# Mejor Herramientas de Calidad de Datos para Empresas *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Los productos clasificados en la categoría general Calidad de los 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 Calidad de los 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 Calidad de los datos. Además de calificar para la inclusión en la categoría Herramientas de Calidad de Datos, para calificar para la inclusión en la categoría Empresa Comercial Herramientas de Calidad de Datos, un producto debe tener al menos 10 reseñas dejadas por un revisor de una empresa comercial. ## Top Herramientas de Calidad de Datos at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [SAS Viya](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews) | 4.3/5.0 (758 reviews) | Limpieza de datos automatizada con pipelines de IA/ML gobernados | "[Potente y transformando datos en decisiones, de manera fácil e inteligente.](https://www.g2.com/es/survey_responses/sas-viya-review-12682824)" | | 2 | [Monte Carlo](https://www.g2.com/es/products/monte-carlo/reviews) | 4.3/5.0 (522 reviews) | Proactive pipeline anomaly detection with ML-powered observability | "[Observabilidad y Linaje de Datos Inteligentes que Ahorra Horas de Depuración](https://www.g2.com/es/survey_responses/monte-carlo-review-12935974)" | | 3 | [dbt](https://www.g2.com/es/products/dbt/reviews) | 4.7/5.0 (206 reviews) | Calidad de transformación SQL con pruebas automatizadas | "[Transformaciones de datos sin esfuerzo con dbt](https://www.g2.com/es/survey_responses/dbt-review-12737111)" | | 4 | [HubSpot Data Hub](https://www.g2.com/es/products/hubspot-data-hub/reviews) | 4.5/5.0 (560 reviews) | HubSpot-native CRM deduplication and data quality | "[El Hub de Datos de HubSpot mantiene los datos de los clientes limpios y centralizados.](https://www.g2.com/es/survey_responses/hubspot-data-hub-review-12562615)" | | 5 | [DQLabs](https://www.g2.com/es/products/dqlabs/reviews) | 4.6/5.0 (43 reviews) | AI-driven data quality and pipeline observability | "[Automatiza la Gobernanza de Datos](https://www.g2.com/es/survey_responses/dqlabs-review-12020560)" | | 6 | [Quest erwin Data Intelligence](https://www.g2.com/es/products/quest-erwin-data-intelligence/reviews) | 4.3/5.0 (31 reviews) | Confianza en la gobernanza y el linaje de datos entre sistemas | "[Interfaz de usuario intuitiva, gobernanza de datos poderosa y automatización.](https://www.g2.com/es/survey_responses/quest-erwin-data-intelligence-review-12911260)" | | 7 | [D&B Connect](https://www.g2.com/es/products/d-b-connect/reviews) | 4.1/5.0 (131 reviews) | CRM record enrichment with firmographic data governance | "[Integración fluida de CRM con enriquecimiento de datos robusto](https://www.g2.com/es/survey_responses/d-b-connect-review-12328160)" | | 8 | [DemandTools](https://www.g2.com/es/products/demandtools/reviews) | 4.6/5.0 (275 reviews) | Deduplicación nativa de Salesforce y limpieza masiva de datos | "[La razón por la que ya no le temo a los archivos CSV.](https://www.g2.com/es/survey_responses/demandtools-review-11536972)" | | 9 | [Demandbase One](https://www.g2.com/es/products/demandbase-one/reviews) | 4.4/5.0 (1,922 reviews) | Enriquecimiento de datos de cuenta unificada dentro de los flujos de trabajo de CRM | "[Demandbase One: Potente segmentación, información de intención y visibilidad a nivel de cuenta](https://www.g2.com/es/survey_responses/demandbase-one-review-12742698)" | | 10 | [Collibra](https://www.g2.com/es/products/collibra/reviews) | 4.2/5.0 (99 reviews) | Centralized DQ monitoring with governed data lineage | "[Módulo de Calidad de Datos de Collibra](https://www.g2.com/es/survey_responses/collibra-review-7563210)" | ## How Many Herramientas de Calidad de Datos Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 245 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.48/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 127 - **Buyer Segments**: Mercado medio 46% │ Empresa 28% │ Pequeña empresa 27% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: QuerySurge (+0.91%) - Among all products in this category, QuerySurge recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 01, 2026* ## How Does G2 Rank Herramientas de Calidad de Datos Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 8,800+ Reseñas auténticas - 245+ 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** ### Plauti Plauti mantiene tus datos de CRM precisos, completos y listos para el negocio. Verifica, deduplica, manipula y asigna registros automáticamente para que tus equipos puedan confiar en sus datos y actuar rápidamente. Porque cuando los datos son correctos, las acciones son correctas. Y cuando las acciones son correctas, la confianza sigue. - Verificar: valida y formatea direcciones, correos electrónicos y números de teléfono - Plauti Agentforce: potencia a los agentes con acciones de gestión de datos - Deduplicar: encuentra, previene y fusiona registros duplicados - Asignar: enruta y asigna cualquier registro al instante - Manipular: maneja datos en una ejecución de acción única - Restaurar: Restaura cambios de registros en tus datos dentro de Salesforce Ya sea que estés mejorando la experiencia del cliente, logrando preparación para IA, mejorando la gobernanza de datos o impulsando la eficiencia operativa, las soluciones trabajan juntas para convertir datos dispersos en un recurso confiable que alimenta la toma de decisiones segura y el crecimiento empresarial. \> 100% Nativo en Salesforce - Sin procesamiento externo, control total de datos. \> Seguridad empresarial - Cumplimiento de Salesforce, sin riesgos de terceros. \> Personalización sin código - Adapta flujos de trabajo fácilmente, sin dependencia de TI. \> Escalable y eficiente - Automatiza procesos y gestiona datos a gran escala. 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[Monte Carlo](https://www.g2.com/es/products/monte-carlo/reviews) Monte Carlo es la plataforma de confianza de agentes, confiada por Nasdaq, Honeywell, Roche y cientos de organizaciones empresariales en todo el mundo. Fundada en 2019 y respaldada por inversores líderes, Monte Carlo fue pionera en la observabilidad de datos y se ha expandido a toda la pila de confiabilidad de IA. Estamos consistentemente clasificados como el número 1 en observabilidad de datos en G2, y estamos construidos para lo que viene a continuación. A medida que las empresas escalan de docenas a cientos de agentes de IA en casos de uso críticos, Monte Carlo monitorea, soluciona problemas y mejora tanto esos agentes como los datos subyacentes que los impulsan. Nuestra plataforma cubre toda la pila de confianza, desde las canalizaciones de datos que alimentan a los agentes, hasta el contexto que recuperan, las decisiones que toman y los resultados que producen, a través de cuatro dimensiones de confianza: calidad del contexto, rendimiento, comportamiento y resultados. De manera crítica, nos encontramos con las empresas dondequiera que estén en el espectro, desde la supervisión guiada por humanos hasta operaciones completamente autónomas. Con más de 100 integraciones a través de Snowflake, Databricks y el resto de su pila, obtiene una cobertura completa sin tener que eliminar nada. Las herramientas de monitoreo tradicionales se detienen en la canalización o cubren solo una dimensión de confiabilidad, dejando a los equipos investigar, diagnosticar y solucionar fallos manualmente a través de herramientas desconectadas. Monte Carlo cierra esa brecha. Los equipos que usan Monte Carlo reducen drásticamente el tiempo para detectar y resolver incidentes de datos e IA, escalan la cobertura de monitoreo sin aumentar el personal y construyen la confianza interna que convierte las inversiones en IA en resultados comerciales reales. Si su organización es lo suficientemente seria sobre la IA como para ponerla frente a clientes, ejecutivos y decisiones críticas, Monte Carlo es la base que necesita. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 522 **How Do G2 Users Rate Monte Carlo?** - **Calidad del soporte:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 6.1/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Monte Carlo?** - **Vendedor:** [Monte Carlo](https://www.g2.com/es/sellers/monte-carlo) - **Sitio web de la empresa:** https://montecarlo.ai/ - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @montecarlodata (1,574 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/monte-carlo-data/ (548 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de Datos Senior - **Top Industries:** Servicios Financieros, Software de Computadora - **Company Size:** 50% Empresa, 42% Mediana Empresa #### What Are Monte Carlo's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (104 reviews) - Alertas (98 reviews) - Monitoreo (92 reviews) - Sistema de alerta (72 reviews) - Calidad de los datos (49 reviews) **Cons:** - Gestión de Alertas (58 reviews) - Sobrecarga de alertas (57 reviews) - Sistema de alerta ineficiente (47 reviews) - Mejora de UX (46 reviews) - Funcionalidad limitada (36 reviews) ### 2. [D&B Connect](https://www.g2.com/es/products/d-b-connect/reviews) D&B Connect (la próxima generación de D&B Optimizer) es una plataforma de gestión de datos impulsada por IA basada en la nube de D&B que proporciona a las empresas datos de clientes e información del mercado. Con D&B Connect, los usuarios pueden colaborar en tareas de gestión de datos, visualizar, monitorear y comparar datos, así como evaluar la salud general de los datos. Las integraciones con plataformas de gestión de datos maestros, plataformas de datos de clientes y CRMs permiten actualizaciones automáticas de datos y detección de anomalías a través del motor de resolución de identidad. Las integraciones MAP permiten la automatización de tareas de marketing multicanal en redes sociales, correo electrónico y sitios web. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate D&B Connect?** - **Calidad del soporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind D&B Connect?** - **Vendedor:** [Dun & Bradstreet](https://www.g2.com/es/sellers/dun-bradstreet) - **Sitio web de la empresa:** https://www.dnb.com - **Ubicación de la sede:** Short Hills, NJ - **Twitter:** @DunBradstreet (22,542 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2385/ (5,747 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NYSE: DNB **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 44% Mediana Empresa, 31% Pequeña Empresa #### What Are D&B Connect's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (18 reviews) - Precisión de los datos (17 reviews) - Calidad de los datos (11 reviews) - Precisión (7 reviews) - Descubrimiento de datos (7 reviews) **Cons:** - Limitaciones (9 reviews) - Curva de aprendizaje (7 reviews) - Caro (6 reviews) - Funcionalidad limitada (6 reviews) - Datos desactualizados (6 reviews) ### 3. [SAS Viya](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya es una plataforma de datos e inteligencia artificial nativa de la nube que permite a los equipos construir, desplegar y escalar inteligencia artificial explicable que impulsa decisiones confiables y seguras. Une todo el ciclo de vida de los datos y la inteligencia artificial y empodera a los equipos para innovar rápidamente mientras equilibra velocidad, automatización y gobernanza por diseño. Viya unifica la gestión de datos, análisis avanzado y toma de decisiones en una sola plataforma, para que las organizaciones puedan pasar de la experimentación a la producción con confianza, entregando un impacto empresarial medible que es seguro, explicable y escalable en cualquier entorno. Las capacidades clave requeridas para entregar decisiones confiables incluyen: • Claridad de extremo a extremo a lo largo del ciclo de vida de los datos y la inteligencia artificial, con linaje incorporado, auditabilidad y monitoreo continuo para apoyar decisiones defendibles. • Gobernanza por diseño, que permite una supervisión consistente a través de datos, modelos y decisiones para reducir el riesgo y acelerar la adopción. • Inteligencia artificial explicable a escala, para que los conocimientos y resultados puedan ser entendidos, validados y confiados tanto por las empresas como por los reguladores. • Análisis operacionalizado, asegurando que el valor continúe más allá del despliegue a través del monitoreo, reentrenamiento y gestión del ciclo de vida. • Despliegue flexible y nativo de la nube, permitiendo a las organizaciones comenzar en cualquier lugar y escalar en todas partes mientras mantienen el control. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 758 **How Do G2 Users Rate SAS Viya?** - **Calidad del soporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind SAS Viya?** - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Sitio web de la empresa:** https://www.sas.com/ - **Año de fundación:** 1976 - **Ubicación de la sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,863 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Estudiante, Programador Estadístico - **Top Industries:** Farmacéuticos, Banca - **Company Size:** 33% Empresa, 33% Pequeña Empresa #### What Are SAS Viya's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (234 reviews) - Características (175 reviews) - Analítica (149 reviews) - Análisis de datos (125 reviews) - Visualización de datos (116 reviews) **Cons:** - Dificultad de aprendizaje (105 reviews) - Complejidad (103 reviews) - Curva de aprendizaje (99 reviews) - Aprendizaje difícil (82 reviews) - Caro (78 reviews) ### 4. [Atlan](https://www.g2.com/es/products/atlan/reviews) Atlan es la capa de contexto para la IA empresarial. Lee continuamente tus almacenes, bases de datos, canalizaciones, herramientas de BI y sistemas empresariales para reconstruir un grafo de datos empresarial que captura activos, linaje, entidades, métricas, políticas y relaciones. Sobre ese grafo, enriquece y cura semánticas legibles por máquina: descripciones, uniones populares, definiciones de KPI y métricas, ontologías y reglas de negocio, y las organiza en repositorios de contexto gobernados y versionados: paquetes delimitados de contexto que reflejan cómo tu empresa define conceptos clave y toma decisiones. Estos repositorios de contexto se exponen a través de interfaces abiertas (SQL, APIs, SDKs, protocolos estilo OSI/MCP) para que agentes, copilotos y aplicaciones de IA puedan llamar al mismo contexto confiable en tiempo real, en lugar de que cada equipo codifique su propia lógica. Los flujos de trabajo de gobernanza con humanos en el bucle para la resolución de conflictos, la depreciación, la retroalimentación y la certificación mantienen ese contexto confiable a medida que evolucionan el negocio, los datos y los modelos. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Atlan?** - **Calidad del soporte:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 7.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 6.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Atlan?** - **Vendedor:** [Atlan](https://www.g2.com/es/sellers/atlan) - **Sitio web de la empresa:** https://www.atlan.com - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Twitter:** @AtlanHQ (9,803 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://in.linkedin.com/company/atlan-hq (572 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Servicios Financieros, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 52% Mediana Empresa, 41% Empresa #### What Are Atlan's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (7 reviews) - Características (6 reviews) - Colaboración (5 reviews) - Catalogación de datos (5 reviews) - Configuración fácil (4 reviews) **Cons:** - Problemas de integración (4 reviews) - Problemas de dependencia (3 reviews) - Personalización limitada (3 reviews) - Problemas técnicos (3 reviews) - Problemas de interfaz de usuario (3 reviews) ### 5. [Collibra](https://www.g2.com/es/products/collibra/reviews) Prueba Collibra gratis en Collibra.com/tour Collibra es para organizaciones con desafíos complejos de datos, ecosistemas de datos híbridos y grandes ambiciones para datos e inteligencia artificial. Ayudamos a las organizaciones que intentan acelerar los casos de uso de datos e inteligencia artificial mientras aseguran el cumplimiento, pero que están luchando con la gobernanza fragmentada y la visibilidad en todo el ecosistema de datos híbrido. Collibra unifica la gobernanza para datos e inteligencia artificial en cada sistema, fuente de datos y usuario, para crear una autonomía segura y una base para escalar los casos de uso de inteligencia artificial y datos. Con Collibra, puedes acelerar todos tus casos de uso de datos e inteligencia artificial, de manera segura y con datos bien comprendidos. Eso es Confianza en los Datos. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 99 **How Do G2 Users Rate Collibra?** - **Calidad del soporte:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 7.1/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Collibra?** - **Vendedor:** [Collibra](https://www.g2.com/es/sellers/collibra) - **Sitio web de la empresa:** https://www.collibra.com - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** New York, New York - **Twitter:** @collibra (5,752 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/288365/ (1,082 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Servicios Financieros, Banca - **Company Size:** 72% Empresa, 19% Mediana Empresa #### What Are Collibra's Pros and Cons? **Pros:** - Características (10 reviews) - Gestión de Datos (9 reviews) - Colaboración (7 reviews) - Facilidad de uso (7 reviews) - Integraciones (7 reviews) **Cons:** - Problemas de complejidad (7 reviews) - Funcionalidad limitada (6 reviews) - Complejidad (5 reviews) - Problemas de integración (5 reviews) - Problemas de interfaz de usuario (5 reviews) ### 6. [DemandTools](https://www.g2.com/es/products/demandtools/reviews) DemandTools es la plataforma segura de calidad de datos que asegura que tus datos sigan siendo tu activo más valioso. Con DemandTools, gestionas los datos de tu CRM en minutos, no en meses, por lo que siempre tienes datos precisos y listos para informes, lo que permite a todos hacer su trabajo de manera más efectiva, eficiente y rentable. Al solucionar problemas comunes de datos, automatizar rutinas de calidad de datos y trabajar dentro de tus procesos y personalizaciones específicas, DemandTools proporciona a las partes interesadas información y reportes precisos, mejora la eficiencia empresarial y te proporciona datos limpios más rápido, con menos esfuerzo. DemandTools tiene 12 módulos, lo que lo convierte en la solución de calidad de datos más versátil y adaptable para CRM. Evaluación de Calidad de Datos Entiende cuán fuertes o débiles son tus datos y sabe dónde enfocar los esfuerzos de remediación. Módulo: Evaluar Gestión de Duplicados Detecta, elimina y previene registros duplicados que pueden engañar a tus equipos de ventas y marketing y causar fricción en el recorrido del cliente. Módulos: Dedupe, Convertir, DupeBlocker, Emparejar Gestión de Migración de Datos Mantén la integridad de los datos mientras los mueves dentro y fuera de Salesforce. Módulos: Importar, Exportar, Eliminar, Emparejar Estandarización, modificación masiva e información empresarial. Aplica cambios en los registros en masa y estandariza los datos para obtener información confiable en cada informe. Módulos: Modificar, Ajustar, Reasignar Verificación de Correos Electrónicos Verifica direcciones de correo electrónico en CRM para mantener la comunicación fluida con tus clientes. Módulo: Verificar Obtén datos limpios y fortalece tu negocio con DemandTools. DemandTools es parte del portafolio de Validity, junto con BriteVerify para la validación de datos de contacto y Litmus para pruebas y entregabilidad de correos electrónicos, proporcionando a los equipos de ingresos y marketing de la empresa una solución conectada para la integridad de datos, el rendimiento de correos electrónicos y la ejecución de programas. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 275 **How Do G2 Users Rate DemandTools?** - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind DemandTools?** - **Vendedor:** [Validity Inc](https://www.g2.com/es/sellers/validity-inc) - **Sitio web de la empresa:** https://www.validity.com - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** Boston, Massachusetts - **Twitter:** @TrustValidity (1,151 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/11679353/ (349 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Administrador de Salesforce - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 48% Mediana Empresa, 33% Empresa #### What Are DemandTools's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (14 reviews) - Gestión de duplicados (8 reviews) - Ahorro de tiempo (8 reviews) - Eficiencia (5 reviews) - Integración de Salesforce (5 reviews) **Cons:** - Funcionalidad limitada (3 reviews) - Características faltantes (3 reviews) - Curva de aprendizaje (2 reviews) - Diseño de interfaz deficiente (2 reviews) - Carga lenta (2 reviews) ### 7. [Acceldata](https://www.g2.com/es/products/acceldata/reviews) Acceldata es un proveedor pionero de soluciones empresariales en observabilidad de datos y Gestión de Datos Agéntica. Su tecnología permite a las organizaciones monitorear, gestionar y mejorar la fiabilidad, calidad y rendimiento de los sistemas de datos en entornos de nube, híbridos y locales. Basándose en su fundamento en la observabilidad de datos, Acceldata desarrolló una plataforma de Gestión de Datos Agéntica que aplica agentes de IA para detectar, analizar y resolver autónomamente problemas a lo largo del ciclo de vida de los datos. Este enfoque reúne la observabilidad, la gobernanza y la optimización en un sistema unificado, permitiendo que los entornos de datos se auto-monitoreen, auto-reparen y se adapten con el tiempo. Al pasar de operaciones manuales y reactivas a procesos más inteligentes y automatizados, Acceldata apoya la gestión de datos escalable, eficiente y consciente del contexto en toda la empresa. Características principales de la Plataforma de Gestión de Datos Agéntica de Acceldata 1. Agentes de IA Autónomos: Acceldata despliega más de 10 agentes de IA especializados diseñados para gestionar funciones de datos clave como calidad de datos, linaje, perfilado, gobernanza, salud de las canalizaciones y optimización de costos. Estos agentes escanean continuamente los sistemas, detectan problemas, razonan sobre su causa y toman acción directa o escalan con supervisión humana. Colaboran para mejorar la fiabilidad de los datos, reducir el tiempo de inactividad y fomentar la toma de decisiones informadas. 2. Motor de Razonamiento xLake: En el núcleo de la plataforma se encuentra el Motor de Razonamiento xLake, un motor de alta escala y consciente de la IA construido para manejar exabytes de datos. Se ejecuta en entornos híbridos y multi-nube, traduciendo reglas de negocio en acciones inteligentes de datos. xLake permite el procesamiento consciente del contexto y potencia la capacidad de los agentes para razonar sobre telemetría, metadatos y tendencias históricas. 3. Memoria Contextual y Aprendizaje: Los agentes no operan de manera aislada. Recuerdan patrones pasados, recuerdan acciones previas y mejoran con el tiempo usando memoria contextual. Esta capacidad de aprendizaje permite a los agentes adaptar políticas, refinar umbrales y prevenir incidentes repetidos, haciendo que las canalizaciones y sistemas sean progresivamente más inteligentes y resilientes. 4. Interfaz de Lenguaje Natural – El Cuaderno de Negocios: Acceldata cuenta con una interfaz conversacional llamada el Cuaderno de Negocios. Este espacio de trabajo impulsado por IA permite a los usuarios de negocio y equipos técnicos interactuar con los datos en lenguaje natural. Explica las acciones de los agentes, visualiza el linaje y empodera a los usuarios no técnicos para hacer preguntas, tomar decisiones y acceder a información sin necesidad de conocimientos de SQL o scripting. 5. Observabilidad de Datos en Tiempo Real y Auto-Reparación: La plataforma va más allá de la monitorización tradicional al ofrecer observabilidad agéntica. Escanea autónomamente los sistemas de datos en busca de anomalías, desviaciones de esquema, decaimiento de frescura y fallos operativos. Una vez detectados, los agentes no solo alertan sino que también remedian los problemas en tiempo real, asegurando la fiabilidad continua de los datos y la salud de las canalizaciones. 6. Gobernanza y Cumplimiento Impulsados por Políticas: Acceldata integra la gobernanza en el tejido de sus flujos de trabajo de datos. Con agentes de políticas, las organizaciones pueden definir y hacer cumplir controles de acceso, reglas de protección de datos, registros de auditoría y políticas de cumplimiento como GDPR, HIPAA y BCBS 239, todo sin configuración manual. Estas políticas evolucionan automáticamente usando aprendizaje automático y bucles de retroalimentación de agentes. 7. Descubrimiento y Clasificación de Datos Unificados: El motor de Descubrimiento escanea continuamente a través de plataformas en la nube, lagos de datos y almacenes para clasificar, etiquetar y mapear activos de datos. Genera automáticamente mapas de linaje, enriquece activos con contexto (por ejemplo, uso, sensibilidad) y soporta búsquedas en lenguaje sencillo. Esto elimina la necesidad de catálogos de datos separados y hace que cada conjunto de datos esté listo para la IA. 8. Estudio de Agentes para la Creación de Agentes Personalizados: Con el Estudio de Agentes, las organizaciones pueden construir y desplegar sus propios agentes de IA adaptados a sus necesidades empresariales. Ya sea una regla de datos específica de un sector, una política propietaria o un flujo de trabajo de remediación único, el Estudio de Agentes ofrece la flexibilidad para extender las capacidades de la plataforma y orquestar flujos de trabajo de múltiples agentes. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 55 **How Do G2 Users Rate Acceldata?** - **Calidad del soporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 7.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Acceldata?** - **Vendedor:** [Acceldata](https://www.g2.com/es/sellers/acceldata) - **Sitio web de la empresa:** https://www.acceldata.io/ - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** Campbell, CA - **Twitter:** @acceldataio (340 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/acceldata (299 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 61% Empresa, 23% Mediana Empresa #### What Are Acceldata's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (18 reviews) - Atención al Cliente (15 reviews) - Mejora de la eficiencia (13 reviews) - Características (13 reviews) - Monitoreo (13 reviews) **Cons:** - Mejora de UX (9 reviews) - Configuración compleja (6 reviews) - Configuración difícil (6 reviews) - Curva de aprendizaje (6 reviews) - Dificultad de aprendizaje (6 reviews) ### 8. [dbt](https://www.g2.com/es/products/dbt/reviews) dbt es un flujo de trabajo de transformación que permite a los equipos de datos implementar rápidamente y de manera colaborativa código analítico siguiendo las mejores prácticas de ingeniería de software como la modularidad, portabilidad, CI/CD y documentación. Ahora cualquiera que sepa SQL puede construir canalizaciones de datos de calidad de producción. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 206 **How Do G2 Users Rate dbt?** - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind dbt?** - **Vendedor:** [dbt Labs](https://www.g2.com/es/sellers/dbt-labs) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Philadelphia, US - **Twitter:** @getdbt (14,758 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dbtlabs/ (874 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de Analítica - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 57% Mediana Empresa, 27% Pequeña Empresa #### What Are dbt's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (34 reviews) - Características (21 reviews) - Automatización (17 reviews) - Transformación (16 reviews) - Calidad de los datos (14 reviews) **Cons:** - Funcionalidad limitada (13 reviews) - Problemas de dependencia (12 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (10 reviews) - Manejo de errores (9 reviews) - Informe de errores (9 reviews) ### 9. [Informatica Cloud Data Quality](https://www.g2.com/es/products/informatica-cloud-data-quality/reviews) Informatica Cloud Data Quality empodera a su empresa para adoptar un enfoque holístico en la gestión de la calidad de los datos para identificar, corregir y monitorear rápidamente los problemas de calidad de los datos en sus aplicaciones empresariales. La solución transforma sus procesos de calidad de datos en un esfuerzo colaborativo entre los usuarios de negocio y TI. Esto crea un entorno que aprovecha los datos para asegurar el éxito en las iniciativas de gestión de datos maestros, IA, ML y modernización en la nube. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 19 **How Do G2 Users Rate Informatica Cloud Data Quality?** - **Calidad del soporte:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Informatica Cloud Data Quality?** - **Vendedor:** [Informatica](https://www.g2.com/es/sellers/informatica) - **Sitio web de la empresa:** https://www.informatica.com - **Año de fundación:** 1993 - **Ubicación de la sede:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,664 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (2,802 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 180% Empresa, 80% Mediana Empresa ### 10. [Oracle Data Quality](https://www.g2.com/es/products/oracle-data-quality/reviews) Oracle Enterprise Data Quality ofrece un enfoque completo y de mejor calidad para los datos de partes y productos, lo que resulta en datos maestros confiables que se integran con aplicaciones para mejorar la visión empresarial. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 54 **How Do G2 Users Rate Oracle Data Quality?** - **Calidad del soporte:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Oracle Data Quality?** - **Vendedor:** [Oracle](https://www.g2.com/es/sellers/oracle) - **Año de fundación:** 1977 - **Ubicación de la sede:** Austin, TX - **Twitter:** @Oracle (828,032 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (208,078 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NYSE:ORCL **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Atención hospitalaria y sanitaria, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 50% Empresa, 28% Pequeña Empresa ### 11. [Demandbase One](https://www.g2.com/es/products/demandbase-one/reviews) Demandbase es la plataforma de GTM basada en cuentas de nivel empresarial líder para equipos de ventas y marketing, diseñada para hacer que cada momento y cada dólar cuenten. Desde la creación de la categoría en 2013, hemos estado innovando tecnologías para mejorar la capacidad de los equipos de ingresos de entregar con confianza el mensaje correcto a los clientes correctos en el momento adecuado. Impulsado por datos líderes en la industria, nuestro modelo transparente y ajustable mejorado con IA, y las integraciones que se adaptan a tu pila tecnológica donde está, Demandbase te ayuda a tomar acciones significativas con confianza y eficiencia. Sabemos que no existe un marketing y ventas basado en cuentas de "talla única". Por eso construimos nuestra plataforma para ser flexible, manejando fácilmente movimientos dinámicos de GTM, reglas de negocio matizadas e integraciones diversas con las que otros tienen dificultades. Demandbase One™ es tu centro de comando de GTM basado en cuentas, impulsando toda tu pila de ingresos. Nuestro motor impulsado por IA unifica datos de primera y tercera parte, agiliza la ejecución entre canales y conecta las herramientas en tu pila con los mismos datos, conocimientos y flujos de trabajo para acelerar tus ingresos. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 1,922 **How Do G2 Users Rate Demandbase One?** - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Demandbase One?** - **Vendedor:** [Demandbase](https://www.g2.com/es/sellers/demandbase) - **Sitio web de la empresa:** https://www.demandbase.com - **Año de fundación:** 2005 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @Demandbase (21,350 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/89759/ (992 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ejecutivo de Cuentas, Representante de Desarrollo de Negocios - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 48% Mediana Empresa, 32% Empresa #### What Are Demandbase One's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (211 reviews) - Generación de leads (190 reviews) - Perspectivas (184 reviews) - Características (166 reviews) - Datos de intención (159 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (86 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (72 reviews) - Complejidad (63 reviews) - Dificultad de aprendizaje (61 reviews) - Aprendizaje difícil (60 reviews) ### 12. [Microsoft Data Quality Services](https://www.g2.com/es/products/microsoft-data-quality-services/reviews) SQL Server Data Quality Services (DQS) es un producto de calidad de datos basado en el conocimiento. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 47 **How Do G2 Users Rate Microsoft Data Quality Services?** - **Calidad del soporte:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Microsoft Data Quality Services?** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,091,954 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (231,632 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 53% Pequeña Empresa, 29% Mediana Empresa ### 13. [Alteryx Designer Cloud](https://www.g2.com/es/products/alteryx-alteryx-designer-cloud/reviews) Designer Cloud impulsado por Trifacta es parte de la plataforma Alteryx Analytics Cloud. Designer Cloud democratiza el análisis de datos en toda la organización con una plataforma en la nube abierta e interactiva para que cualquier persona que trabaje con datos pueda perfilar, preparar y canalizar datos de manera colaborativa para análisis y aprendizaje automático. Las organizaciones pueden conectarse a cualquier fuente de datos, a través de todas las principales plataformas de datos en la nube, e integrar Alteryx Analytics Cloud sin problemas en la pila de datos existente. Designer Cloud proporciona una experiencia de usuario visual e interactiva con sugerencias basadas en IA/ML para guiar a los usuarios a través de la exploración y transformación de cualquier conjunto de datos. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 151 **How Do G2 Users Rate Alteryx Designer Cloud?** - **Calidad del soporte:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Alteryx Designer Cloud?** - **Vendedor:** [Alteryx](https://www.g2.com/es/sellers/alteryx) - **Año de fundación:** 1997 - **Ubicación de la sede:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,153 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,304 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** Private **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Atención hospitalaria y sanitaria - **Company Size:** 35% Pequeña Empresa, 35% Empresa ### 14. [Openprise](https://www.g2.com/es/products/openprise/reviews) Openprise está impulsando la revolución en RevOps. Openprise automatiza procesos críticos de RevOps para descomponer silos y alinear a los profesionales de ventas y marketing y sus tecnologías para ofrecer un crecimiento explosivo. Openprise es una plataforma única, sin código, que te permite simplificar tu pila de RevTech, responder más rápido a los cambios en tu mercado y escalar operaciones para alcanzar tus objetivos de ingresos. Los equipos de RevOps en líderes de la industria como UI Path, Freshworks, Zendesk, Zscaler y Okta dependen de Openprise para impulsar ingresos eficientes y predecibles. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 63 **How Do G2 Users Rate Openprise?** - **Calidad del soporte:** 9.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 9.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Openprise?** - **Vendedor:** [Openprise](https://www.g2.com/es/sellers/openprise) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** San Mateo, CA - **Twitter:** @OpenpriseTech (3,573 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3526047/ (123 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 59% Empresa, 34% Mediana Empresa #### What Are Openprise's Pros and Cons? **Pros:** - Eficiencia de Reservas (1 reviews) - Gestión de Datos (1 reviews) - Calidad de los datos (1 reviews) - Flexibilidad (1 reviews) - Generación de leads (1 reviews) **Cons:** - Navegación deficiente (1 reviews) ### 15. [IBM InfoSphere Information Server](https://www.g2.com/es/products/ibm-infosphere-information-server/reviews) Mejor comprensión de sus datos y limpieza, monitoreo, transformación y entrega de los mismos. Construir confianza en sus datos Ofrece información limpia, consistente y oportuna para sus almacenes de datos o proyectos y aplicaciones de big data. Crear una estrategia de gobernanza flexible Le ayuda a adaptar una estrategia de gobernanza de datos para adecuarse a los objetivos de su organización, mientras moldea la información empresarial de maneras únicas para satisfacer sus necesidades. Modernizar y consolidar sus sistemas Le permite consolidar aplicaciones, retirar bases de datos obsoletas y modernizar su infraestructura, así como automatizar procesos empresariales para mejorar el ahorro de costos. Conectar negocio y TI Proporciona una plataforma unificada que permite la colaboración, lo que puede ayudarle a cerrar la brecha entre negocio y TI y alinear objetivos. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 22 **How Do G2 Users Rate IBM InfoSphere Information Server?** - **Calidad del soporte:** 7.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind IBM InfoSphere Information Server?** - **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:** Servicios Financieros, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 96% Empresa, 26% Mediana Empresa ### 16. [Anomalo](https://www.g2.com/es/products/anomalo/reviews) Anomalo es la plataforma de gestión de datos agente que monitorea, investiga, destaca e informa de manera autónoma sobre lo que importa en tus datos. No se requiere código, indicaciones ni tedio manual. Usando un motor de perfilado y predicción de datos propietario, Anomalo aprende el comportamiento normal de tus datos e identifica anomalías y cambios notables como desviaciones, registros faltantes, cambios de esquema, exposición de PII, contradicciones, sesgos y más. Este profundo entendimiento de los datos es lo que impulsa la suite de 9 agentes que automatizan tareas repetitivas de datos. Anomalo se integra en cualquier pila de datos con integraciones nativas para Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift, Atlan, Alation, Airflow, dbt, Jira, ServiceNow, Slack y Microsoft Teams. Puede desplegarse como SaaS, híbrido, en-VPC o como una aplicación nativa de Snowflake y cumple con los requisitos más estrictos de seguridad y cumplimiento empresarial. Las empresas utilizan Anomalo para asegurar datos confiables para paneles de control, informes regulatorios, análisis de clientes, inteligencia operativa y flujos de trabajo de IA/ML. Las empresas Fortune 500 eligen Anomalo porque ofrece una inteligencia de datos inigualable sin tener que hacer compromisos en cuanto a escala, seguridad o simplicidad. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 41 **How Do G2 Users Rate Anomalo?** - **Calidad del soporte:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 6.9/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Anomalo?** - **Vendedor:** [Anomalo](https://www.g2.com/es/sellers/anomalo) - **Sitio web de la empresa:** https://www.anomalo.com/ - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** N/A - **Twitter:** @anomalo_hq (554 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/anomalo (84 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Servicios Financieros, Software de Computadora - **Company Size:** 49% Mediana Empresa, 49% Empresa ### 17. [Plauti](https://www.g2.com/es/products/plauti/reviews) Plauti mantiene tus datos de CRM precisos, completos y listos para el negocio. Verifica, deduplica, manipula y asigna registros automáticamente para que tus equipos puedan confiar en sus datos y actuar rápidamente. Porque cuando los datos son correctos, las acciones son correctas. Y cuando las acciones son correctas, la confianza sigue. - Verificar: valida y formatea direcciones, correos electrónicos y números de teléfono - Plauti Agentforce: potencia a los agentes con acciones de gestión de datos - Deduplicar: encuentra, previene y fusiona registros duplicados - Asignar: enruta y asigna cualquier registro al instante - Manipular: maneja datos en una ejecución de acción única - Restaurar: Restaura cambios de registros en tus datos dentro de Salesforce Ya sea que estés mejorando la experiencia del cliente, logrando preparación para IA, mejorando la gobernanza de datos o impulsando la eficiencia operativa, las soluciones trabajan juntas para convertir datos dispersos en un recurso confiable que alimenta la toma de decisiones segura y el crecimiento empresarial. \> 100% Nativo en Salesforce - Sin procesamiento externo, control total de datos. \> Seguridad empresarial - Cumplimiento de Salesforce, sin riesgos de terceros. \> Personalización sin código - Adapta flujos de trabajo fácilmente, sin dependencia de TI. \> Escalable y eficiente - Automatiza procesos y gestiona datos a gran escala. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 114 **How Do G2 Users Rate Plauti?** - **Calidad del soporte:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Plauti?** - **Vendedor:** [Plauti](https://www.g2.com/es/sellers/plauti) - **Sitio web de la empresa:** https://plauti.com/ - **Año de fundación:** 2011 - **Ubicación de la sede:** Arnhem, Netherlands - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/plauti-b-v-/ (58 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Gestión de organizaciones sin fines de lucro, Software de Computadora - **Company Size:** 55% Mediana Empresa, 35% Pequeña Empresa #### What Are Plauti's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (30 reviews) - Gestión de duplicados (29 reviews) - Atención al Cliente (19 reviews) - Fusionar prospectos (16 reviews) - Personalización (10 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (8 reviews) - Complejidad (7 reviews) - Problemas de gestión de datos (6 reviews) - Limitaciones (6 reviews) - Funcionalidad limitada (6 reviews) ### 18. [SAP Data Management](https://www.g2.com/es/products/sap-data-management/reviews) No puedes permitirte gestionar tu negocio con datos cuestionables. Con el software SAP® Data Services, puedes acceder, transformar y conectar datos para impulsar tus procesos empresariales críticos. Juntas, estas soluciones de clase empresarial permiten la integración de datos y la calidad de los datos, proporcionando el nivel adecuado de conocimiento en todo tu negocio para que puedas tomar mejores decisiones y operar de manera más efectiva. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 31 **How Do G2 Users Rate SAP Data Management?** - **Calidad del soporte:** 7.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind SAP Data Management?** - **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/es/sellers/sap) - **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®) - **Propiedad:** NYSE:SAP **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 69% Empresa, 22% Mediana Empresa ### 19. [Introhive](https://www.g2.com/es/products/introhive/reviews) Introhive es una plataforma líder en Inteligencia de Relaciones que permite a las empresas descomponer los silos de datos y obtener información procesable de sus relaciones para impulsar la colaboración y el crecimiento. Con la Inteligencia de Relaciones de Introhive, las empresas pueden identificar relaciones clave dentro de la firma, medir la fortaleza de las relaciones con clientes y prospectos, fomentar la colaboración entre diferentes áreas de la empresa, descubrir riesgos u oportunidades al comprender la salud de las relaciones a lo largo del tiempo, y aprovechar estos conocimientos para el desarrollo de negocios y los esfuerzos de retención de clientes. Confiado por marcas líderes en la industria, Introhive apoya a más de 250,000 usuarios en más de 90 países. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 85 **How Do G2 Users Rate Introhive?** - **Calidad del soporte:** 9.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Introhive?** - **Vendedor:** [Introhive](https://www.g2.com/es/sellers/introhive) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** Fredericton - **Twitter:** @Introhive (9,833 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2636221/ (220 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Servicios legales, Contabilidad - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 34% Empresa #### What Are Introhive's Pros and Cons? **Pros:** - Atención al Cliente (3 reviews) - Analítica (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) - Integraciones fáciles (1 reviews) - Eficiencia (1 reviews) **Cons:** - Confusión (1 reviews) - Curva de aprendizaje difícil (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) ### 20. [Telmai](https://www.g2.com/es/products/telmai/reviews) Telmai es una plataforma de observabilidad de datos impulsada por IA que monitorea continuamente los datos en cada etapa del pipeline, desde la ingestión hasta las aplicaciones empresariales. Diseñada para datos estructurados y semiestructurados, Telmai detecta automáticamente anomalías, desviaciones y problemas de calidad de datos en tiempo real sin muestreo, asegurando datos confiables para inteligencia empresarial, análisis y cargas de trabajo de IA. La arquitectura abierta de Telmai permite una monitorización fluida de la calidad de los datos a lo largo de todo el pipeline, integrándose con más de 250 sistemas, incluidos lagos de datos, almacenes, fuentes de transmisión y almacenamiento en la nube. Esto proporciona profundos conocimientos sobre la salud, precisión y consistencia de los datos en entornos complejos. La interfaz de bajo código de Telmai empodera tanto a equipos empresariales como técnicos para definir métricas personalizadas, automatizar flujos de trabajo de remediación y asegurar que los datos sean siempre accionables y confiables. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 22 **How Do G2 Users Rate Telmai?** - **Calidad del soporte:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 7.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Telmai?** - **Vendedor:** [Telmai](https://www.g2.com/es/sellers/telmai) - **Año de fundación:** 2020 - **Ubicación de la sede:** San Mateo , Ca - **Twitter:** @telmai1 (97 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/telmai/ (17 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 55% Empresa, 32% Mediana Empresa #### What Are Telmai's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (7 reviews) - Automatización (5 reviews) - Detección de anomalías (4 reviews) - Calidad de los datos (4 reviews) - Integraciones fáciles (4 reviews) **Cons:** - Manejo de errores (2 reviews) - Dificultad de aprendizaje (2 reviews) - Funcionalidad limitada (2 reviews) - Mejora de UX (2 reviews) - Gestión de Alertas (1 reviews) ### 21. [QuerySurge](https://www.g2.com/es/products/querysurge/reviews) QuerySurge es una plataforma de calidad de datos de nivel empresarial que aprovecha la IA para automatizar continuamente la validación de datos en todo su ecosistema, desde almacenes de datos y lagos de big data hasta informes de BI y aplicaciones empresariales. Con la creación de pruebas impulsada por IA, una arquitectura escalable y la integración líder de DevOps para Data CI/CD, QuerySurge asegura la integridad de los datos en cada etapa del pipeline. Casos de Uso de Validación de Datos Automatizada: QuerySurge proporciona una solución inteligente, impulsada por IA, para la validación de datos y pruebas ETL para sus necesidades de pruebas automatizadas. - Pruebas de Almacén de Datos / ETL - Pruebas de Big Data - DevOps para Datos / Pruebas Continuas - Pruebas de Migración de Datos - Pruebas de Informes de Inteligencia de Negocios (BI) - Pruebas de Datos de Aplicaciones Empresariales Lo que Proporciona QuerySurge: - Automatización de su proceso manual de validación y pruebas de datos - Facilidad de uso, características de bajo código/sin código - Capacidades de IA generativa para la creación de pruebas - Pruebas en más de 200 plataformas de datos - Integración en su pipeline de DataOps CI/CD - Aceleración de su análisis de datos - Aseguramiento del cumplimiento normativo Características Clave: - El Asistente de Conexión de Datos proporciona una manera fácil de vincularse a sus almacenes de datos - El Asistente de Consultas Visual construye pruebas de tabla a tabla y de columna a columna sin escribir SQL - El módulo de IA generativa crea automáticamente pruebas de transformación en masa - DevOps para Datos proporciona una API RESTful con más de 110 llamadas y documentación Swagger e integra en pipelines CI/CD - Cree Pruebas Personalizadas y modularice funciones con fragmentos, establezca umbrales, prepare datos, verifique tipos de datos y filas duplicadas, búsqueda de texto completo y etiquetado de activos - Programe pruebas para ejecutarse inmediatamente, en una fecha y hora predeterminadas, o después de cualquier evento de una construcción/lanzamiento, CI/CD, DevOps o solución de gestión de pruebas - Soporte multi-proyecto en una sola instancia, nuevo usuario Administrador Global, asigne usuarios y agentes, importe y exporte proyectos, e informes de registro de actividad de usuario - Los webhooks proporcionan integraciones en tiempo real con herramientas de DevOps, CI/CD, gestión de pruebas y alertas - Ready-for-Analytics proporciona integración sin problemas con QuerySurge y su herramienta de BI o Metabase de código abierto para crear informes y paneles personalizados y obtener información más profunda y en tiempo real sobre sus flujos de trabajo de validación de datos y pruebas ETL - Los Paneles de Análisis de Datos y los Informes de Inteligencia de Datos rastrean, analizan y comunican la calidad de los datos **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 35 **How Do G2 Users Rate QuerySurge?** - **Calidad del soporte:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind QuerySurge?** - **Vendedor:** [QuerySurge](https://www.g2.com/es/sellers/querysurge) - **Sitio web de la empresa:** https://www.querysurge.com - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Twitter:** @QuerySurge (6,537 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/querysurge/ (7 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 43% Empresa, 30% Mediana Empresa #### What Are QuerySurge's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (17 reviews) - Características (12 reviews) - Automatización (8 reviews) - Capacidades (8 reviews) - Configuración fácil (8 reviews) **Cons:** - Funcionalidad limitada (5 reviews) - Características faltantes (5 reviews) - Problemas de inexactitud (4 reviews) - Rendimiento lento (4 reviews) - Configuración compleja (3 reviews) ### 22. [WinPure Clean & Match](https://www.g2.com/es/products/winpure-clean-match/reviews) Clean & Match Enterprise es la plataforma de escritorio mejor valorada para la gestión de calidad de datos, potenciada con coincidencia de datos por IA para una limpieza, deduplicación y transformación de datos fácil y eficiente. Este conjunto de software es ideal para limpiar, corregir y deduplicar listas de correo, bases de datos, hojas de cálculo y CRMs. Experimente la solución de coincidencia de datos por IA más avanzada del mundo que permite a las organizaciones resolver registros complejos en minutos. \* Detectar posibles duplicados basados en principios de sentido común \* Determinar posibles relaciones entre conjuntos de datos \* Identificar inteligentemente duplicados basados en principios aprendidos \* Realizar coincidencia de datos a gran escala en solo tres pasos Limpieza y estandarización de datos sin código. Los equipos pasan el 80% de su tiempo en limpieza y estandarización de datos manual. El software sin código de WinPure reduce el tiempo empleado con su interfaz intuitiva. Los usuarios pueden: \* Limpiar columnas con opciones de estandarización preestablecidas integradas \* Dividir componentes para una limpieza dirigida \* Crear diccionarios personalizados de abreviaturas y nombres \* Analizar datos de direcciones para limpiar y estandarizar a nivel de componente Capturar coincidencias no exactas con lógica difusa avanzada. Los registros de clientes duplicados con información variable necesitan un poderoso algoritmo de coincidencia difusa como WinPure para identificar coincidencias exactas y posibles. Los usuarios pueden: \* Cruzar coincidencias entre y a través de archivos \* Fusionar y purgar o sobrescribir duplicados fácilmente \* Crear registros maestros de registros consolidados \* Exportar directamente a su CRM o fuente de datos WinPure™ Clean & Match ayudará a ahorrar tiempo y dinero a su negocio. \* Aumentar la precisión de prácticamente cualquier lista, hoja de cálculo, base de datos, CRM, etc. \* Software instalado localmente en Windows, por lo que no hay necesidad de preocuparse por la seguridad ya que todo el procesamiento se realiza en sus propios sistemas \* Ahorrar horas de tiempo valioso limpiando y eliminando registros duplicados de sus listas o bases de datos utilizando algoritmos sofisticados de coincidencia difusa y fonética integrados. \* Licencias asequibles disponibles con soporte y capacitación de clase mundial. \* Demostración gratuita con capacitación en línea en vivo disponible. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 73 **How Do G2 Users Rate WinPure Clean & Match?** - **Calidad del soporte:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 9.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind WinPure Clean & Match?** - **Vendedor:** [WinPure](https://www.g2.com/es/sellers/winpure) - **Año de fundación:** 2004 - **Ubicación de la sede:** Theale, Berkshire - **Twitter:** @WinPure (2,209 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2149782/ (9 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Marketing y publicidad, Salud, bienestar y fitness - **Company Size:** 43% Pequeña Empresa, 35% Mediana Empresa #### What Are WinPure Clean & Match's Pros and Cons? **Pros:** - Atención al Cliente (1 reviews) - Calidad de los datos (1 reviews) - Gestión de duplicados (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) - Acceso fácil (1 reviews) ### 23. [DQE One](https://www.g2.com/es/products/dqe-one/reviews) DQE One es una plataforma de calidad de datos en tiempo real que valida, estandariza, deduplica y enriquece los datos de clientes, incluyendo direcciones de correo electrónico, números de teléfono y direcciones postales. Ayuda a las empresas a mantener datos de clientes precisos, completos y unificados a través de sistemas CRM, plataformas de marketing y herramientas operativas. DQE One resuelve desafíos comunes de calidad de datos como: - Correos electrónicos inválidos y mala entregabilidad - Direcciones postales incorrectas y entregas fallidas - Números de teléfono incorrectos y contactos inalcanzables - Registros duplicados y datos de clientes fragmentados - Formatos de datos inconsistentes entre sistemas Asegura que los datos de clientes estén limpios y sean utilizables desde el momento en que ingresan a tus sistemas. Las capacidades clave incluyen: - Validación en tiempo real de datos de correo electrónico, teléfono y dirección - Estandarización y formato de datos entre sistemas - Detección de duplicados y fusión de registros para crear una vista única del cliente - Enriquecimiento de datos para completar y mejorar la información del cliente - Validación de direcciones globales con reglas específicas por país - Arquitectura API-first para procesamiento en tiempo real e integración fácil DQE One detecta registros de clientes duplicados y los fusiona para crear una vista unificada del cliente. Esto mejora la fiabilidad del CRM, la precisión de los informes y la consistencia general de los datos. Los casos de uso típicos incluyen: - Limpieza y deduplicación de datos de CRM - Optimización del proceso de pago en e-commerce - Captura de leads y validación de datos de contacto - Integración de datos de clientes entre múltiples sistemas - Gobernanza de datos e iniciativas de calidad de datos DQE One se integra con plataformas como Salesforce, HubSpot y otras herramientas de CRM, automatización de marketing y e-commerce. Puede implementarse a través de API o conectores para asegurar la calidad de los datos en todos los puntos de contacto con el cliente. DQE One está diseñado para empresas que desean mejorar la precisión de los datos, reducir las ineficiencias operativas, eliminar duplicados y ofrecer mejores experiencias al cliente a través de datos confiables. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 39 **How Do G2 Users Rate DQE One?** - **Calidad del soporte:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind DQE One?** - **Vendedor:** [DQE](https://www.g2.com/es/sellers/dqe) - **Sitio web de la empresa:** https://dqe.tech/ - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Levallois-Perret, Île-de-France - **Twitter:** @dqe_software (173 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dqe-software/ (77 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 36% Pequeña Empresa, 36% Mediana Empresa #### What Are DQE One's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (4 reviews) - Integración de CRM (2 reviews) - Precisión de los datos (2 reviews) - Calidad de los datos (2 reviews) - Intuitivo (2 reviews) ### 24. [Soda](https://www.g2.com/es/products/soda/reviews) La mayoría de las empresas luchan por operacionalizar la gobernanza y la calidad de los datos. Los equipos de negocio no quieren aplicar manualmente las reglas, y los ingenieros se ven enterrados en problemas de canalización, lo que erosiona la confianza en los datos y ralentiza la innovación. Soda soluciona esto con la única plataforma de calidad de datos de extremo a extremo que automatiza todo el flujo de trabajo, desde la detección hasta la resolución, con IA diseñada para la calidad de los datos. Nos encontramos con los usuarios donde están: - Los ingenieros gestionan todo como código en Git. - Los usuarios de negocio crean y revisan contratos de datos en una interfaz colaborativa. - Juntos, trabajan en un flujo de trabajo compartido y potenciado por IA para definir expectativas de calidad, monitorear métricas, e identificar y remediar datos incorrectos directamente en su entorno. Al unir equipos, automatizar con IA y asegurar la confianza en la fuente, Soda ayuda a organizaciones como Disney, Nubank y HelloFresh a restaurar la confianza en sus datos y decisiones. ¿Por qué Soda? - Mejor IA para Calidad de Datos: diseñada específicamente, más rápida y precisa, con un 70% menos de falsos positivos que la monitorización tradicional. - Unir Negocios e Ingeniería: contratos de datos colaborativos que conectan la gobernanza y los flujos de trabajo técnicos. - Aislar y Corregir Datos Incorrectos de Forma Segura: detección de anomalías a nivel de registro y remediación dentro de su propio entorno. Soda aporta amplitud y profundidad a la calidad de los datos, desde cada conjunto de datos en múltiples almacenes hasta cada registro individual en un conjunto de datos. Únete a nosotros en la construcción de un mundo donde los equipos confíen en sus datos, decisiones e IA. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 55 **How Do G2 Users Rate Soda?** - **Calidad del soporte:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 7.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind Soda?** - **Vendedor:** [Soda](https://www.g2.com/es/sellers/soda) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** Brussels, BE - **Twitter:** @sodadata (897 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sodadata/ (127 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 44% Mediana Empresa, 40% Empresa #### What Are Soda's Pros and Cons? **Pros:** - Calidad de los datos (2 reviews) - Atención al Cliente (1 reviews) - Personalización (1 reviews) - Gestión de Datos (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) **Cons:** - Funcionalidad limitada (2 reviews) - Control de acceso (1 reviews) - Problemas de acceso (1 reviews) - Problemas de gestión de datos (1 reviews) - Características limitadas (1 reviews) ### 25. [SAS Data Management](https://www.g2.com/es/products/sas-data-management/reviews) La Gestión de Datos de SAS es una solución integral diseñada para transformar datos en bruto en un activo valioso para el negocio al mejorar, integrar, gestionar y gobernar los datos en toda una organización. Permite a los usuarios acceder a datos de diversas fuentes, crear reglas, colaborar con equipos y gestionar metadatos, preparando así los datos para el análisis y la toma de decisiones informadas. Características y Funcionalidades Clave: - Acceso e Integración de Datos: Accede sin problemas a datos de diversas fuentes, incluidos sistemas heredados y plataformas modernas como Hadoop, asegurando una integración de datos completa. - Calidad y Limpieza de Datos: Utiliza herramientas integradas para identificar y rectificar automáticamente problemas de calidad de datos, reduciendo errores e inconsistencias. - Preparación de Datos: Prepara datos para análisis e informes en un entorno de autoservicio sin necesidad de codificación o asistencia de TI, mejorando la productividad. - Gobernanza de Datos: Implementa políticas y procesos consistentes para asegurar que los datos se ajusten a los estándares establecidos y a los requisitos regulatorios. - Protección de Datos Personales: Identifica y monitorea fuentes de datos personales para cumplir con regulaciones de privacidad como el GDPR. - Federación y Administración de Datos: Simplifica las complejidades de integración de datos con un entorno de datos virtual que ofrece una imagen completa de los datos en un formato fácil de usar. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: La Gestión de Datos de SAS aborda la necesidad crítica de las organizaciones de gestionar sus datos de manera efectiva, convirtiéndolos en un activo estratégico. Al proporcionar una plataforma unificada para el acceso, integración, calidad, gobernanza y gestión de datos maestros, elimina la necesidad de múltiples herramientas superpuestas. Esta consolidación conduce a una mayor precisión de los datos, operaciones optimizadas y capacidades mejoradas de toma de decisiones. Las organizaciones pueden asegurar que todos los datos internos y de terceros permanezcan limpios y bien gestionados, facilitando el cumplimiento de los estándares regulatorios y permitiendo procesos de negocio más eficientes y efectivos. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 97 **How Do G2 Users Rate SAS Data Management?** - **Calidad del soporte:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Who Is the Company Behind SAS Data Management?** - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Año de fundación:** 1976 - **Ubicación de la sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,863 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 1-800-727-0025 **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Educación superior, Investigación - **Company Size:** 51% Empresa, 26% Pequeña Empresa #### What Are SAS Data Management's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (12 reviews) - Analítica (5 reviews) - Limpieza de datos (4 reviews) - Calidad de los datos (4 reviews) - Gestión de Datos (3 reviews) **Cons:** - Caro (7 reviews) - No es fácil de usar (3 reviews) - Rendimiento lento (3 reviews) - Entrenamiento requerido (3 reviews) - Complejidad (2 reviews) ## What Is Herramientas de Calidad de Datos? [Software de Infraestructura de TI](https://www.g2.com/es/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Herramientas de Calidad de Datos? - [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 Observabilidad de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-observability) --- ## How Do You Choose the Right Herramientas de Calidad de Datos? ### Lo que debes saber sobre las herramientas de calidad de datos ### ¿Qué son las herramientas de calidad de datos? El software de calidad de datos es un conjunto de diversas herramientas y servicios creados para obtener datos significativos para las organizaciones. Las herramientas acondicionan los datos para satisfacer las necesidades específicas de los usuarios. La calidad de los datos es una parte integral de los procesos de gobernanza y gestión de datos a través de los cuales se gobiernan todos los datos de la organización. Las herramientas de calidad de datos hacen posible lograr precisión, relevancia y consistencia de los datos para tomar mejores decisiones. Los datos de alta calidad pueden ofrecer resultados deseados, mientras que los datos de baja calidad pueden resultar en conclusiones desastrosas. Las organizaciones que son impulsadas por datos y que utilizan frecuentemente el análisis de datos para la toma de decisiones hacen de la calidad de los datos un factor primordial para decidir su utilidad. ### ¿Cuáles son las características comunes de las herramientas de calidad de datos? Las características de las herramientas de calidad de datos consideran principalmente las dimensiones o métricas que definen la calidad. Estas soluciones pueden soportar algunas o todas las funciones mencionadas a continuación para ofrecer resultados finales útiles: **Limpieza de datos:** Es el proceso de eliminar datos redundantes, incorrectos y corruptos. A veces se le llama limpieza de datos o depuración de datos. Siendo una de las etapas críticas en el procesamiento de datos, la mayoría de las herramientas de calidad de datos tienen esta característica. Algunas de las inexactitudes comunes de los datos incluyen entradas incorrectas y valores faltantes. **Estandarización de datos:** Es un paso importante en la organización de datos. Involucra convertir los datos en un formato común que facilita a los usuarios el acceso y análisis de los datos. Esta etapa cumple uno de los parámetros de calidad de datos: la consistencia. Llevar los datos a un formato común asegura que los datos sean consistentes. La estandarización de datos juega un papel clave en lograr precisión, que es otro factor en la calidad de los datos. Ayuda al dar a los usuarios acceso a los datos más recientes, limpios y actualizados. **Perfilado de datos:** El perfilado de datos es el proceso de analizar datos, entender la estructura de los datos e identificar los proyectos potenciales para los datos especificados. Los datos se analizan minuciosamente usando herramientas analíticas para detectar características como media, mínimo, máximo y frecuencia. **Desduplicación de datos:** Es un proceso para eliminar copias excesivas de datos y reducir los requisitos de almacenamiento. También se le llama compresión inteligente o almacenamiento de instancia única o deduplicación de datos. **Validación de datos:** Esta característica asegura que la calidad y precisión de los datos estén en su lugar. En sistemas automatizados, hay mínima o casi nula supervisión humana cuando se ingresan los datos. Esto hace esencial verificar que los datos ingresados sean correctos. Los tipos comunes de validación de datos incluyen verificación de datos, verificación de código, verificación de rango, verificación de formato y verificación de consistencia. También hay ciertas reglas de calidad de datos definidas para plataformas de gestión de datos. **Extracción, transformación y carga (ETL):** Cuando las organizaciones avanzan en la estrategia tecnológica, los datos de los sistemas existentes se transfieren a los nuevos sistemas. ETL forma una tarea vital del proceso de migración de datos. El objetivo final es mantener la calidad de los datos que se están migrando. ETL ocupa el tercer lugar en las fases del ciclo de vida de la calidad de datos. Otras fases son la evaluación de calidad, el diseño de calidad y el monitoreo. Involucra extraer datos de las fuentes de datos, transformarlos mediante la deduplicación y cargarlos en la base de datos de destino. **Gestión de datos maestros (MDM):** Esta característica gestiona datos de calidad organizando, centralizando y enriqueciendo datos. Incluye datos no transaccionales como datos de clientes y datos de productos. MDM es importante para la gestión de datos empresariales. **Enriquecimiento de datos:** Esta característica es el proceso de mejorar el valor y la precisión de los datos integrando datos internos y externos con la información existente. **Catálogo de datos:** El catálogo de datos aloja datos y metadatos para ayudar a los usuarios con su descubrimiento de datos. Las herramientas de monitoreo de calidad de datos tienen esta característica para aumentar la transparencia en los flujos de trabajo. **Almacenamiento de datos:** El almacenamiento de datos se centra en unificar datos de varias fuentes de datos. Asegura la calidad de los datos empresariales mejorando la precisión de los datos. **Análisis de datos:** Los datos generalmente se conforman a formatos específicos. Por ejemplo, la dirección, el número de teléfono y la dirección de correo electrónico tienen patrones de datos. El análisis ayuda con tales verificaciones de direcciones y también si los números de teléfono se ajustan a los patrones.  Otras características del software de calidad de datos: [Capacidades ERP](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/erp) y [Capacidades de archivo](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/file). ### ¿Cuáles son los beneficios de las herramientas de calidad de datos? Los datos son uno de los recursos más valiosos para las organizaciones hoy en día. Tener datos de alta calidad tiene las siguientes ventajas: **Implementación efectiva de datos:** Los datos de buena calidad mejoran el rendimiento de los equipos y resultan en mejores negocios. Mantiene a todos los departamentos de la organización en la misma página y les ayuda a trabajar de manera eficiente. [**Mejora de las relaciones con los clientes**](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/crm) **:** La calidad de los datos juega un papel importante en la retención de clientes. Ayuda a las organizaciones a rastrear las preferencias e intereses de los clientes. **Toma de decisiones informada:** Los tomadores de decisiones siempre necesitan información actualizada para tomar mejores decisiones. Las herramientas de calidad de datos aseguran que se logre la inteligencia empresarial a través de datos de alta calidad. Una buena calidad de datos ayuda a reducir el riesgo de tomar malas decisiones basadas en datos de baja calidad y a aumentar la eficiencia del proceso de toma de decisiones. **Segmentación efectiva de clientes:** Con datos de alta calidad a su alcance, las organizaciones pueden rastrear las características de sus clientes existentes y crear perfiles dependiendo de lo que prefieren sus clientes. Esto puede llevar a pronosticar las necesidades del mercado objetivo. **Desarrollo de productos eficiente:** Los equipos de ingeniería en empresas de desarrollo de software pueden auditar sus KPI como el compromiso con el nuevo producto en línea. Auditar puntos de datos como clics de botones puede ayudar a los ingenieros a entender cuán listo está su producto para ser lanzado al mercado o si se necesitan cambios.  **Coincidencia de datos:** Las herramientas efectivas de monitoreo de calidad de datos ayudan en la coincidencia de datos. La coincidencia de datos es el proceso de comparar dos conjuntos de datos diferentes y emparejarlos entre sí. Este proceso ayuda a identificar datos duplicados dentro de una [base de datos](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/database). ### ¿Quién utiliza las herramientas de calidad de datos? Los datos, siendo el nuevo combustible, están impulsando a las organizaciones a descubrir cómo pueden usarse para tomar decisiones empresariales. A continuación se presenta una lista de departamentos que utilizan software de gestión de calidad de datos: **Analistas de calidad de datos:** Monitorean la calidad de los datos utilizando herramientas de calidad de datos que ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas. Trabajan con desarrolladores de bases de datos para modificar diseños de bases de datos según la necesidad. Esta persona ayuda principalmente con el análisis de datos, mejorando aún más la calidad. **Equipos de marketing:** Los gerentes de marketing deben tener datos de alta calidad a su disposición porque los datos de buena calidad ayudan a impulsar campañas de marketing eficientes en el futuro. Las herramientas de calidad de datos ayudan a los equipos a filtrar información innecesaria y centrarse en el mercado objetivo para obtener una mejor comprensión. **Equipos de TI:** Varias veces hay registros duplicados que dificultan a los equipos de TI tener un control de calidad de datos en su lugar. Con el uso de software, es más fácil gobernar los datos y optimizar la gestión de calidad de datos. ### Desafíos con las herramientas de calidad de datos  La calidad de los datos cambia con lo que se introduce en el sistema. A veces se enfrentan algunas de las dificultades mencionadas a continuación al usar herramientas de calidad de datos: **Datos duplicados:** Las herramientas de deduplicación de datos son imprescindibles antes de pasar los datos a los siguientes pasos. Dado que se generan grandes cantidades de datos a través de diversas fuentes dispares, a menudo están defectuosos o algunas entradas están duplicadas. Sin embargo, las herramientas de deduplicación pueden identificar los mismos puntos de datos y asignarlos para deduplicación.  **Falta de información completa:** Las entradas manuales pueden causar información incompleta o no tener información para cada conjunto de datos. Esto podría causar que las herramientas de calidad de datos tengan un rendimiento inferior. **Formatos heterogéneos:** Los formatos de datos inconsistentes son siempre un punto de dolor común para los analistas de datos. Al trabajar con proveedores de servicios de externalización de datos, se recomienda especificar los formatos preferidos. ### ¿Cómo comprar herramientas de calidad de datos? #### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para software de calidad de datos Dependiendo de la industria, hay una variedad de dimensiones de calidad de datos que deben tenerse en cuenta antes de la compra del software. Se espera que la estrategia de gestión de datos aborde los requisitos de gobernanza de datos. Junto con ello, hay otros requisitos como la retención y archivo de datos. Un RFI o RFP de los proveedores ayuda a optimizar el proceso de evaluación.  #### Comparar productos de calidad de datos **Crear una lista larga** Para comenzar, las organizaciones deben hacer una lista de proveedores de software de calidad de datos que ofrezcan características como perfilado de datos, preparación de datos, deduplicación y otras características relevantes dependiendo de los resultados que buscan lograr. **Crear una lista corta** Sobre la base del cumplimiento de los requisitos principales, el siguiente paso cubre la selección de los proveedores haciendo algunas preguntas como: - ¿Proporcionan automatización en su software? - ¿Cómo mantienen el rendimiento y la escala los productos/herramientas? - ¿Cuáles son sus horarios de soporte y procedimientos de escalamiento? **Realizar demostraciones** Las demostraciones son una forma eficiente de verificar qué proveedor se ajusta a las necesidades. Le da a la organización una comprensión profunda del software. Las organizaciones también pueden obtener respuestas sobre cuán bien equipado está el proveedor. Por lo general, las demostraciones de software de calidad de datos incluirían la presentación de varias herramientas y capacidades del software, como la característica de estandarización de datos, gestión de metadatos y gestión de calidad de datos, por nombrar algunas. #### Selección de herramientas de calidad de datos **Elegir un equipo de selección** El equipo involucrado en tomar esta decisión debe incluir a los tomadores de decisiones relevantes. Un director de marketing, que a menudo necesita datos limpios para nutrir los leads de su equipo, puede probar las herramientas durante la demostración. El siguiente miembro que debe estar en el circuito es el líder de ventas. La calidad de los datos es igualmente importante para la fuerza de ventas, ya que quieren centrarse más en la generación de ingresos que solo en actualizar los datos en el CRM. Los analistas de datos también están involucrados, ya que son quienes usan estas herramientas para evaluaciones de calidad de datos. Junto con ello, los analistas de calidad de datos están incluidos en el equipo porque usan el software para examinar los datos en busca de requisitos de calidad dependiendo de los diferentes departamentos y comparten estos datos procesados con ellos. **Negociación** Debido a que la calidad de los datos es de suma importancia, se recomienda elegir las herramientas adecuadas para la evaluación. Las herramientas que funcionan en tiempo real y que pueden ser utilizadas fácilmente por los usuarios empresariales son algo que las organizaciones desean tener. Se recomienda observar el precio del software, si hay costos adicionales y también si el proveedor ofrece algún descuento. Muchas herramientas de calidad de datos están disponibles tanto en estructuras en la nube como en instalaciones locales. Es mejor tener herramientas en la nube, ya que el monitoreo manual de la calidad de los datos empresariales podría ser difícil para una persona o incluso un equipo. **Decisión final** La decisión de comprar software de calidad de datos debe ser tomada por los equipos involucrados a lo largo del proceso de compra. Los equipos de ventas, marketing y analistas de datos pueden beneficiarse de comprar el software de calidad de datos adecuado. ### Tendencias de calidad de datos **Modernización de almacenes de datos** La modernización de almacenes de datos ayuda al entorno actual de almacenes de datos a trabajar en sincronización con los requisitos que cambian rápidamente. Las organizaciones están lidiando con la gestión de la expansión de datos y sistemas de datos modernizando el almacén de datos. Esta tendencia emergente se centra en la automatización de datos para lograr la calidad deseada de los datos y las prácticas empresariales por igual. **Hubs de datos modernos** Los hubs de datos son arquitecturas de almacenamiento de datos con un flujo de datos sin interrupciones que siguen el modelo de hub y radio. Los hubs de datos modernos tienen características como almacenamiento de datos, armonización, gobernanza, metadatos e indexación. Estas características indican que los hubs de datos son más eficientes que la consolidación de datos. **Democratización de datos** Recientemente, las organizaciones están haciendo que los datos estén disponibles para funciones empresariales independientes. Esto es para mejorar la transparencia y consistencia entre todos los departamentos de la organización. Los avances en visualizaciones han hecho que la visibilidad de los datos sea más fácil a nivel técnico y a medida que la tendencia progresa, se espera que tenga el mismo efecto en los usuarios no técnicos, es decir, facilidad de acceso a los datos. **Algoritmos de aprendizaje automático (ML) en la calidad de datos**  Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) se han vuelto importantes para la estrategia de gestión de datos de una empresa. Los datos empresariales suelen ser grandes volúmenes de datos, lo que hace esencial tener automatización. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden hacer posible automatizar el proceso dando resultados finales. Los algoritmos de ML ayudan a mejorar las puntuaciones de calidad de datos al identificar datos incorrectos, datos incompletos, datos duplicados y también ayudan a realizar funciones como agrupamiento, detección de anomalías y minería de reglas de asociación.