler Trifacta

Trifacta es una herramienta comercial de gestión de datos que proporciona una interfaz visual para la preparación y limpieza de datos.

Características clave de Trifacta Wrangler

• Exploración de datos visuales: Trifacta le permite explorar y comprender sus datos de forma interactiva. Puede obtener una vista previa de los datos, visualizar distribuciones e identificar patrones y valores atípicos para obtener información sobre el conjunto de datos.
• Limpieza y transformación de datos: Viene con funciones integradas y transformaciones para limpiar y preprocesar datos. Puede manejar valores faltantes, eliminar duplicados, estandarizar formatos y corregir errores. La herramienta también admite transformaciones como dividir columnas, fusionar datos y derivar nuevas variables mediante expresiones y fórmulas.
• Perfilado de datos y evaluación de la calidad: También encontrará capacidades de creación de perfiles de datos que analizan el conjunto de datos y proporcionan resúmenes estadísticos, evaluaciones de la calidad de los datos e información sobre el linaje de los datos.
• Integración de datos y conectividad: Trifacta admite la integración con varias fuentes y formatos de datos, incluidas bases de datos, archivos (como CSV, Excel, JSON), plataformas de almacenamiento en la nube, etc.

¿Por qué invertir en una herramienta de gestión de datos?

Los datos sin procesar a menudo contienen valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias. El gran volumen y la velocidad de los datos sin procesar a menudo dificultan su limpieza y manipulación a la velocidad requerida por el mundo actual basado en datos. Las herramientas de gestión de datos facilitan el proceso a través de la automatización:

Estos son algunos de los beneficios de usar herramientas de gestión de datos:

1. Eficiencia: Las herramientas de gestión de datos vienen con interfaces intuitivas, funcionalidades de arrastrar y soltar y funciones preconstruidas que simplifican y aceleran la limpieza, transformación e integración de datos.
2. Calidad y coherencia de datos mejoradas: Las funciones y los algoritmos integrados en las herramientas de gestión de datos mejoran la calidad de los datos, garantizan la precisión, la integridad y la coherencia entre los conjuntos de datos. Le permiten corregir fácilmente los valores faltantes, los valores atípicos, las incoherencias y los problemas de formato.
3. Integración y compatibilidad de datos: Las herramientas admiten varios formatos de archivo, bases de datos, API y conectores de datos, lo que simplifica la integración de datos de diversas fuentes.
4. Exploración y visualización de datos mejorada: Muchas herramientas de disputa de datos brindan capacidades de visualización, lo que le permite explorar y visualizar datos durante el proceso de disputa. Esta función lo ayuda a comprender las distribuciones de datos, identificar patrones y detectar valores atípicos o anomalías.
5. Escalabilidad: La mejor parte de las herramientas de gestión de datos es su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos, lo que permite una escalabilidad perfecta. Estas herramientas emplean algoritmos optimizados y técnicas de procesamiento paralelo, lo que permite un procesamiento y análisis de datos más rápido.
6. Repetibilidad y Documentación: Puede crear fácilmente secuencias de comandos o flujos de trabajo automatizados para capturar los pasos realizados durante el proceso de preparación de datos y luego repetirlos para obtener coherencia y reproducibilidad en el análisis.

¿Cómo elegir la herramienta de gestión de datos adecuada?

En última instancia, la herramienta de gestión de datos que elija para su empresa depende de sus requisitos, su presupuesto y el tipo de fuentes de datos con las que trabaje. Aquí hay algunos factores comunes que debe tener en cuenta:

1. Requerimientos de datos: Considere los tipos y volúmenes de datos con los que trabajará. Algunas herramientas pueden sobresalir en el manejo de datos estructurados, mientras que otras pueden ser más adecuadas para datos no estructurados o semiestructurados. Evalúe si la herramienta puede manejar los formatos, tamaños y complejidades de datos específicos de su caso de uso.
2. Facilidad de uso: Busque una herramienta con una interfaz intuitiva y fácil de usar. La disputa de datos a menudo implica operaciones complejas, por lo que una herramienta que ofrece un enfoque visual e interactivo para la disputa de datos, como una interfaz de arrastrar y soltar o un diseñador de flujo de trabajo gráfico, puede hacer que el proceso sea más eficiente y accesible para sus equipos.
3. Funcionalidad: Evalúe las capacidades de manipulación de datos de la herramienta y la gran cantidad de funciones que ofrece. También debe considerar la gama de funciones de limpieza y transformación de datos que ofrece, como fusión de datos, división, filtrado y agregación. Busque funciones que puedan automatizar tareas repetitivas y optimizar sus flujos de trabajo de preparación de datos.
4. Conectividad de datos: Evalúe la capacidad de la herramienta para conectarse a varias fuentes de datos y sistemas. Asegúrese de que sea compatible con los formatos y protocolos de datos relevantes para su organización, como bases de datos, plataformas en la nube, API o formatos de archivo. La herramienta debe permitir la integración y extracción de datos sin problemas de diversas fuentes.
5. Escalabilidad y rendimiento: Considere la capacidad de la herramienta para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Evalúe sus capacidades de rendimiento, incluida la velocidad de procesamiento y la gestión de la memoria, para asegurarse de que pueda gestionar grandes volúmenes de datos en plazos aceptables.

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La cantidad cada vez mayor de datos en la actualidad justifica el uso de herramientas de disputa de datos sin código que facilitan la preparación y limpieza de datos. Estas herramientas son la clave para obtener información oportuna. Por lo tanto, si desea equipar a su empresa con una ventaja competitiva, tiene sentido invertir en una herramienta de disputa de datos a prueba de futuro que todos los miembros de su equipo puedan usar fácilmente. Sin embargo, asegúrese de mantener los requisitos de su negocio al frente y al centro al decidir sobre la herramienta.

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