# Mejor Software de Data Fabric para Empresas *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Los productos clasificados en la categoría general Tela de Datos son similares en muchos aspectos y ayudan a empresas de todos los tamaños a resolver sus problemas comerciales. Sin embargo, las características, precios, configuración e instalación de empresas de tamaño empresarial difieren de las empresas de otros tamaños, por eso emparejamos a los compradores con la Empresa Comercial Tela de Datos adecuada para satisfacer sus necesidades. Compare las calificaciones de los productos basadas en reseñas de usuarios empresariales o conecte con uno de los asesores de compra de G2 para encontrar las soluciones adecuadas dentro de la categoría Empresa Comercial Tela de Datos. Además de calificar para la inclusión en la categoría Software de Data Fabric, para calificar para la inclusión en la categoría Empresa Comercial Software de Data Fabric, un producto debe tener al menos 10 reseñas dejadas por un revisor de una empresa comercial. ## Top Software de Data Fabric at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [ServiceNow Workflow Data Fabric](https://www.g2.com/es/products/servicenow-workflow-data-fabric/reviews) | 4.3/5.0 (138 reviews) | Acceso a datos sin copia dentro de los flujos de trabajo de ServiceNow | "[Inteligencia en tiempo real sin copias con ServiceNow Workflow Data Fabric](https://www.g2.com/es/survey_responses/servicenow-workflow-data-fabric-review-12543653)" | | 2 | [SAP Datasphere](https://www.g2.com/es/products/sap-datasphere/reviews) | 4.2/5.0 (166 reviews) | Tela de datos federada nativa de SAP con preservación semántica | "[SAP Datasphere: una plataforma poderosa para la integración de datos y conocimientos empresariales en tiempo real](https://www.g2.com/es/survey_responses/sap-datasphere-review-12817894)" | | 3 | [K2View](https://www.g2.com/es/products/k2view/reviews) | 4.6/5.0 (43 reviews) | Tejido de datos basado en entidades para acceso en tiempo real | "[Una solución práctica para gestionar datos empresariales a gran escala](https://www.g2.com/es/survey_responses/k2view-review-12928262)" | | 4 | [Discovery Hub](https://www.g2.com/es/products/discovery-hub/reviews) | 4.3/5.0 (147 reviews) | Automatización de almacenes de datos de bajo código con linaje | "[Consistencia y automatización de datos sin esfuerzo](https://www.g2.com/es/survey_responses/discovery-hub-review-12028087)" | | 5 | [Denodo](https://www.g2.com/es/products/denodo/reviews) | 4.3/5.0 (39 reviews) | Virtualización de datos federados a través de fuentes heterogéneas | "[Virtualización de datos sin esfuerzo con seguridad de primera categoría](https://www.g2.com/es/survey_responses/denodo-review-12582329)" | | 6 | [Astro by Astronomer](https://www.g2.com/es/products/astro-by-astronomer/reviews) | 4.5/5.0 (135 reviews) | Orquestación de Airflow gestionada con abstracción de infraestructura | "[Excelente experiencia para desarrolladores y clientes](https://www.g2.com/es/survey_responses/astro-by-astronomer-review-8428848)" | | 7 | [Incorta](https://www.g2.com/es/products/incorta/reviews) | 4.4/5.0 (55 reviews) | Analítica de ELT de múltiples fuentes con transformación cero | "[Facilitación de la presentación y el acceso a la información](https://www.g2.com/es/survey_responses/incorta-review-9467627)" | | 8 | [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/es/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews) | 4.3/5.0 (71 reviews) | Tejido de datos unificado con virtualización gobernada por IA | "[Solución integral para flujos de trabajo intensivos en datos](https://www.g2.com/es/survey_responses/ibm-cloud-pak-for-data-review-12967373)" | | 9 | [Google Cloud Knowledge Catalog](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-knowledge-catalog/reviews) | 4.3/5.0 (17 reviews) | Tejido de datos entre silos con gobernanza unificada | "[Herramienta imprescindible para empresas que recopilan datos en el océano.](https://www.g2.com/es/survey_responses/google-cloud-knowledge-catalog-review-8951605)" | | 10 | [Progress MarkLogic](https://www.g2.com/es/products/progress-marklogic/reviews) | 4.3/5.0 (65 reviews) | Tejido de datos no estructurados multi-modelo con búsqueda empresarial | "[Soy ingeniero de soporte técnico trabajando con Microsoft en identidad de Azure.](https://www.g2.com/es/survey_responses/progress-marklogic-review-9456409)" | ## How Many Software de Data Fabric Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 78 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.33/5 (↑0.01 vs May 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 90 - **Buyer Segments**: Empresa 45% │ Pequeña empresa 27% │ Mercado medio 27% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: K2View (+0.26%) - Among all products in this category, K2View recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 18, 2026* ## How Does G2 Rank Software de Data Fabric Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 1,800+ Reseñas auténticas - 78+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. --- **Sponsored** ### Cloudera Cloudera es la única empresa de plataforma de datos híbridos e inteligencia artificial en la que las grandes organizaciones confían para llevar la IA a sus datos dondequiera que se encuentren. A diferencia de otros proveedores, Cloudera ofrece una experiencia en la nube consistente que converge nubes públicas, centros de datos locales y el borde, aprovechando una base de código abierto probada. Como pionero en big data, Cloudera capacita a las empresas para aplicar IA y ejercer control sobre el 100% de sus datos, en todas sus formas, mejorando la seguridad, la gobernanza y los conocimientos en tiempo real y predictivos. Las marcas más grandes del mundo en todas las industrias confían en Cloudera para transformar la toma de decisiones y, en última instancia, aumentar los resultados finales, protegerse contra amenazas y salvar vidas. La plataforma de datos e inteligencia artificial de Cloudera incluye: Cloudera AI: Despliega y escala cualquier modelo de IA, en cualquier lugar. Cloudera lleva el cómputo a los datos gobernados donde se encuentren para una IA privada en cualquier lugar por diseño. El control completo, la seguridad y la gobernanza de datos, modelos, agentes e inferencias críticos para la misión aseguran implementaciones de IA soberana más rápidas. Cloudera Data-in-Motion: Toma decisiones rápidas a partir de datos en tiempo real en cualquier lugar. Mueve datos con cualquier estructura desde cualquier fuente a cualquier destino sin problemas a través de entornos híbridos, permitiendo decisiones críticas para el negocio en el momento al procesar y analizar datos en tiempo real en cualquier lugar, desde el borde hasta la IA, a medida que el negocio ocurre. Cloudera Open Data Lakehouse: Procesa cualquier dato, en cualquier lugar, para obtener conocimientos accionables. Toma decisiones inteligentes con un data lakehouse abierto impulsado por Apache Iceberg que ofrece datos confiables, fiables y unificados para alimentar agentes, aplicaciones de IA y análisis, mejorando la colaboración, rompiendo silos y simplificando el intercambio. Cloudera Unified Data Fabric: Unifica la seguridad y la gobernanza en todo el patrimonio de datos. Avanza más allá de la gestión de datos fragmentada: Rompe silos y conecta fuentes de datos dispares de manera inteligente y segura para proporcionar una vista unificada de todos los datos organizacionales y un control centralizado de extremo a extremo en entornos de datos híbridos complejos. [Visitar sitio web](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=2394&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=2394&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=2394&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1886&secure%5Bresource_id%5D=2394&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Fdata-fabric%2Fenterprise&secure%5Btoken%5D=43c6bfc195b40fa944843a0944373fa0f8938f6b46d9221d4311aefe01424bda&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.cloudera.com%2Fproducts%2Fcloudera-data-platform%2Fcdp-demos.html%3Finternal_link%3Dp18%23get-started&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Software de Data Fabric Products in 2026? ### 1. [ServiceNow Workflow Data Fabric](https://www.g2.com/es/products/servicenow-workflow-data-fabric/reviews) Workflow Data Fabric es la base de datos preparada para IA de la Plataforma de IA de ServiceNow. Se conecta a cualquier tipo de datos—estructurados, no estructurados y en streaming—los contextualiza con significado empresarial y gobernanza, y los controla con linaje y políticas para que los empleados y agentes de IA puedan actuar con confianza sobre información en tiempo real para prevenir interrupciones, resolver solicitudes más rápido y optimizar operaciones, todo en una sola plataforma. Cómo Workflow Data Fabric convierte los datos en acción instantánea Conectar Unifica datos de sistemas como Salesforce, SAP, Workday, lagos de datos y flujos de eventos en tiempo real sin duplicación o integraciones frágiles punto a punto. Con Zero Copy Connectors, Stream Connect, External Content Connectors e Integration Hub, WDF simplifica la arquitectura y reduce el costo y tiempo de integración. Contextualizar Da significado empresarial a los datos y hazlos confiables con un Catálogo de Datos activo, gobernanza integrada y linaje. Usa Knowledge Graph para mapear relaciones (por ejemplo, clientes, activos, pedidos) para que los agentes de IA y flujos de trabajo entiendan el contexto y tomen decisiones precisas en el flujo de trabajo. Controlar Aplica políticas, permisos y medidas de cumplimiento en todas las fuentes conectadas para que las personas adecuadas y los agentes de IA accedan a los datos correctos, en el momento adecuado, con total auditabilidad y trazabilidad—no más copias ocultas o canalizaciones opacas. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 138 **How Do G2 Users Rate ServiceNow Workflow Data Fabric?** - **Gobernanza:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Integración de datos:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidad de uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Protección de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind ServiceNow Workflow Data Fabric?** - **Vendedor:** [ServiceNow](https://www.g2.com/es/sellers/servicenow) - **Sitio web de la empresa:** https://www.servicenow.com/ - **Año de fundación:** 2004 - **Ubicación de la sede:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @servicenow (55,548 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/29352/ (35,081 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 45% Empresa, 27% Mediana Empresa #### What Are ServiceNow Workflow Data Fabric's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (37 reviews) - Integraciones (34 reviews) - Automatización (30 reviews) - Mejora de la eficiencia (26 reviews) - Gestión de Datos (25 reviews) **Cons:** - Configuración compleja (23 reviews) - Configuración difícil (17 reviews) - Caro (15 reviews) - Rendimiento lento (14 reviews) - Complejidad (13 reviews) ### 2. [SAP Datasphere](https://www.g2.com/es/products/sap-datasphere/reviews) SAP Datasphere es un servicio unificado para la integración de datos, catalogación, modelado semántico, almacenamiento de datos y virtualización de cargas de trabajo a través de todos tus datos. Permite a cada profesional de datos ofrecer acceso fluido y escalable a datos empresariales críticos para la misión. SAP Datasphere, y su ecosistema de datos abierto, es la base para una estructura de datos empresariales. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 166 **How Do G2 Users Rate SAP Datasphere?** - **Gobernanza:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Integración de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidad de uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Protección de datos:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind SAP Datasphere?** - **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/es/sellers/sap) - **Sitio web de la empresa:** https://www.sap.com/ - **Año de fundación:** 1972 - **Ubicación de la sede:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,052 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,955 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Analista de Negocios - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 40% Empresa, 35% Mediana Empresa #### What Are SAP Datasphere's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (43 reviews) - Integraciones fáciles (33 reviews) - Gestión de Datos (29 reviews) - Analítica (22 reviews) - Colaboración (21 reviews) **Cons:** - Rendimiento lento (25 reviews) - Caro (23 reviews) - Problemas de rendimiento (23 reviews) - Problemas de integración (19 reviews) - Configuración compleja (17 reviews) ### 3. [K2View](https://www.g2.com/es/products/k2view/reviews) La plataforma de productos de datos K2view compone y entrega contexto operativo como productos de datos reutilizables para impulsar casos de uso como IA agente, Customer 360, generación de datos sintéticos, privacidad de datos y cumplimiento, y gestión de datos de prueba. El contexto operativo representa vistas completas, gobernadas y en tiempo real de entidades comerciales como clientes, pedidos y productos, lo que permite datos consistentes y confiables para casos de uso operativos, analíticos y de IA. La plataforma integra datos fragmentados de múltiples fuentes en productos de datos consistentes y continuamente actualizados, entregados bajo demanda a sistemas y usuarios descendentes. Cada producto de datos es una unidad autónoma que integra y organiza datos de múltiples fuentes por entidad, los persiste en una Micro-Base de Datos de alto rendimiento y los gobierna en tránsito. Procesa y enriquece datos en memoria, los sincroniza continuamente con sistemas fuente y los entrega a sistemas autorizados a través de APIs, SQL, mensajería, CDC, MCP y RAG. Las capacidades principales incluyen: • K2Studio: Herramienta gráfica para diseñar, crear y desplegar productos de datos, acelerada por copilotos de IA • Conectividad e Integración Universal: Conéctese a cualquier fuente o destino (estructurado, semiestructurado, no estructurado) en la nube y en las instalaciones, soportando entrega por lotes y en tiempo real, síncrona/asíncrona, y push/pull • Catálogo de Datos Aumentado y Gobernanza: Descubrimiento y clasificación impulsados por IA con aplicación en tránsito de políticas de privacidad y calidad de datos • Transformación Avanzada: Transformaciones y enriquecimiento de datos en memoria (RAM) para procesamiento casi en tiempo real • Habilitación de IA y Agente: Servidor MCP incorporado por producto de datos y capacidad para crear agentes de datos con capacidades de planificación, razonamiento y ejecución • Despliegue Flexible: Nube, en las instalaciones, híbrido; soporta arquitecturas de tejido, malla, hub • Monitoreo K2Cloud: Visibilidad en el uso de productos de datos y SLAs **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 43 **How Do G2 Users Rate K2View?** - **Gobernanza:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Integración de datos:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidad de uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Protección de datos:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind K2View?** - **Vendedor:** [K2View](https://www.g2.com/es/sellers/k2view) - **Año de fundación:** 2009 - **Ubicación de la sede:** Dallas, TX - **Twitter:** @K2View (142 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1012853 (192 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Telecomunicaciones, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 41% Empresa, 35% Pequeña Empresa #### What Are K2View's Pros and Cons? **Pros:** - Gestión de Datos (3 reviews) - Compartición de datos (3 reviews) - Facilidad de uso (3 reviews) - Eficiencia (3 reviews) - Organización (3 reviews) **Cons:** - Complejidad (3 reviews) - Configuración compleja (3 reviews) - Alta Requisito Técnico (3 reviews) - Curva de aprendizaje (3 reviews) - Dificultad de aprendizaje (3 reviews) ### 4. [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/es/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews) IBM Cloud Pak® for Data es una plataforma de datos e inteligencia artificial completamente integrada que moderniza cómo las empresas recopilan, organizan y analizan datos, formando la base para infundir IA en toda su organización. Ejecutándose en Red Hat OpenShift y disponible en cualquier nube, esta plataforma unificada ayuda a las empresas a automatizar el ciclo de vida de IA de extremo a extremo. La estructura de datos inteligente en IBM Cloud Pak for Data permite consultas distribuidas automatizadas a escala sin movimiento de datos; descubrimiento y comprensión automatizados de datos listos para el negocio; políticas universales de privacidad y uso automatizadas en todo el ecosistema de datos; y entrenamiento de modelos optimizado, precisión y explicabilidad. La plataforma ofrece los siguientes casos de uso: • Acceso y disponibilidad de datos – Elimine los silos de datos y simplifique su panorama de datos para permitir una extracción de valor más rápida y rentable de sus datos. • Calidad y gobernanza de datos - Aplique soluciones y metodologías de gobernanza para ofrecer datos de negocio confiables. • Privacidad y seguridad de datos - Comprenda y gestione completamente los datos sensibles con un marco de privacidad omnipresente. • ModelOps - Automatice el ciclo de vida de IA y sincronice las aplicaciones y los pipelines de modelos para escalar los despliegues de IA. • Gobernanza de IA – Asegúrese de que su IA sea transparente, conforme y confiable con una mayor visibilidad en el desarrollo de modelos, con capacidades como IA explicable, gestión de riesgos de modelos y detección de sesgos. • IA para Operaciones Financieras - Automatice e integre la planificación en toda su organización, desde la planificación y análisis financiero hasta la planificación de la fuerza laboral, pronósticos de ventas y planificación de la cadena de suministro. • IA para Atención al Cliente - Reduzca el tiempo de resolución, disminuya el volumen de llamadas y aumente la satisfacción del cliente. IBM Watson Assistant (WA) puede proporcionar asistencia automatizada impulsada por IA y permitir que los agentes humanos manejen mejor las consultas. IBM Watson Discovery (WD) complementa a Watson Assistant y puede ayudar a desbloquear conocimientos de contenido empresarial complejo. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 71 **How Do G2 Users Rate IBM Cloud Pak for Data?** - **Gobernanza:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Integración de datos:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidad de uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Protección de datos:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind IBM Cloud Pak for Data?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,679 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 51% Empresa, 28% Pequeña Empresa ### 5. [Cloudera](https://www.g2.com/es/products/cloudera/reviews) Cloudera es la única empresa de plataforma de datos híbridos e inteligencia artificial en la que las grandes organizaciones confían para llevar la IA a sus datos dondequiera que se encuentren. A diferencia de otros proveedores, Cloudera ofrece una experiencia en la nube consistente que converge nubes públicas, centros de datos locales y el borde, aprovechando una base de código abierto probada. Como pionero en big data, Cloudera capacita a las empresas para aplicar IA y ejercer control sobre el 100% de sus datos, en todas sus formas, mejorando la seguridad, la gobernanza y los conocimientos en tiempo real y predictivos. Las marcas más grandes del mundo en todas las industrias confían en Cloudera para transformar la toma de decisiones y, en última instancia, aumentar los resultados finales, protegerse contra amenazas y salvar vidas. La plataforma de datos e inteligencia artificial de Cloudera incluye: Cloudera AI: Despliega y escala cualquier modelo de IA, en cualquier lugar. Cloudera lleva el cómputo a los datos gobernados donde se encuentren para una IA privada en cualquier lugar por diseño. El control completo, la seguridad y la gobernanza de datos, modelos, agentes e inferencias críticos para la misión aseguran implementaciones de IA soberana más rápidas. Cloudera Data-in-Motion: Toma decisiones rápidas a partir de datos en tiempo real en cualquier lugar. Mueve datos con cualquier estructura desde cualquier fuente a cualquier destino sin problemas a través de entornos híbridos, permitiendo decisiones críticas para el negocio en el momento al procesar y analizar datos en tiempo real en cualquier lugar, desde el borde hasta la IA, a medida que el negocio ocurre. Cloudera Open Data Lakehouse: Procesa cualquier dato, en cualquier lugar, para obtener conocimientos accionables. Toma decisiones inteligentes con un data lakehouse abierto impulsado por Apache Iceberg que ofrece datos confiables, fiables y unificados para alimentar agentes, aplicaciones de IA y análisis, mejorando la colaboración, rompiendo silos y simplificando el intercambio. Cloudera Unified Data Fabric: Unifica la seguridad y la gobernanza en todo el patrimonio de datos. Avanza más allá de la gestión de datos fragmentada: Rompe silos y conecta fuentes de datos dispares de manera inteligente y segura para proporcionar una vista unificada de todos los datos organizacionales y un control centralizado de extremo a extremo en entornos de datos híbridos complejos. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Cloudera?** - **Gobernanza:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Integración de datos:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidad de uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Protección de datos:** 7.2/10 (Category avg: 8.9/10) **Who Is the Company Behind Cloudera?** - **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/es/sellers/cloudera) - **Sitio web de la empresa:** https://www.cloudera.com - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @cloudera (106,452 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,446 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 42% Empresa, 32% Pequeña Empresa #### What Are Cloudera's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (22 reviews) - Escalabilidad (17 reviews) - Seguridad (9 reviews) - Gestión de Datos (8 reviews) - Características (8 reviews) **Cons:** - Caro (16 reviews) - Complejidad (7 reviews) - Aprendizaje difícil (5 reviews) - Documentación deficiente (4 reviews) - Problemas de acceso (3 reviews) ### 6. [Discovery Hub](https://www.g2.com/es/products/discovery-hub/reviews) Con más de 3,000 clientes globales, Timextender ofrece una suite completa de productos que incluye Integración de Datos, Gestión de Datos Maestros, Calidad de Datos y Orquestación. Estas herramientas permiten a las organizaciones automatizar y simplificar procesos de datos complejos, asegurando alta calidad de datos y gobernanza a través de plataformas. Las soluciones de Timextender están diseñadas para ayudar a las empresas a gestionar eficientemente sus activos de datos sin necesidad de programación extensa, potenciando la toma de decisiones informadas y mejorando la eficiencia operativa. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 147 **How Do G2 Users Rate Discovery Hub?** - **Integración de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilidad de uso:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Discovery Hub?** - **Vendedor:** [Timextender](https://www.g2.com/es/sellers/timextender) - **Sitio web de la empresa:** https://www.timextender.com - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Aarhus, DK - **Twitter:** @timextender (17,630 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timextender/ (92 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Consultor de Inteligencia de Negocios - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 45% Mediana Empresa, 34% Pequeña Empresa #### What Are Discovery Hub's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (67 reviews) - Atención al Cliente (33 reviews) - Automatización (25 reviews) - Simple (23 reviews) - Ahorro de tiempo (22 reviews) **Cons:** - Limitaciones (18 reviews) - Gestión de Datos (17 reviews) - Documentación deficiente (13 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (11 reviews) - Informe de errores (9 reviews) ## What Is Software de Data Fabric? [Software de Infraestructura de TI](https://www.g2.com/es/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Software de Data Fabric? - [Herramientas de Calidad de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-quality) - [Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático](https://www.g2.com/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Plataformas de Integración de Big Data](https://www.g2.com/es/categories/big-data-integration-platforms) - [Software de Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático](https://www.g2.com/es/categories/machine-learning-data-catalog) - [Herramientas de Gobernanza de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-governance-tools) - [Plataformas de DataOps](https://www.g2.com/es/categories/dataops-platforms) - [Software de Gestión Activa de Metadatos](https://www.g2.com/es/categories/active-metadata-management) --- ## How Do You Choose the Right Software de Data Fabric? ### Lo que debes saber sobre el software de tejido de datos ### ¿Qué es el Software de Data Fabric? El software de data fabric es una arquitectura que conecta fuentes, tipos y la ubicación de los datos y proporciona una integración de datos de extremo a extremo. Es un entorno unificado para servicios y tecnologías de datos, ayudando con la gestión de datos. Usando esta plataforma, las organizaciones pueden recopilar datos empresariales de fuentes dispares y proporcionarlos a varios equipos dentro de la empresa sin ayuda externa. Los datos se extraen mediante APIs de almacenes de datos, lagos de datos, bases de datos y aplicaciones. El software de data fabric puede mejorarse incorporando inteligencia artificial (IA) o aprendizaje automático (ML). Las versiones potenciadas por IA de estas herramientas proporcionan recomendaciones personalizadas para seleccionar conjuntos de datos que pueden acelerar la velocidad de los proyectos de ciencia de datos. Los activos de datos generalmente se generan en silos, mientras que los ciclos de preparación de datos en la tubería de datos son largos y consumen mucho tiempo, afectando la optimización de datos de una organización. Los sistemas de data fabric ayudan a estandarizar las prácticas de gestión de datos a través de servicios en la nube, locales y de borde. Estas herramientas generalmente incluyen varias tecnologías de gestión de datos como [catálogo de datos](https://www.g2.com/categories/machine-learning-data-catalog), [gobernanza](https://www.g2.com/categories/data-governance), virtualización, integración, tubería y orquestación. El software de data fabric ayuda a los usuarios a acceder a los datos utilizando flujos de trabajo únicos mientras también democratiza los datos, permitiendo a los ciudadanos de datos acceder a la información en toda la organización. Usar esta herramienta da a las empresas una visión holística del proceso empresarial. ### ¿Cuáles son las Características Comunes del Software de Data Fabric? Las siguientes son algunas características principales del software de data fabric que pueden ayudar a los usuarios de varias maneras: **Entorno de datos unificado:** El software de data fabric crea una arquitectura que integra varios procesos de gestión de datos como colaboración de datos, descubrimiento de datos, análisis de datos, visualización de datos, acceso a datos y control de datos en una sola plataforma. Esto elimina la necesidad de múltiples productos de integración de datos. **Colaboración y compartición de datos:** El software de data fabric permite la conectividad de datos en una sola vista unificada, ayudando a que los datos sean accesibles o compartidos con aplicaciones internas y externas. **Gobernanza y cumplimiento:** Los propietarios de datos mantienen el control total sobre quién puede visitar, editar, descargar o consultar sus conjuntos de datos. El software de data fabric permite el cumplimiento, preserva la integridad y controla el acceso. Estas herramientas también incorporan la calidad de los datos en cada paso de la gestión de datos. **Agnóstico al entorno:** El software de data fabric permite la gestión de datos a través de múltiples entornos como locales, en la nube, híbridos y multi-nube. **Gestión de metadatos:** El data fabric tiene capacidades de linaje de datos y actualidad de datos, lo que significa que contiene el historial de migración y transformación de datos. La actualidad de los datos define el estado de los datos: activos o archivados. **Análisis y visualización de datos:** Estas herramientas utilizan análisis continuos sobre los activos de metadatos existentes para obtener mejores perspectivas empresariales. ### ¿Cuáles son los Beneficios del Software de Data Fabric? Aunque hay muchas tecnologías de gestión de datos como la gestión de datos maestros, hubs de datos y lagos de datos, el data fabric se diferencia de ellas en varias maneras. **Gestión de datos mejorada:** El software de data fabric ayuda a recuperar, validar y enriquecer datos automáticamente. Ayuda en la integración y gestión de datos empresariales. También ayuda a proporcionar una vista unificada de los datos, lo que permite a los usuarios finales identificar y rastrear datos fácilmente y usarlos eficientemente. La automatización y la integración ayudan en la orquestación dinámica de datos a través de un ecosistema distribuido. **Fácil de usar:** Los usuarios técnicos y no técnicos pueden usar plataformas de data fabric. La arquitectura hace posible crear varias interfaces de usuario. Los usuarios empresariales pueden crear paneles elegantes y usarlos para varias otras funciones, mientras que los científicos de datos también pueden usarlos para una exploración profunda de datos. **Compatible con entornos de alojamiento híbridos:** Los data fabrics son agnósticos al entorno. Pueden ayudar en la integración bidireccional con casi todos los componentes para crear una estructura similar a una tela y eliminar la necesidad de codificación. El software de data fabric soporta entornos locales, en la nube híbrida y multi-nube. **Alta escalabilidad:** Los sistemas de data fabric pueden gestionar datos a escala empresarial. Ayuda a ingerir datos automáticamente, que normalmente permanecerían sin utilizar. Son escalables con mínima interferencia y sin necesidad de inversión en hardware costoso o personal capacitado. La arquitectura de datos ayuda a reducir la complejidad de los grandes datos y, en última instancia, impulsa resultados empresariales estratégicos. **Perspectivas rápidas:** La automatización de tareas de ingeniería de datos y la mejora de la integración ayudan a entregar perspectivas en tiempo real más rápido. Además, el análisis continuo de datos utilizado por el data fabric también ayuda a proporcionar valor a través del acceso rápido. El software de data fabric combina almacenes de datos y lagos de datos e integra datos de múltiples aplicaciones, proporcionando servicios que ayudan a las organizaciones a monitorear y controlar sus datos. **Integración sin problemas:** El software de data fabric resuelve el desafío común de los grandes datos en las organizaciones. Esta herramienta elimina los silos de datos a través de un enfoque holístico y ayuda en la integración sin problemas de datos a través de varias funciones. Muchas cargas de trabajo se están moviendo a la nube, y esto requiere datos. El software de data fabric agiliza este movimiento desde la nube al centro de datos o entre nubes híbridas. ### ¿Quién Usa el Software de Data Fabric? Las plataformas de data fabric tienen varios interesados dentro de una organización. **Científicos de datos:** Los científicos de datos usan el software de data fabric para explorar datos empresariales profundos y ocultos para compartir con otros departamentos para obtener perspectivas accionables. **Usuarios empresariales:** Los usuarios empresariales de la organización, como los especialistas en marketing, pueden usar estas herramientas para tomar decisiones empresariales críticas. Las soluciones de data fabric inteligentes son la arquitectura de datos emergente que ayuda a las organizaciones a acelerar sus iniciativas de datos empresariales. #### Software Relacionado con el Software de Data Fabric A continuación se presentan algunas herramientas que se pueden usar con el software de data fabric: [Software de catálogo de datos de aprendizaje automático](https://www.g2.com/categories/machine-learning-data-catalog) **:** Los catálogos de datos de aprendizaje automático permiten a las organizaciones categorizar, acceder, interpretar y colaborar datos a través de múltiples fuentes de datos y mantener un alto nivel de gobernanza y gestión de acceso. El data fabric ayuda a identificar, recopilar y analizar fuentes de datos y metadatos. [Software de calidad de datos](https://www.g2.com/categories/data-quality) **:** El software de calidad de datos utiliza un conjunto de tecnologías para identificar, entender, prevenir y corregir problemas con los datos utilizados para la toma de decisiones. Las herramientas de calidad de datos realizan funciones críticas como el perfilado de datos, el análisis, la estandarización, la limpieza, el flujo de trabajo incorporado y las bases de conocimiento. [Software de gobernanza de datos](https://www.g2.com/categories/data-governance) **:** El software de gobernanza de datos se utiliza para hacer cumplir las políticas relacionadas con los datos. Estos productos ayudan a establecer directrices, procesos y medidas de responsabilidad para garantizar que se cumplan los estándares de calidad de los datos. Las herramientas de gobernanza de datos permiten a las organizaciones desarrollar un marco para saber qué datos poseen y cómo usarlos de manera óptima. [Software de preparación de datos](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** La preparación y entrega de datos son pasos importantes en la transformación e integración de datos durante el ciclo de vida de la tubería de datos. La preparación de datos comienza con la carga de datos en una plataforma de datos desde un lago de datos. Luego comienza el procesamiento de datos utilizando herramientas de extracción, transformación y carga o extracción, carga y transformación (ETL o ELT). El resultado son datos preparados. ### Desafíos con el Software de Data Fabric Aunque los sistemas de data fabric están destinados a la gestión de datos, hay algunos desafíos al implementar sus servicios. A continuación se presentan algunos desafíos que enfrentan comúnmente las organizaciones: **Despliegue y configuración de servicios:** Es posible que los servicios deban desplegarse en múltiples servidores para optimizar el rendimiento. Esto puede requerir configurar los servicios de maneras específicas para que funcionen juntos. **Creación de un modelo de datos y gestión de datos:** Un modelo de datos determina cómo se estructurarán y organizarán los datos. Por lo tanto, se vuelve necesario construir un modelo de datos que cumpla con las necesidades de la organización y pueda gestionarse fácilmente. El data fabric unifica los datos a través de varios tipos de datos y puntos utilizando un grafo de conocimiento semántico. Uno de los desafíos es gestionar y guardar datos. Los datos están disponibles en diferentes formatos; por lo tanto, el software debe ser capaz de manejar y gestionar todo tipo de datos. Construir una arquitectura que soporte diferentes entornos es un desafío. **Integración con sistemas externos:** El data fabric hace posible la integración con múltiples sistemas. Para la integración con sistemas externos, generalmente se crea un software de middleware para mediar entre estos sistemas externos y las herramientas de data fabric, gestionando su comunicación. El desafío aquí es que dos sistemas que se comunican pueden tener arquitecturas diferentes; por lo tanto, es un desafío producir un único middleware. **Seguridad de datos:** La protección de datos es primordial para cualquier organización. Uno de los desafíos, cuando los datos se transfieren de un punto a otro utilizando herramientas de data fabric, es que los datos son vulnerables a ataques. Sin embargo, esto se puede evitar introduciendo cortafuegos para garantizar la seguridad. También es esencial ir más allá del enmascaramiento y cifrado de datos para garantizar una protección total de los datos. ### ¿Cómo Comprar Software de Data Fabric? #### Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Data Fabric El software de data fabric resuelve varias preocupaciones o desafíos de gestión de datos en una organización. Antes de comprar software de data fabric, es importante entender los requisitos existentes de la organización. Si una organización solo necesita deduplicación y validación de datos, una herramienta de calidad de datos puede ayudar. Muchas organizaciones también eligen soluciones de procesamiento de datos como herramientas ETL para procesar e integrar sus datos. Dependiendo de dónde en la organización haya una necesidad de gestión de datos, se pueden elegir soluciones de data fabric. #### Comparar Productos de Software de Data Fabric **Crear una lista larga** Una lista de proveedores de software de data fabric puede ayudar a entender sus ofertas. El equipo en la organización puede entonces evaluar a los proveedores que cumplirían con las necesidades de la organización. **Crear una lista corta** Después de evaluar varias soluciones de data fabric, los responsables de la toma de decisiones de la organización pueden seleccionar algunas dependiendo de qué proveedores se ajusten a sus necesidades. **Realizar demostraciones** Después de seleccionar proveedores, las empresas deben buscar una demostración. La demostración ofrece una mejor comprensión de la funcionalidad técnica del software. Hoy en día, las herramientas de data fabric vienen con características de inteligencia artificial. Las recomendaciones basadas en IA ayudan a una recuperación de datos más rápida. Estas podrían ser algunas características importantes que los equipos necesitan conocer. Profesionales de TI, científicos de datos, así como equipos de gestión de datos y de negocios pueden asistir a la demostración para evaluar el producto desde varias perspectivas. #### Selección de Software de Data Fabric **Elegir un equipo de selección** Un equipo de selección es una mezcla de usuarios técnicos y usuarios empresariales como científicos de datos, equipos de gestión de datos y equipos de marketing. Junto con eso, el equipo debe tener un tomador de decisiones clave. **Negociación** Una vez que se selecciona un proveedor para su software, es aconsejable entender su precio y negociar si es necesario. La parte de la negociación depende completamente del presupuesto de la organización y la diferencia entre el precio del producto y el presupuesto. **Decisión final** Después de que ambas partes lleguen a un acuerdo mutuamente aceptable, es hora de decidir si comprar el software.