Ferramentas de qualidade de dados: as 8 principais para 2024 e além

Embora o volume de dados esteja aumentando atualmente a um ritmo sem precedentes, mais dados nem sempre se traduzem em melhores insights. O que importa é quão precisos, completos e confiáveis ​​são esses dados. Qualidade dos dados não é trivial; é a base sobre a qual as organizações tomam decisões informadas, formulam estratégias eficazes e ganham vantagem competitiva. Surpreendentemente, oAtualmente, apenas 3% das empresas atendem aos padrões básicos de qualidade de dados, destacando a urgência de as empresas priorizarem os investimentos em ferramentas de qualidade de dados.

As ferramentas de qualidade de dados tornam mais fácil lidar com os desafios dos dados modernos: volume e velocidade. Usando essas ferramentas, você pode simplificar facilmente gerenciamento de qualidade de dados e garanta que você obtenha insights confiáveis ​​de forma consistente.

Neste blog, exploraremos as 8 principais ferramentas de qualidade de dados do mercado e como você deve selecionar a mais adequada para o seu negócio.

Principais ferramentas de qualidade de dados para 2024

1.     Astera

Astera é uma plataforma unificada e sem código que capacita as organizações a gerenciar sem esforço seus processos de ponta a ponta. gestão de dados processos, incluindo extração, integração, armazenamento, troca eletrônica de dados e gerenciamento do ciclo de vida da API.

Sua interface amigável de arrastar e soltar permite que usuários técnicos e não técnicos aproveitem Astera soluções para realizar tarefas complexas relacionadas a dados em minutos, melhorando a eficiência e o desempenho. Astera oferece recursos abrangentes de qualidade de dados para garantir a precisão, confiabilidade e integridade dos dados.

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Características chaves:

• IU de arrastar e soltar: AsteraA interface intuitiva do tipo apontar e clicar permite que você configure sistemas de origem e destino facilmente e crie transformações orientadas por regras para uma operação perfeita. integração de dados e testes.
• Data de validade: Astera garante a precisão e a qualidade dos dados por meio de recursos abrangentes de validação de dados, incluindo limpeza de dados, criação de perfil de erro e regras de qualidade de dados, garantindo dados precisos e completos.
• Variedade de conectores: Astera conecta-se perfeitamente a uma ampla variedade de fontes locais e baseadas em nuvem, incluindo bancos de dados, data warehouses e data lakes. Além disso, permite que você crie conectores baseados em API para opções de conectividade estendida.
• Transformações pré-construídas: Ele oferece transformações pré-criadas, como junção, união, mesclagem, regras de qualidade de dados, etc., para ajudar a limpar, transformar e integrar seus dados.
• Navegação de apontar e clicar: Astera permite uma navegação suave por meio de ações de apontar e clicar, permitindo que os usuários adicionem, modifiquem e rastreiem alterações para transformações de dados transparentes.
• Grade de Dados Interativa: A ferramenta oferece recursos ágeis de correção e conclusão de dados, permitindo que você corrija dados imprecisos. Você pode visualizar e explorar dados intuitivamente para precisão e consistência.
• Scripts reutilizáveis: Astera agiliza a preparação de dados com scripts eficientes e reutilizáveis ​​em fluxos de trabalho, promovendo automação, eficiência e consistência.
• Verificações de integridade de dados em tempo real: A ferramenta permite monitorar e ajustar dados em tempo real para integridade, fornecendo feedback instantâneo sobre a qualidade dos dados
• Integração sem esforço: Você pode integrar perfeitamente dados limpos em plataformas de análise ou publicá-los como API para facilitar a colaboração do sistema externo e a geração de insights.
• Automação de fluxo de trabalho: A ferramenta oferece orquestração de fluxo de trabalho para que você economize tempo e permita que o software agende tarefas automáticas, orquestre processos orientados por dados e muito mais.

2. Talend

O Talend é outra solução de qualidade de dados projetada para aprimorar os processos de gerenciamento de dados. Ele usa tecnologia de aprendizado de máquina para criar perfil, limpar e mascarar dados em tempo real e oferece recomendações inteligentes para resolver problemas de qualidade de dados. Seus recursos de desduplicação, validação e padronização habilitados para aprendizado de máquina permitem que seus usuários limpem os registros recebidos e os enriqueçam conforme necessário, permitindo o acesso a insights confiáveis.

No entanto, o Talend Data Quality pode ser complexo de configurar, especialmente para usuários não técnicos. A solução também carece de capacidade de memória, o que pode resultar em problemas de desempenho e velocidade, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados de transformações complexas de dados. Além disso, tem um preço mais elevado do que vários outros DQM soluções no mercado.

Características chaves:

• Criação de perfil de dados: O Talend Data Quality utiliza aprendizado de máquina para criar perfis de dados em tempo real automaticamente, identificar rapidamente problemas de qualidade de dados, detectar padrões ocultos e detectar anomalias, garantindo insights precisos e atualizados
• Interface de autoatendimento: A plataforma oferece uma interface de autoatendimento conveniente que é igualmente intuitiva para usuários de negócios e especialistas técnicos, promovendo uma colaboração eficaz em toda a organização.
• Pontuação de confiança do Talend: O Talend Trust Score integrado fornece uma avaliação imediata e precisa da confiança dos dados, orientando os usuários no compartilhamento seguro de dados e identificando conjuntos de dados que requerem limpeza adicional.
• Segurança de Dados e Conformidade: A ferramenta possui recursos de segurança e conformidade, protegendo seus dados e garantindo a adesão aos regulamentos relevantes.

3. IBM InfoSphere

O IBM InfoSphere Information Server é um plataforma de integração de dados que simplifica a compreensão, limpeza, monitoramento e transformação de dados. O IBM InfoSphere Information Server permite limpeza e rastreamento contínuos de dados, permitindo que as organizações transformem dados brutos em informações confiáveis.

Com base nas análises de usuários, o IBM InfoSphere Information Server tem algumas limitações, incluindo uma configuração inicial complexa que requer conhecimento técnico. Os usuários também destacaram a complexidade da plataforma como um possível obstáculo, que pode exigir treinamento adicional ou pessoal qualificado. Além disso, a viabilidade da plataforma depende do tamanho e da complexidade da organização, podendo entidades menores ou mais simples considerá-la excessiva para suas necessidades.

Características chaves:

• Gerenciamento de desempenho: Você pode contar com o IBM InfoSphere Information Server para monitorar e otimizar o desempenho de seus processos de integração de dados.
• Segurança de dados: Com seus recursos de segurança de dados, o IBM InfoSphere Information Server garante que seus dados permaneçam seguros e protegidos.
• Integração de dados: A plataforma permite integrar dados de diversas fontes, como bancos de dados, arquivos e serviços web.
• Gerenciamento de processos: O IBM InfoSphere Information Server também fornece recursos de gerenciamento de processos, ajudando você a supervisionar com eficiência seus processos de integração de dados.
• Controle de qualidade de dados: Você pode garantir a qualidade de seus dados com os recursos de controle de qualidade de dados integrados ao IBM InfoSphere Information Server para avaliar, analisar e monitorar a qualidade de seus dados de forma eficaz.

4. Escada de Dados

Data Ladder é uma ferramenta de controle de qualidade e limpeza que usa algoritmos correspondentes para melhorar a qualidade dos dados. Ele ajuda os usuários a limpar dados e descobrir correspondências perdidas de diversas fontes, garantindo confiabilidade e precisão em todo o ecossistema de dados corporativos.

No entanto, a documentação limitada está disponível para seus recursos avançados, como padrões de criação de perfil de dados personalizados, opções avançadas de correspondência e configuração de regra de sobrevivência. Além disso, alguns usuários relataram problemas com o algoritmo de correspondência de dados.

Características chaves:

• Importação de dados: O Data Ladder permite que você conecte e integre dados de várias fontes diferentes, incluindo formatos de arquivo, bancos de dados relacionais, armazenamento em nuvem e APIs.
• Criação de perfil de dados: Ele automatiza as verificações de qualidade de dados e fornece relatórios de perfil de dados instantâneos sobre valores em branco, tipos de dados, padrões e outras estatísticas, revelando oportunidades de limpeza de dados.
• Limpeza de dados: A ferramenta ajuda a eliminar valores inconsistentes e inválidos, criar e validar padrões e obter uma visão padronizada em todas as fontes de dados.
• Correspondência de dados: O Data Ladder permite que você execute algoritmos de correspondência proprietários e de nível industrial com base em critérios personalizados e níveis de confiança de correspondência para correspondência exata, difusa, numérica ou fonética.

5. Ataccama ONE

O Ataccama ONE é uma plataforma modular e integrada que fornece uma variedade de funcionalidades de qualidade de dados. Com governança de dados, qualidade de dados e gerenciamento de dados mestre combinados em uma estrutura com tecnologia de IA, ela permite que as empresas e as equipes de dados cresçam, garantindo a confiança, segurança e governança dos dados.

Com base no feedback do usuário, o Ataccama ONE apresenta certas limitações. Sua complexidade inerente provou ser particularmente desafiadora para iniciantes. Portanto, os usuários precisam ter uma compreensão clara de conceitos técnicos, como codificação e solução de problemas, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados. Além disso, os usuários têm dificuldade em realizar transformações complexas de dados e gerenciar conflitos durante atualizações em sistemas downstream.

Características chaves:

• Gestão de dados: O Ataccama ONE oferece recursos de governança de dados, permitindo um gerenciamento de dados eficaz e eficiente.
• Qualidade dos dados: Com o Ataccama ONE, você pode aproveitar a IA para garantir a qualidade dos dados, compreendendo, validando e aprimorando seus dados, evitando o influxo de informações errôneas em seus sistemas e monitorando continuamente a precisão dos dados.
• Catálogo de dados: A ferramenta permite que você descubra, entenda e utilize seus recursos de dados.
• Integração de dados: Você pode integrar dados de diversas fontes com os recursos de integração de dados do Ataccama ONE.

6. Experian Aperture Data Studio

A Experian é uma empresa global de serviços de informação que oferece dados, análises e insights para empresas e consumidores. Sua plataforma, Aperture Data Studio, é um conjunto de gerenciamento de dados dinâmico e fácil de usar, projetado para aumentar a confiança no gerenciamento de projetos de dados do consumidor. Essa ferramenta permite que usuários de todos os níveis desenvolvam rapidamente fluxos de trabalho intrincados, incorporando algoritmos de aprendizado de máquina para marcação automatizada de dados. Além disso, melhora a qualidade dos dados ao utilizar conjuntos de dados globais meticulosamente selecionados da Experian, garantindo a conformidade com os padrões de dados.

De acordo com as avaliações dos usuários, o Aperture Data Studio tem certas limitações de desempenho, principalmente ao lidar com grandes conjuntos de dados. Embora a facilidade de uso da ferramenta facilite a adoção rápida, ela também representa um risco potencial de perda de controle sobre os ativos que estão sendo criados e pode levar à duplicação não intencional de esforços e inconsistências de dados.

Características chaves:

• Criação de perfil de dados: O Aperture Data Studio oferece recursos de criação de perfil de dados, permitindo uma melhor compreensão de seus dados e identificação de possíveis problemas de qualidade de dados.
• Correspondência de dados: Ele inclui recursos avançados de correspondência de dados, utilizando algoritmos de correspondência proprietários e bem estabelecidos para ajudá-lo a corresponder e desduplicar com precisão seus dados.
• Integração de dados: A ferramenta facilita a integração de dados de várias fontes, incluindo clusters Hadoop, para consolidar conjuntos de dados isolados em uma única visão do cliente.
• Gestão de fluxo de trabalho: O Aperture Data Studio permite a criação de fluxos de trabalho sofisticados que incorporam algoritmos de aprendizado de máquina para automatizar a marcação e o enriquecimento de dados.

7. OpenRefine

OpenRefine (anteriormente conhecido como Google Refine) é uma ferramenta de código aberto para gerenciamento de qualidade de dados. Usando esta ferramenta, você pode identificar e corrigir problemas de dados, aplicar transformações de dados e realizar exploração de dados. Possui uma variedade de recursos para limpeza e padronização de dados para garantir precisão e consistência.

No entanto, a ferramenta tem certas limitações a serem consideradas. Em primeiro lugar, a funcionalidade Desfazer/Refazer carece de capacidade de desfazer no meio do histórico e pode levar à perda de dados não intencional ao aplicar novas operações. Reutilizar e compartilhar fluxos de trabalho pode ser difícil devido à falta de tratamento de erros nas sequências de operação e adaptação de fluxos de trabalho a projetos com nomes de colunas diferentes.

Características chaves:

• Facetamento: OpenRefine permite que você navegue e analise conjuntos de dados extensos com eficiência. Isso permite que você filtre e visualize partes específicas de seus dados, facilitando a detecção rápida de padrões e tendências.
• Agrupamento: A ferramenta ajuda a resolver inconsistências em seus dados, mesclando valores semelhantes usando técnicas inteligentes, minimizando duplicatas e garantindo melhor consistência em todo o conjunto de dados.
• Reconciliação: O OpenRefine permite que você compare seu conjunto de dados com bancos de dados externos por meio de serviços de reconciliação para aprimorar a precisão e integridade de seus dados, vinculando-os a fontes externas confiáveis.
• Infinito Desfazer/Refazer: Esse recurso permite o movimento sem esforço para estados anteriores do conjunto de dados, revisitando todo o histórico da operação para experimentar transformações de dados e reverter rapidamente as alterações quando necessário.

8. Informática

Informatica é uma nuvem empresarial moderna solução de gerenciamento de dados que garante a precisão dos dados em um único ambiente. Com recursos para transformar, criar perfis, integrar, limpar, reconciliar dados e gerenciar metadados, permite que as empresas impulsionem a inovação e o crescimento, aproveitando ao máximo seus ativos críticos.

Uma limitação significativa da Informatica é a dificuldade que os usuários enfrentam ao depurar fluxos de trabalho e mapeamentos. Além disso, muitos usuários expressaram frustração com as mensagens de erro da Informatica, achando-as difíceis de compreender ou enigmáticas, levando a possíveis atrasos na resolução de problemas e na tomada de decisões.

Características chaves:

• Integração de dados: A principal força da Informatica está na integração de dados. Ele pode buscar dados de vários sistemas heterogêneos e transferi-los para outros processos de negócios e usuários dentro de sua organização.
• Qualidade dos dados: Com os recursos de qualidade de dados da Informatica, você pode obter informações sobre a condição de seus dados, validá-los e aprimorá-los, evitar a inclusão de dados imprecisos nos sistemas e monitorar continuamente a qualidade dos dados.
• Troca segura de dados: A Informatica garante a troca segura de dados nas interações Business-to-Business, oferecendo total visibilidade ao longo de todo o processo.
• Processamento paralelo: Um dos recursos notáveis ​​da Informatica é o processamento paralelo, que permite a execução simultânea de vários processos, resultando em computação e execução mais rápidas.

Critérios para selecionar as ferramentas de qualidade de dados corretas

Você deve avaliar cuidadosamente as capacidades e recursos de uma ferramenta de gerenciamento de qualidade de dados (DQM) e combiná-los com critérios especificados para garantir que atenda aos requisitos da sua organização.

Os seguintes critérios se destacam como cruciais no processo de seleção:

• Escalabilidade e desempenho:

Você deve garantir que a ferramenta escolhida possa efetivamente lidar com seu volume de dados atual e ser capaz de acomodar o crescimento futuro. Procure uma ferramenta robusta de qualidade de dados que possa processar grandes conjuntos de dados com eficiência sem comprometer o desempenho geral do sistema. Além disso, considere um que ofereça recursos de processamento de dados em tempo real para insights sensíveis ao tempo.

• Recursos de criação de perfil e limpeza de dados:

Você deve avaliar se uma ferramenta fornece recursos abrangentes de criação de perfil de dados. Isso permitirá que você obtenha insights sobre a qualidade dos dados, detecte anomalias e entenda os padrões de distribuição de dados. Procure uma ferramenta com recursos avançados de limpeza para corrigir erros, padronizar formatos, remover duplicatas e validar dados.

• Recursos de monitoramento de dados:

Considere ferramentas que vão além de soluções únicas e fornecem recursos de monitoramento contínuo de dados. Selecione uma ferramenta que permita rastrear métricas de qualidade de dados, configurar alertas para anomalias e estabelecer linhagem de dados para compreender origens e transformações de dados ao longo do tempo.

• Integração perfeita com sistemas existentes:

Garanta a compatibilidade com suas fontes de dados, bancos de dados, armazéns de dados e plataformas de inteligência de negócios para facilitar um processo de implementação tranquilo sem interromper seus fluxos de trabalho estabelecidos. Procure uma ferramenta de qualidade de dados que ofereça conectores ou APIs fáceis de usar para integração perfeita com sua infraestrutura de TI existente para minimizar o trabalho de implementação.

• Interface amigável:

Você deve optar por uma ferramenta de qualidade de dados com uma interface intuitiva e amigável, permitindo que suas equipes adotem e aproveitem os recursos da ferramenta rapidamente. Um processo de implementação simples é essencial e você deve buscar ferramentas que não exijam treinamento técnico extensivo e acelerem o processo de integração.

• Opções de flexibilidade e personalização:

Flexibilidade e personalização são fundamentais, considerando os diversos tipos de dados e requisitos com os quais sua organização lida. Procure uma ferramenta de qualidade de dados que permita criar regras personalizadas de qualidade de dados, fluxos de trabalho e se adaptar às mudanças nos requisitos de qualidade de dados à medida que sua organização evolui.

• Suporte e comunidade do fornecedor:

Avaliar a reputação e o suporte do fornecedor é essencial para o processo de seleção. Priorize fornecedores com histórico de fornecer excelente suporte ao cliente, atualizações regulares e correções de bugs. Além disso, considere ferramentas com uma comunidade ou fórum de usuários ativos, pois isso significa uma base sólida de usuários e a disponibilidade de conhecimento e recursos compartilhados.

• Opções de preço e licenciamento:

Você deve considerar os modelos de preço e as opções de licenciamento da ferramenta de qualidade de dados. Diferentes ferramentas podem oferecer várias estruturas de preços, como modelos baseados em assinatura ou cobranças baseadas no volume de dados ou recursos usados. A escolha de um plano de preços que se alinhe ao orçamento da sua organização e ao uso de dados esperado é crucial. 

Práticas recomendadas para implementação de ferramentas de qualidade de dados

A implementação eficaz de ferramentas de qualidade de dados garante que sua organização possa obter o valor máximo de seus dados e tomar decisões informadas. Aqui estão algumas etapas essenciais e práticas recomendadas para guiá-lo durante o processo:

• Definir claramente os requisitos

Antes de selecionar e implementar ferramentas de qualidade de dados, defina claramente os requisitos específicos de qualidade de dados de sua organização. Identifique os tipos de problemas de qualidade de dados que você encontra com frequência, as fontes de dados que precisam ser melhoradas e os resultados desejados. Ter uma compreensão clara de suas necessidades irá guiá-lo na escolha das ferramentas certas.

• Avalie cuidadosamente as ferramentas

Realize uma avaliação abrangente de várias ferramentas de qualidade de dados disponíveis no mercado. Compare seus recursos, funcionalidades, escalabilidade, facilidade de uso e compatibilidade com sua infraestrutura de dados existente. Procure ferramentas que se alinhem melhor com as necessidades de sua organização e as integre perfeitamente em seus processos de gerenciamento de dados.

• Comece pequeno; Escala Gradualmente

Ao implementar ferramentas de qualidade de dados, comece com um projeto piloto ou um pequeno segmento de seus dados. Essa abordagem permite testar a eficácia da ferramenta e identificar possíveis desafios ou ajustes necessários. Quando estiver confiante nos resultados, aumente gradualmente a implementação em conjuntos de dados mais significativos.

• Envolva as Partes Interessadas e Especialistas

Inclua as principais partes interessadas no processo de tomada de decisão, como analistas de dados, engenheiros de dados e usuários de negócios. Suas informações são valiosas para entender pontos problemáticos específicos de qualidade de dados e para garantir que as ferramentas selecionadas estejam alinhadas com seus requisitos. Além disso, considere procurar aconselhamento de especialistas ou consultores de qualidade de dados para fazer escolhas informadas.

• Forneça treinamento e suporte

Treine os membros de sua equipe sobre como usar as ferramentas de qualidade de dados com eficiência. Ofereça workshops ou sessões de treinamento para familiarizá-los com as funcionalidades da ferramenta e as melhores práticas para validação e limpeza de dados. Além disso, estabeleça um sistema de suporte onde os usuários possam buscar ajuda ao enfrentar desafios durante a adoção da ferramenta.

Palavras finais

A qualidade dos dados é um compromisso contínuo com a excelência, moldando todas as decisões em um ecossistema orientado por dados. Ao adotar ferramentas de qualidade de dados, as organizações incorporam uma cultura de excelência de dados em suas operações principais, garantindo que os dados permaneçam confiáveis ​​e consistentes durante todo o seu ciclo de vida. Consequentemente, as equipes de dados podem se concentrar em analisar os dados e extrair insights, em vez de gastar esforços excessivos na limpeza e reconciliação manual dos dados.

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