# Mejor Herramientas de Calidad de Datos - Página 3 *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Las herramientas de calidad de datos analizan conjuntos de información e identifican datos incorrectos, incompletos o mal formateados. Después de perfilar las preocupaciones de los datos, las herramientas de calidad de datos limpian o corrigen esos datos basándose en pautas previamente establecidas. La eliminación, modificación, adición y fusión son métodos comunes de limpieza o corrección de conjuntos de datos; los analistas de datos, los especialistas en marketing y los vendedores son solo algunas de las posiciones que se benefician de aprovechar las soluciones de calidad de datos. Al dirigir y limpiar listas de datos, el software de calidad de datos permite a las empresas establecer y mantener altos estándares de integridad de datos. Estas soluciones también son útiles para garantizar que los datos se adhieran a estos estándares, basándose en la industria requerida, el mercado o las regulaciones internas. Este proceso de mantenimiento de la integridad de los datos mejora la fiabilidad de dicha información para el uso empresarial. Los conjuntos de datos pueden variar desde información de contacto de clientes hasta estadísticas financieras detalladas y mucho más. Los productos de software de calidad de datos también pueden compartir características o coexistir con [software de gestión de datos maestros (MDM)](https://www.g2.com/categories/master-data-management-mdm), [software de integración de datos](https://www.g2.com/categories/data-integration) o [software de big data](https://www.g2.com/categories/big-data). Aunque están tangencialmente relacionados con las soluciones de calidad de datos desde un punto de vista funcional, el [software de verificación de direcciones](https://g2.com/categories/address-verification) difiere por sus casos de uso distintos, su enfoque en los datos de ubicación física y su dependencia de fuentes de datos de ubicación autorizadas para verificar la corrección. Para calificar para la inclusión en la categoría de Calidad de Datos, un producto debe: - Permitir el perfilado de datos e identificar anomalías de datos - Proporcionar funcionalidades básicas de limpieza de datos como fusión de registros, adición y eliminación - Permitir la modificación y estandarización de datos basándose en reglas predefinidas - Permitir opciones de limpieza automatizadas y manuales - Ofrecer medidas preventivas para preservar la integridad de los datos ## Category Overview **Total Products under this Category:** 241 ## Trust & Credibility Stats **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 9,000+ Reseñas auténticas - 241+ 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. ## Best Herramientas de Calidad de Datos At A Glance - **Líder:** [Monte Carlo](https://www.g2.com/es/products/monte-carlo/reviews) - **Mejor Desempeño:** [Traction Complete](https://www.g2.com/es/products/traction-complete/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [SAS Viya](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews) - **Tendencia Principal:** [Traction Complete](https://www.g2.com/es/products/traction-complete/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [ZoomInfo Operations](https://www.g2.com/es/products/zoominfo-operations/reviews) --- **Sponsored** ### QuerySurge 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 [Reservar una demostración](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=74&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=74&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=74&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=54942&secure%5Bresource_id%5D=74&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Fdata-quality%3Fpage%3D3%26segment%3Dall&secure%5Btoken%5D=70c5b59889443e2ad38f72084c0308a9569ca418ae85d9132c9bb115b06f0a9f&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.querysurge.com%2Fget-started%2Fprivate-demo%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_campaign%3DG2-reviews&secure%5Burl_type%5D=book_demo) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Sifflet](https://www.g2.com/es/products/sifflet/reviews) Acerca de Sifflet Sifflet es una plataforma de observabilidad de datos consciente del negocio que mueve a los equipos de datos de la extinción de incendios reactiva a la inteligencia de decisiones proactiva. Impulsado por un sistema inteligente de agentes de IA—Sentinel, Sage y Forge—Sifflet detecta anomalías de manera autónoma, diagnostica las causas raíz y sugiere resoluciones de código. Al enriquecer las alertas técnicas con linaje de pila completa y uso empresarial descendente, Sifflet permite a los ingenieros de datos y líderes priorizar incidentes basados en el riesgo empresarial en lugar de la gravedad técnica. Confiado por líderes de la industria como Carrefour o Penguin Random House, Sifflet cierra la brecha entre la calidad de los datos y el impacto empresarial, asegurando que sus datos siempre sean seguros para decisiones ejecutivas y consumo de IA. Aprende más en siffletdata.com. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 45 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Sifflet](https://www.g2.com/es/sellers/sifflet) - **Sitio web de la empresa:** https://www.siffletdata.com/ - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Paris, Ile-de-France - **Twitter:** @Siffletdata (392 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sifflet/ (48 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 78% Mediana Empresa, 24% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Mejora de la eficiencia (37 reviews) - Facilidad de uso (36 reviews) - Monitoreo (36 reviews) - Linaje de datos (32 reviews) - Sistema de alerta (31 reviews) **Cons:** - Personalización limitada (17 reviews) - Configuración compleja (11 reviews) - Gestión de Alertas (10 reviews) - Integración limitada (10 reviews) - Problemas de linaje (10 reviews) ### 2. [BiG EVAL](https://www.g2.com/es/products/big-eval/reviews) BiG EVAL es el principal automatizador de pruebas para proyectos centrados en datos, como almacenes de datos, ETL/ELT, migraciones de datos e implementaciones de ERP o CRM. Con su capacidad para probar y verificar automáticamente la precisión de los datos, ayuda a las organizaciones a evitar errores costosos y reducir el riesgo de clientes y usuarios finales insatisfechos. BiG EVAL elimina las verificaciones manuales que consumen mucho tiempo de las que muchas empresas dependen actualmente, liberando tiempo y recursos valiosos. Además, la interfaz fácil de usar y las plantillas preconstruidas hacen que crear pruebas sea muy sencillo, incluso para aquellos nuevos en la herramienta. Y para aquellos que necesitan más personalización, hay opciones de scripting disponibles. Al usar BiG EVAL, las empresas pueden evitar riesgos causados por datos inexactos y asegurar procesos fluidos y eficientes, mientras logran fácilmente un ROI del 300%. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 9.6/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [BiG EVAL](https://www.g2.com/es/sellers/big-eval) - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** Kloten, ZH - **Twitter:** @BiGEVAL (67 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3260914 (2 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 47% Mediana Empresa, 33% Empresa ### 3. [Cloudingo](https://www.g2.com/es/products/cloudingo/reviews) Cloudingo resuelve el mayor problema con los datos de Salesforce y Marketo: los registros duplicados. Lo que hace único a Cloudingo es su capacidad para examinar los datos y encontrar registros duplicados, mientras te ofrece la mayor flexibilidad y control, con menos complicaciones que cualquier otra herramienta de deduplicación en el mercado. Y aunque eliminar duplicados es el núcleo de lo que hace Cloudingo, hay mucho más en la limpieza de datos. Desarrollado teniendo en cuenta la retroalimentación de los usuarios, no es de extrañar que Cloudingo sea una aplicación favorita entre los usuarios de Salesforce y Marketo. Con Cloudingo puedes: - Eliminar duplicados en Salesforce y/o Marketo - Construir un número ilimitado de filtros utilizando varios estilos de coincidencia - Combinar duplicados manualmente, en bloque o automáticamente - Actualizar y eliminar registros - Limpiar listas al hacer coincidir registros de importación con registros existentes para asegurar que no entren duplicados en tus datos y que los registros existentes se actualicen - Validar direcciones postales y agregar geocódigos - Programar Cloudingo para que se ejecute en segundo plano, buscando y combinando duplicados - Monitorear tu progreso con informes compartibles y actividad de auditoría - Integrar otros sistemas con Cloudingo a través de integraciones API - Crear múltiples inicios de sesión de usuario basados en permisos para mayor seguridad y auditoría Prueba Cloudingo gratis durante 10 días, y en minutos verás cuántos registros duplicados existen en tu organización. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 37 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 9.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Symphonic Source](https://www.g2.com/es/sellers/symphonic-source) - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** Dallas, TX - **Twitter:** @SymphonicSource (267 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** (972) 241-1543 **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 76% Mediana Empresa, 16% Pequeña Empresa ### 4. [Talend Data Fabric](https://www.g2.com/es/products/talend-data-fabric/reviews) Talend Data Fabric es una plataforma unificada que te permite gestionar todos los datos de tu empresa dentro de un único entorno. Aprovecha todo lo que la nube tiene para ofrecer para gestionar todo el ciclo de vida de tus datos, desde conectar el conjunto más amplio de fuentes de datos y plataformas hasta el acceso intuitivo a los datos de autoservicio. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 62 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 7.7/10 (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:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Qlik](https://www.g2.com/es/sellers/qlik) - **Año de fundación:** 1993 - **Ubicación de la sede:** Radnor, PA - **Twitter:** @qlik (64,263 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 1 (888) 994-9854 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Mediana Empresa, 28% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Gestión de Datos (3 reviews) - Integración de datos (2 reviews) - Facilidad de uso (2 reviews) - Flexibilidad (2 reviews) - Rendimiento (2 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (4 reviews) - Caro (3 reviews) - Mejora de UX (3 reviews) - Documentación deficiente (2 reviews) - Rendimiento lento (2 reviews) ### 5. [Delpha](https://www.g2.com/es/products/delpha/reviews) Delpha es una solución de calidad de datos impulsada por IA diseñada para ayudar a las empresas a garantizar datos de clientes precisos y confiables en Salesforce, lo cual es esencial para la toma de decisiones informadas y una mayor eficiencia operativa. Al aprovechar agentes de IA inteligentes, Delpha automatiza procesos críticos como la limpieza de datos, la deduplicación y las mejoras de calidad, particularmente dentro de sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM) como Salesforce. Este enfoque innovador permite a las organizaciones mantener datos de alta calidad, lo que lleva a un mejor rendimiento de ingresos y operaciones de ventas optimizadas. Dirigido principalmente a empresas que dependen en gran medida de los datos de clientes para sus operaciones, Delpha atiende a una amplia gama de industrias, incluyendo el comercio minorista, las finanzas y la tecnología. La solución es particularmente beneficiosa para organizaciones que experimentan un rápido crecimiento de datos o enfrentan desafíos con la degradación de datos. Al garantizar que los registros de clientes, como contactos y cuentas, sean precisos y estén actualizados, Delpha permite a las empresas tomar decisiones más inteligentes, mejorar las interacciones con los clientes e impulsar el crecimiento general del negocio. Las características clave de Delpha incluyen su integración perfecta con Salesforce, lo que permite la gestión de datos en tiempo real sin interrumpir los flujos de trabajo existentes. Los agentes de IA empleados por Delpha están diseñados para identificar y corregir automáticamente inexactitudes en los datos, reduciendo significativamente el esfuerzo manual requerido para el mantenimiento de datos. Además, la plataforma ofrece capacidades de monitoreo integral, permitiendo a las empresas rastrear métricas de calidad de datos y hacer ajustes proactivos según sea necesario. Este nivel de supervisión asegura que las organizaciones puedan mantener una vista de 360° de sus clientes, fomentando relaciones más sólidas y estrategias de marketing más efectivas. Los beneficios de usar Delpha van más allá de la mera precisión de los datos; las organizaciones pueden esperar ver una reducción en las ineficiencias operativas y una disminución en los costos asociados con la mala calidad de los datos. Al automatizar tareas rutinarias de gestión de datos, las empresas pueden asignar recursos de manera más efectiva y centrarse en iniciativas estratégicas que impulsen el crecimiento. Las soluciones escalables de Delpha están diseñadas para adaptarse a las necesidades cambiantes de las empresas, convirtiéndola en un activo valioso para las compañías que buscan aprovechar el poder de la IA en sus procesos de gestión de datos. En un panorama donde la integridad de los datos es primordial, Delpha se destaca como una solución transformadora que simplifica las complejidades de la gestión de datos. Al proporcionar a las empresas las herramientas necesarias para monitorear, corregir y enriquecer sus registros de CRM, Delpha empodera a las organizaciones para desbloquear su máximo potencial de crecimiento y asegurar que cada interacción comercial esté respaldada por datos confiables y de alta calidad. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Delpha.io](https://www.g2.com/es/sellers/delpha-io) - **Sitio web de la empresa:** https://www.delpha.io - **Año de fundación:** 2020 - **Ubicación de la sede:** Paris, FR - **Twitter:** @Delphainc (27 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/delphainc (12 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 36% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (6 reviews) - Atención al Cliente (4 reviews) - Calidad de los datos (3 reviews) - Configuración fácil (3 reviews) - Intuitivo (3 reviews) **Cons:** - Configuración difícil (2 reviews) - Funcionalidad limitada (2 reviews) - Configuración compleja (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) - No intuitivo (1 reviews) ### 6. [Informatica Data Quality](https://www.g2.com/es/products/informatica-informatica-data-quality/reviews) Informatica Data Quality es una solución integral diseñada para ayudar a las organizaciones a garantizar que sus datos sean precisos, completos y confiables. Al automatizar tareas críticas de calidad de datos, permite a las empresas confiar en sus datos para análisis, toma de decisiones y compromiso con el cliente. Esta herramienta admite la limpieza, estandarización, validación y enriquecimiento de datos a través de diversas fuentes y plataformas, asegurando consistencia y fiabilidad a lo largo del ciclo de vida de los datos. Características y Funcionalidades Clave: - Descubrimiento y Perfilado de Datos: Permite a los usuarios perfilar datos y realizar análisis iterativos para identificar relaciones y detectar problemas de calidad. - Conjunto Rico de Transformaciones: Ofrece capacidades como estandarización, validación, enriquecimiento y eliminación de duplicados para transformar datos de manera efectiva. - Reglas y Aceleradores Reutilizables: Proporciona reglas de negocio preconstruidas y aceleradores que se pueden reutilizar para mantener estándares consistentes de calidad de datos. - Gobernanza de Datos Integrada: Asegura que la calidad de los datos se aplique automáticamente con gobernanza de datos y catalogación integradas. - Automatización Impulsada por IA: Utiliza IA para agilizar los procesos de calidad de datos, mejorando la productividad y eficiencia. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Informatica Data Quality aborda el desafío de mantener datos de alta calidad en toda una organización. Al automatizar las tareas de calidad de datos, reduce el esfuerzo manual y minimiza errores, lo que lleva a análisis más precisos y a una toma de decisiones informada. La solución asegura que los datos estén limpios, completos y libres de duplicados, lo cual es esencial para obtener conocimientos empresariales confiables. Además, al estandarizar y validar los datos, las organizaciones pueden ofrecer experiencias más relevantes y personalizadas a los clientes, mejorando así el compromiso y la satisfacción del cliente. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 7.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Informatica](https://www.g2.com/es/sellers/informatica) - **Año de fundación:** 1993 - **Ubicación de la sede:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,861 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NYSE: INFA **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 58% Empresa, 33% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Personalización (1 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje difícil (1 reviews) - Dificultad de aprendizaje (1 reviews) - Entrenamiento requerido (1 reviews) ### 7. [DataTrust](https://www.g2.com/es/products/datatrust/reviews) DataTrust (anteriormente "RDt") es lo que necesitas para asegurarte de que puedes confiar en tus datos al tomar decisiones. Es todo lo que necesitas tanto para la calidad de los datos como para la observabilidad de los datos: perfilar datos, detectar anomalías automáticamente, generar reglas de negocio automáticamente, y validar y conciliar datos ya sea para migraciones puntuales o para operaciones de datos continuas. Y todo es de bajo código/sin código y está impulsado por IA generativa. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [RightData](https://www.g2.com/es/sellers/rightdata) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Atlanta, US - **Twitter:** @GetRightData (119 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/getrightdata (82 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 38% Empresa, 31% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (2 reviews) - Ahorro de tiempo (2 reviews) - Interfaz de usuario (2 reviews) - Detección de errores (1 reviews) - Atención al Cliente (1 reviews) **Cons:** - Problemas de rendimiento (2 reviews) - Rendimiento lento (2 reviews) - Problemas de errores (1 reviews) - Configuración compleja (1 reviews) - Problemas de integración (1 reviews) ### 8. [OpenRefine](https://www.g2.com/es/products/openrefine/reviews) OpenRefine es una herramienta para trabajar con datos desordenados: limpiarlos, transformarlos y ampliarlos con servicios web y datos externos. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 7.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 9.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [OpenRefine](https://www.g2.com/es/sellers/openrefine) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Twitter:** @openRefine (4,904 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/openrefine/ (2 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 25% Empresa ### 9. [ibi Omni-Gen](https://www.g2.com/es/products/ibi-omni-gen/reviews) El moderno y altamente escalable marco de integración de datos ibi™ Omni-Gen® proporciona potentes tecnologías de integración y limpieza de datos que garantizan que sus datos sean oportunos, precisos, consistentes y accesibles. La arquitectura interoperable de Omni-Gen aísla a los usuarios finales de las complejidades de los datos y asegura la entrega de los datos correctos al lugar correcto en el momento adecuado para decisiones más rápidas e inteligentes. Con Omni-Gen, puede descomponer más fácilmente los silos de datos y agregar nuevas fuentes de datos, migrar sistemas heredados y gestionar actividades de fusiones y adquisiciones para lograr mejores resultados en sus esfuerzos de transformación digital. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 21 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [ibi](https://www.g2.com/es/sellers/ibi-c9a17c70-0d20-476a-899c-480706dd4ce4) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Fort Lauderdale, FL - **Twitter:** @infobldrs (32,953 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/information-builders/ (895 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 212-736-4433 **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Banca - **Company Size:** 43% Empresa, 38% Mediana Empresa ### 10. [DupeCatcher](https://www.g2.com/es/products/dupecatcher/reviews) DupeCatcher es una aplicación en tiempo real que bloquea duplicados de clientes potenciales, contactos y cuentas antes de que ingresen a Salesforce.com. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.0/10 (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:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Symphonic Source](https://www.g2.com/es/sellers/symphonic-source) - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** Dallas, TX - **Twitter:** @SymphonicSource (267 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** (972) 241-1543 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Empresa, 38% Mediana Empresa ### 11. [Pxier Event](https://www.g2.com/es/products/pxier-event/reviews) Pxier Event es un servicio de software de aplicación para banquetes basado en la nube diseñado para sus necesidades de gestión de eventos, con características y funciones para ayudarle a gestionar sus eventos y necesidades empresariales. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 19 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Pxier](https://www.g2.com/es/sellers/pxier) - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Montreal, CA - **Twitter:** @Pxierweb (1 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/pxier-services (29 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 47% Pequeña Empresa, 32% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (7 reviews) - Calidad de los datos (5 reviews) - Gestión de Datos (4 reviews) - Utilidad del producto (4 reviews) - Descubrimiento de datos (3 reviews) **Cons:** - Funcionalidad limitada (4 reviews) - Características faltantes (3 reviews) - Interfaz de usuario deficiente (3 reviews) - Complejidad de la interfaz (2 reviews) - No es fácil de usar (2 reviews) ### 12. [Metadact](https://www.g2.com/es/products/metadact/reviews) Comparta Documentos Seguros Sin Metadatos Riesgosos Asegure la colaboración segura, proteja datos sensibles y mejore la protección contra la pérdida de datos con Metadact Desktop y Server. Ahora disponible como un flujo de trabajo nativo en la nube en Litera One, accesible en Outlook clásico y nuevo, en PC y Mac. Mejore la Prevención de Pérdida de Datos en Todo su Entorno de Correo Electrónico Mitigue el riesgo de error humano al compartir documentos por correo electrónico y establezca políticas de DLP según su perfil de riesgo. Protección Mejorada Proteja su empresa de revelar datos sensibles y detecte errores de correo electrónico y actividad sospechosa desde cualquier dispositivo. Integración Sin Problemas Reordene, renombre y vincule archivos adjuntos sin interrumpir su flujo de trabajo ni salir de Microsoft Outlook. Información Accionable Tenga control total con configuraciones personalizables y reciba información para proteger los datos, mientras mantiene un flujo de trabajo eficiente. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Litera](https://www.g2.com/es/sellers/litera) - **Año de fundación:** 1995 - **Ubicación de la sede:** Chicago, Illinois - **Twitter:** @Litera_AI (1,655 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/literamicrosystems/ (1,521 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Pequeña Empresa, 36% Empresa ### 13. [Datacoves](https://www.g2.com/es/products/datacoves/reviews) Datacoves es una plataforma empresarial de DataOps con dbt Core y Airflow gestionados para la transformación y orquestación de datos. Ofrecemos VS Code en el navegador para el desarrollo de dbt con la capacidad de incluir extensiones preferidas de VS Code y bibliotecas de Python, como la extensión oficial de Snowflake y Snowpark. También puede usar opcionalmente nuestro Airbyte y Superset gestionados para una solución completa de extremo a extremo. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 17 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datacoves Inc](https://www.g2.com/es/sellers/datacoves-inc) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Thousand Oaks, California - **Twitter:** @datacoves (478 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datacoves/ (13 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 47% Empresa, 29% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Integración de API (1 reviews) - Mejora continua (1 reviews) - Atención al Cliente (1 reviews) - Tableros de control (1 reviews) - Centralización de datos (1 reviews) **Cons:** - Sobrecarga de alertas (1 reviews) - Problemas del panel de control (1 reviews) - Problemas de integración (1 reviews) - Falta de información (1 reviews) - Visualización limitada (1 reviews) ### 14. [Data Deduplication Tool](https://www.g2.com/es/products/data-deduplication-tool/reviews) La única herramienta de eliminación de duplicados que te permite identificar duplicados basándote en tus propias reglas de negocio. Tú seleccionas cómo definir un duplicado configurando tus propias reglas para identificar qué registro será el registro sobreviviente (maestro). La herramienta de eliminación de duplicados de StrategicDB también normaliza campos como: Sitio web, Dirección y Nombre de la empresa para una mejor identificación de duplicados. Para asegurar que el registro maestro seleccionado sea la elección correcta entre los duplicados, nuestra herramienta de eliminación de duplicados está equipada con la función de nivel de confianza. Tu archivo final muestra el nivel de confianza del duplicado seleccionado. También te proporciona la puntuación de completitud de datos que ayuda con tu selección de maestro/fusión. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 6.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 7.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [StrategicDB](https://www.g2.com/es/sellers/strategicdb-d518d5e3-7eb7-4cc9-bf5c-af5c489f26f0) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** Canada - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/strategicdb/ (3 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 40% Pequeña Empresa, 30% Empresa ### 15. [Loqate](https://www.g2.com/es/products/gbg-plc-loqate/reviews) GBG Loqate ofrece una suite de soluciones globales de Verificación de Direcciones para capturar, verificar y enriquecer los datos de los clientes, eliminando fricciones, mejorando la calidad de los datos, reduciendo el fraude y mejorando la experiencia del cliente. GBG Loqate es confiado por más de 20,000 marcas líderes como IBM, Mastercard, ASOS, Oracle y Sephora por su cobertura de datos global que ofrece precisión local, incluso en mercados difíciles de direccionar. La Captura de Direcciones de GBG Loqate revoluciona la búsqueda de direcciones con sugerencias intuitivas, datos de direcciones verificados y corrección automática para asegurar la precisión de los datos en el punto de entrada. Verificación de Direcciones corrige, analiza, formatea y enriquece los datos de direcciones; ofreciendo una precisión inigualable en 250 países y territorios con personalización del formato de dirección local. Nuestra tecnología de análisis de IA mejora significativamente las tasas de coincidencia de direcciones y la capacidad de mejora. Además, la Validación de Teléfono y Correo Electrónico de GBG Loqate protege la integridad de los datos con verificación en tiempo real, minimizando errores y actividad fraudulenta potencial. El Localizador de Tiendas de GBG Loqate permite a tus clientes encontrar rápidamente ubicaciones físicas en cualquier parte del mundo. GBG Loqate es el proveedor líder mundial de verificación de direcciones, ayudándote a llegar a los clientes a la primera, siempre. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 46 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [GBG Plc](https://www.g2.com/es/sellers/gbg-plc) - **Sitio web de la empresa:** https://www.gbgplc.com/ - **Año de fundación:** 1989 - **Ubicación de la sede:** Chester, United Kingdom - **Twitter:** @GBGplc (3,061 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gb-group (1,340 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 54% Pequeña Empresa, 33% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (6 reviews) - Validación de dirección (5 reviews) - Precisión (4 reviews) - Atención al Cliente (4 reviews) - Precisión de los datos (4 reviews) **Cons:** - Caro (5 reviews) - Alto costo (3 reviews) - Limitaciones geográficas (2 reviews) - Problemas de integración (2 reviews) - Aborda los problemas (1 reviews) ### 16. [Popdock](https://www.g2.com/es/products/popdock/reviews) Popdock de eOne Solutions es un potente motor de consulta e informes que te permite informar y combinar los datos correctos, y luego presentar datos en tiempo real a los usuarios en su aplicación sin escribir una sola línea de código. Obtén respuestas rápidamente, desde cualquier lugar donde trabajes con Popdock. Conéctate fácilmente a tus fuentes, consulta y haz que los datos sean accesibles y accionables en una interfaz fácil de usar. Tus desarrolladores te lo agradecerán. Desde los detalles más minuciosos hasta la vista general, puedes: - Integrar Virtualmente: Consulta y muestra fácilmente datos en tiempo real de un sistema dentro de otro. Incluso puedes incrustar una vista en tiempo real de datos externos en tu CRM o sistema financiero. No más mapeos complejos y almacenamiento en la nube desperdiciado, solo datos eficientes y perspicaces que te permiten tomar mejores decisiones. Nunca más pierdas una oportunidad de ventas o soporte. - Migrar Datos Históricos a Data Lakes: Consulta y archiva un conjunto seleccionado o una copia de toda tu base de datos a tu Microsoft Azure o Amazon Web Services Data Lake. Haz que tus datos heredados sean accesibles y reportables para los usuarios que los necesiten. - Informes de Autoservicio, de Forma Segura: Olvídate de esperar a IT. La interfaz intuitiva de Popdock ayuda a tu equipo a acceder y trabajar con sus datos más importantes. Los usuarios pueden disfrutar de la libertad (si se lo permites) de filtrar, buscar, agrupar, subagrupar, agregar o eliminar columnas, calcular, realizar acciones, exportar e incluso incrustar datos en otros lugares. - Combinar Datos e Informar a Través de Múltiples Fuentes: Compara datos, une listas relacionadas, fusiona datos similares, informa a través de múltiples empresas y resume datos con facilidad. Transforma datos fácilmente y agrega restricciones donde lo necesites. - Informar sobre Datos en Vivo de Excel o BI: Deja de pasar horas manipulando datos en tu plataforma de análisis de datos. Con la integración de Excel y BI de Popdock, dirás adiós al formato tedioso y hola a la unión de datos sin código, filtrado, cálculos y configuración de fuentes de datos. ¿La mejor parte? No se requiere desarrollador. El límite es el cielo. Para obtener más información, visita www.eonesolutions.com/app/popdock/. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 33 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [eOne Solutions](https://www.g2.com/es/sellers/eone-solutions) - **Sitio web de la empresa:** https://www.eonesolutions.com - **Año de fundación:** 2001 - **Ubicación de la sede:** Fargo, ND - **Twitter:** @eOneSolutions (1,193 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/eone-solutions (67 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Contabilidad - **Company Size:** 67% Mediana Empresa, 24% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (19 reviews) - Integraciones fáciles (8 reviews) - Integraciones (8 reviews) - Informando (8 reviews) - Accesibilidad de datos (7 reviews) **Cons:** - Problemas de conectividad (4 reviews) - Insectos (3 reviews) - Configuración compleja (3 reviews) - Problemas de conexión (3 reviews) - Configuración difícil (3 reviews) ### 17. [Qualytics](https://www.g2.com/es/products/qualytics/reviews) Qualytics es la capa de control de datos para un contexto confiable. La plataforma combina la calidad de datos aumentada por IA con la gobernanza humana para validar los datos antes de su uso, entregando señales gobernadas como controles en análisis, aplicaciones, copilotos y agentes. Esta plataforma es particularmente beneficiosa para las empresas que dependen de la toma de decisiones basada en datos y necesitan mantener altos estándares de integridad de datos en todos los departamentos. El público objetivo de Qualytics incluye líderes de datos y profesionales de inteligencia empresarial que requieren una integración fluida de los procesos de calidad de datos en sus flujos de trabajo. Con su enfoque automatizado, Qualytics permite a los usuarios centrarse en iniciativas estratégicas en lugar de gastar tiempo excesivo en verificaciones manuales de calidad de datos. Esto es especialmente valioso en entornos donde los datos cambian constantemente y la información precisa y oportuna es crítica para el éxito operativo. Las características clave de Qualytics incluyen la automatización del 95% de las reglas de calidad de datos, reduciendo significativamente el esfuerzo manual requerido para mantener la integridad de los datos. La plataforma también ofrece medidas de gobernanza, auditabilidad y seguridad integradas, asegurando que los procesos de calidad de datos cumplan con los estándares y regulaciones de la industria. Este enfoque integral no solo mejora la fiabilidad de los datos, sino que también fomenta la colaboración entre usuarios técnicos y de negocios, alineando sus objetivos y mejorando las prácticas generales de gestión de datos. Al entregar datos confiables, Qualytics permite a las organizaciones tomar decisiones más rápidas e informadas y las prepara para las demandas de la IA. La naturaleza proactiva de la plataforma ayuda a las empresas a anticipar y abordar posibles problemas de calidad de datos antes de que escalen, mejorando en última instancia la eficiencia operativa y los resultados. Esta combinación de automatización, gobernanza y colaboración distingue a Qualytics en el espacio de gestión de calidad de datos, convirtiéndola en un activo valioso para las empresas que buscan aprovechar todo el potencial de sus datos. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 9.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Qualytics](https://www.g2.com/es/sellers/qualytics) - **Sitio web de la empresa:** https://www.qualytics.ai/ - **Año de fundación:** 2020 - **Ubicación de la sede:** Atlanta, US - **Twitter:** @QualyticsData (89 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/qualyticsinc/ (31 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 56% Empresa, 33% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Atención al Cliente (2 reviews) - Automatización (1 reviews) - Características de automatización (1 reviews) - Visualización de datos (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) **Cons:** - Diseño de interfaz deficiente (1 reviews) - Mala experiencia de usuario (1 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (1 reviews) ### 18. [Secoda](https://www.g2.com/es/products/secoda/reviews) Secoda es una plataforma de gobernanza de datos impulsada por IA diseñada para ayudar a las organizaciones a explorar, comprender y utilizar sus datos de manera efectiva. Al proporcionar una plataforma integral que se conecta a más de 75 fuentes de datos, canalizaciones, almacenes y herramientas de visualización, Secoda tiene como objetivo crear una fuente única de verdad para las empresas. Esta funcionalidad es particularmente valiosa para las organizaciones que buscan mejorar sus análisis de autoservicio, optimizar operaciones y mejorar la toma de decisiones. Dirigido a equipos de datos, partes interesadas empresariales y organizaciones de todos los tamaños, Secoda sirve como una herramienta esencial para aquellos que necesitan gestionar e interpretar grandes volúmenes de datos. Su interfaz fácil de usar asegura que individuos con diferentes niveles de experiencia técnica puedan aprovechar la plataforma para obtener información procesable. Empresas como Vanta, Cardinal Health, ID.me y Dialpad han adoptado Secoda para monitorear la salud de sus ecosistemas de datos, mejorar la eficiencia de sus equipos de datos y escalar la preparación para IA. Una de las principales ventajas de Secoda es su capacidad para unificar la catalogación de datos, la gobernanza empresarial y la observabilidad en una sola plataforma simplificada. Esta consolidación no solo reduce la sobrecarga de gestionar múltiples herramientas, sino que también potencia Secoda AI con un contexto rico y conectado, permitiendo a los equipos centrarse en los insights en lugar de en la infraestructura. Secoda automatiza tareas clave de gestión de datos, incluyendo documentación, etiquetado, creación de términos de glosario y creación de políticas. Esta automatización permite a los usuarios descubrir y acceder rápidamente a datos e insights relevantes sin un esfuerzo manual extenso. Al optimizar estos procesos, Secoda no solo ahorra tiempo valioso, sino que también empodera a los equipos para tomar decisiones confiadas y basadas en datos actuales y bien organizados, impulsando en última instancia mejores resultados empresariales. En general, Secoda se destaca en el panorama de gestión de datos al ofrecer una solución integral impulsada por IA que satisface las necesidades de usuarios tanto técnicos como no técnicos. Su capacidad para crear una única fuente de verdad, junto con su integración de múltiples funcionalidades en una sola plataforma, lo posiciona como un activo valioso para las organizaciones que buscan aprovechar al máximo su potencial de datos. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 55 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 7.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 7.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Secoda](https://www.g2.com/es/sellers/secoda) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Toronto, CA - **Twitter:** @SecodaHQ (936 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/secodahq/about (21 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora, Servicios Financieros - **Company Size:** 65% Mediana Empresa, 18% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (31 reviews) - Características (25 reviews) - Atención al Cliente (21 reviews) - Linaje de datos (19 reviews) - Integraciones (16 reviews) **Cons:** - Problemas de errores (11 reviews) - Insectos (11 reviews) - Problemas técnicos (9 reviews) - Curva de aprendizaje (5 reviews) - Características faltantes (5 reviews) ### 19. [snapAddy](https://www.g2.com/es/products/snapaddy/reviews) snapAddy es un proveedor líder de soluciones SaaS que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar la captura de contactos y eliminar procesos manuales de CRM en marketing y ventas. Desde su fundación en 2015, la start-up se ha convertido en un equipo internacional. Más de miles de empresas, incluidas varias corporaciones que cotizan en el DAX, ya confían en nuestros tres productos principales: DataQuality de snapAddy Mantén tus datos de CRM automáticamente con DataQuality. Los datos de tu empresa y contactos permanecen permanentemente fiables, sin mantenimiento manual. Ventas y marketing trabajan con más éxito con el sistema. VisitReport de snapAddy Con VisitReport, puedes registrar datos de contacto y contenido de conversaciones directamente en el stand de la feria - digitalmente, completamente y listo para CRM. Te ahorras el trabajo de seguimiento manual y aseguras una ventaja de tiempo decisiva en el seguimiento. BusinessCards de snapAddy BusinessCards Pro asegura una apariencia uniforme con tarjetas de presentación digitales para toda la empresa. También convierte cada tarjeta de presentación escaneada en un contacto en tu sistema CRM. Siempre actualizado, digital y sostenible. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 19 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 7.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 7.1/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [snapAddy](https://www.g2.com/es/sellers/snapaddy) - **Sitio web de la empresa:** https://www.snapaddy.com - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** Würzburg, Bayern - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snapaddygmbh (101 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 53% Pequeña Empresa, 37% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (6 reviews) - Integración de CRM (5 reviews) - Atención al Cliente (5 reviews) - Datos precisos (3 reviews) - Personalización (3 reviews) **Cons:** - Gestión de cuentas (1 reviews) - Problemas de CRM (1 reviews) - Configuración difícil (1 reviews) - Problemas de integración de correo electrónico (1 reviews) - Datos inexactos (1 reviews) ### 20. [DataHub](https://www.g2.com/es/products/datahub/reviews) DataHub es una plataforma de contexto de datos y AI impulsada por eventos, diseñada para unificar el descubrimiento, la gobernanza y la observabilidad en todo el patrimonio de datos de una organización. A diferencia de los catálogos de datos tradicionales, DataHub Cloud ofrece actualizaciones en tiempo real, aplicación automática de políticas e integración sin problemas con más de 100 fuentes de datos. Esto asegura que las organizaciones puedan mantener la calidad de los datos, el cumplimiento y la preparación para AI a gran escala, abordando las complejidades de la gestión de datos moderna. Dirigido a equipos de datos, profesionales de gobernanza y practicantes de AI, DataHub sirve a una audiencia diversa que incluye ingenieros de datos, analistas, administradores de datos y oficiales de cumplimiento. La plataforma es particularmente beneficiosa para organizaciones que requieren una fuente centralizada de verdad para todos los metadatos en varios entornos, como almacenes de datos, lagos, plataformas de inteligencia empresarial, sistemas de aprendizaje automático y agentes de AI. Al consolidar los procesos de gestión de datos, DataHub mejora la colaboración y la eficiencia dentro de los equipos de datos, permitiéndoles trabajar de manera más efectiva. Una de las características destacadas de DataHub es su seguimiento automatizado de linaje de datos, que opera hasta el nivel de columna. Esta capacidad permite a los equipos evaluar rápidamente el impacto de cualquier cambio ascendente, facilitando una depuración más rápida de problemas de calidad y ayudando a evitar incidentes costosos antes de que escalen a producción. Además, la plataforma emplea funcionalidades impulsadas por AI para gestionar tareas repetitivas asociadas con metadatos, como la generación de documentación, la clasificación inteligente de glosarios y el etiquetado de datos sensibles. Esta automatización empodera a los profesionales de datos para concentrarse en actividades de mayor valor, aumentando así la productividad general. Para los equipos de gobernanza de datos y cumplimiento, DataHub ofrece herramientas robustas para la aplicación continua de políticas, controles de acceso basados en roles y detección de información personal identificable (PII). La plataforma está diseñada para apoyar estándares regulatorios como GDPR, HIPAA y PCI, todo mientras minimiza la supervisión manual. Esto asegura que las organizaciones puedan mantener el cumplimiento sin la carga de procesos manuales extensos. Además, para los equipos de AI y ML, DataHub proporciona el contexto de datos confiable esencial para desarrollar agentes y modelos de AI confiables, fomentando la innovación y mejorando los resultados. Con el respaldo de inversores prominentes como Bessemer Venture Partners, LinkedIn y 8VC, DataHub ha ganado la confianza de organizaciones líderes, incluyendo Netflix, Visa, Slack y Pinterest. Esta adopción generalizada subraya la efectividad de la plataforma en transformar las operaciones de datos y mejorar el panorama general de la gestión de datos. Para más información, visite datahub.com. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 8 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [DataHub](https://www.g2.com/es/sellers/datahub) - **Sitio web de la empresa:** https://datahub.com/ - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** Palo Alto, California - **Twitter:** @DataHubCloud (675 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datahub-cloud/ (18 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 63% Mediana Empresa, 25% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (3 reviews) - Conectividad (2 reviews) - Código Abierto (2 reviews) - Precisión (1 reviews) - Asequible (1 reviews) **Cons:** - Problemas de integración (2 reviews) - Problemas de dependencia (1 reviews) - Interfaz difícil (1 reviews) - Falta de características (1 reviews) - Gestión de Grandes Datos (1 reviews) ### 21. [Red Flag Alert](https://www.g2.com/es/products/red-flag-alert/reviews) Red Flag Alert es una plataforma de inteligencia empresarial y referencia de crédito de propiedad independiente que ofrece datos en tiempo real para impulsar una toma de decisiones segura y consciente del riesgo. Originalmente desarrollada dentro de Begbies Traynor, la firma de insolvencia más grande del Reino Unido, Red Flag Alert fue diseñada para detectar signos tempranos de angustia financiera en las empresas. Desde que se independizó como una empresa autónoma en 2012, hemos continuado construyendo sobre más de 25 años de experiencia en la identificación de riesgos empresariales antes de que se vuelvan críticos. Adoptamos un enfoque fresco hacia los datos empresariales, desafiando los modelos obsoletos de las agencias tradicionales de referencia de crédito. Nuestras fuentes de datos en vivo y en tiempo real proporcionan una imagen más precisa y dinámica de la salud empresarial, permitiendo a nuestros usuarios actuar de inmediato para proteger su negocio. **Average Rating:** 3.6/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 6.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Red Flag Alert](https://www.g2.com/es/sellers/red-flag-alert) - **Año de fundación:** 2003 - **Ubicación de la sede:** Manchester, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2032254 (57 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Pequeña Empresa, 10% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (3 reviews) - Automatización (1 reviews) - Útil (1 reviews) - Simple (1 reviews) **Cons:** - Problemas de gestión de datos (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Problemas de filtrado (1 reviews) - Información incorrecta (1 reviews) - Pobre atención al cliente (1 reviews) ### 22. [Redpoint Customer Data Platform](https://www.g2.com/es/products/redpoint-customer-data-platform/reviews) Redpoint Global es una empresa de software con sede en EE. UU. centrada en la preparación de datos de clientes para equipos empresariales. Con un legado de innovación en la calidad e integración de datos de clientes, Redpoint ayuda a las organizaciones a resolver la brecha de contexto del cliente conectando sistemas fragmentados, resolviendo problemas de identidad y calidad de datos, e incorporando bucles de retroalimentación, eliminando barreras para un compromiso significativo con el cliente. El Redpoint Data Readiness Hub es una solución sin código diseñada específicamente para ofrecer datos de clientes contextuales que están listos para cualquier caso de uso en todas las unidades de negocio y equipos. Mejora continuamente la calidad de los datos, resuelve identidades e integra sin problemas con sistemas existentes utilizando conectores nativos, APIs y flujos de trabajo personalizados. El Hub transforma datos incompletos e inconsistentes en perfiles enriquecidos y procesables, listos para su uso en recorridos de clientes, modelos de IA, análisis y experiencias en tiempo real. También cierra el ciclo al reingresar métricas de rendimiento para permitir una optimización continua. Redpoint ayuda a los equipos empresariales a comprender la historia completa del cliente. Al cerrar la brecha de contexto, el Data Readiness Hub empodera a los equipos para orquestar interacciones que no solo están personalizadas, sino que son relevantes para el momento, impulsando una mayor conversión, retención y satisfacción del cliente. El Hub aporta claridad a las estrategias de datos, reduce el trabajo manual y desbloquea el valor total de los datos de clientes en toda la empresa. Para obtener más información, visita https://www.redpointglobal.com. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 19 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Redpoint Global](https://www.g2.com/es/sellers/redpoint-global) - **Sitio web de la empresa:** https://www.redpointglobal.com - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Wellesley, Massachusetts - **Twitter:** @RedPointGlobal (1,268 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1191453/ (125 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Consultoría - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 25% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (7 reviews) - Atención al Cliente (6 reviews) - Integración sin fisuras (5 reviews) - Eficiencia de Automatización (4 reviews) - Calidad de los datos (4 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (6 reviews) - Aprendizaje difícil (4 reviews) - Navegación difícil (4 reviews) - No es fácil de usar (3 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (3 reviews) ### 23. [Datagaps DataOps Suite](https://www.g2.com/es/products/datagaps-dataops-suite/reviews) La Plataforma Integral de Validación de Datos de Extremo a Extremo. Una plataforma para automatizar proyectos de Integración de Datos y Gestión de Datos. Automatización de Pruebas de Pipeline de Datos y BI sin interrupciones impulsada por IA Reconciliación de Datos de Producción y Monitoreo de Calidad de Datos. ETL Validator ETL Validator es una poderosa herramienta de prueba ETL/ELT que automatiza la validación durante proyectos de migración de datos y almacenes de datos. Simplifica las pruebas de proyectos de Integración de Datos, Almacén de Datos y Migración de Datos. BI Validator Optimiza y mejora las pruebas de informes de BI, asegurando la precisión y fiabilidad de los datos en plataformas de BI. Una herramienta para Pruebas Funcionales, de Regresión, de Rendimiento y de Estrés en plataformas de BI como Tableau, Oracle Analytics, BusinessObjects y Cognos. Monitor de Calidad de Datos DataOps DQ Monitor automatiza las pruebas de datos en movimiento y datos en reposo. Los usuarios empresariales pueden monitorear las métricas de calidad de datos utilizando paneles intuitivos. Para asegurar una mayor precisión, monitoree de cerca la salida de datos. Gestor de Datos de Prueba Puede generar datos de prueba conformes necesarios para sus necesidades de prueba integral, de manera independiente sin ayuda técnica utilizando Datagaps Test Data Manager. Una herramienta de gestión de datos de prueba de primera categoría. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datagaps](https://www.g2.com/es/sellers/datagaps-48d8e545-f270-4675-88aa-cfe4d96bc8c3) - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** Herndon, US - **Twitter:** @datagaps (48 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datagaps/?viewAsMember=true (104 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 78% Empresa, 11% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (4 reviews) - Automatización (3 reviews) - Calidad de los datos (3 reviews) - Integraciones fáciles (3 reviews) - Características (3 reviews) **Cons:** - Configuración compleja (1 reviews) - Problemas de dependencia (1 reviews) - Configuración difícil (1 reviews) - Falta de automatización (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) ### 24. [ArcGIS Data Reviewer](https://www.g2.com/es/products/arcgis-data-reviewer/reviews) ArcGIS Data Reviewer automatiza, simplifica, estandariza y mejora los flujos de trabajo de control de calidad de datos para permitir la entrega de datos geoespaciales en los que se puede confiar. Reduzca los costos de gestión de datos y disminuya el riesgo en la toma de decisiones a través de este conjunto unificado de capacidades que apoyan la detección, gestión e informes de errores en sus datos. Automatice la detección de errores utilizando verificaciones de validación configurables. Involucre a los consumidores de datos para obtener comentarios sobre datos de baja calidad que no pueden ser detectados de manera automatizada. Evite esfuerzos duplicados a través de una gestión integral de los resultados de errores desde la detección hasta la corrección y verificación en una ubicación centralizada. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 7.9/10 (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:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Esri](https://www.g2.com/es/sellers/esri) - **Año de fundación:** 1969 - **Ubicación de la sede:** Redlands, CA - **Twitter:** @Esri (188,797 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5311/ (7,207 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 33% Mediana Empresa ### 25. [Acquia Web Governance](https://www.g2.com/es/products/acquia-web-governance/reviews) Acquia Web Governance, anteriormente conocido como Monsido, es una solución líder en gobernanza web diseñada para permitir a las organizaciones ofrecer una experiencia de usuario superior e inclusiva en su presencia digital y apoyar su camino para garantizar que las comunicaciones sean abiertas, optimizadas y cumplan con las normativas. Acquia Web Governance incluye un conjunto cohesivo de herramientas para la accesibilidad web, aseguramiento de la calidad del sitio web, cumplimiento de marca y contenido, gestión del consentimiento del usuario, archivo de contenido social y web, y más. Para más información, visita https://www.acquia.com/products/acquia-web-governance. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 152 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 9.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Acquia](https://www.g2.com/es/sellers/acquia) - **Año de fundación:** 2007 - **Ubicación de la sede:** Boston, MA - **Twitter:** @Acquia (45,025 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/167056/ (1,102 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** -8836.219 **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Administración gubernamental, Educación superior - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 26% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (10 reviews) - Accesibilidad (8 reviews) - Características de accesibilidad (6 reviews) - Detección de errores (5 reviews) - Funcionalidad (5 reviews) **Cons:** - Usabilidad compleja (3 reviews) - Dificultad de integración (3 reviews) - Problemas de integración (3 reviews) - Curva de aprendizaje (3 reviews) - Entrenamiento requerido (3 reviews) ## Parent Category [Software de Infraestructura de TI](https://www.g2.com/es/categories/it-infrastructure) ## Related Categories - [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) --- ## Buyer Guide ### 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.