# Mejor Herramientas de Calidad de Datos - Página 4 *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:** 242 ## Trust & Credibility Stats **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 9,100+ Reseñas auténticas - 242+ 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:** [Findymail](https://www.g2.com/es/products/findymail/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [ZoomInfo Operations](https://www.g2.com/es/products/zoominfo-operations/reviews) --- **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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[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 (188,943 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 ### 2. [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 (45,024 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) ### 3. [CUBO iQ® Enterprise](https://www.g2.com/es/products/cubo-iq-enterprise/reviews) La globalización y la aparición de nuevas aplicaciones exigen correlaciones precisas entre los registros de entidades, que se han expresado con diferentes esquemas, formatos, campos y atributos. En una entidad privada, una vista única de sus clientes es esencial para la Inteligencia de Negocios (BI) y más. La resolución de identidad también se utiliza en aplicaciones relacionadas con la calidad de los datos, como la Gestión de Datos de Clientes (CDM) y la Gestión de Datos Maestros (MDM). En contextos como la seguridad nacional, es posible identificar perfiles peligrosos mediante el cribado de patrones, proporcionando coincidencias visibles en tiempo real. En el caso de los servicios financieros, puede identificar a clientes asociados con actividades ilícitas como el terrorismo, el lavado de dinero y el fraude (mediante la realización de verificaciones de antecedentes). La mayoría de los países desarrollados requieren el cumplimiento de las regulaciones de Conozca a su Cliente (KYC), Persona Políticamente Expuesta (PEP) y la Oficina de Control de Activos Extranjeros (OFAC). Para el sector de la salud, permite la construcción de un panorama completo de la información relacionada con los pacientes. Las capacidades de la resolución de identidad automatizada son precisas, rápidas y escalables, abordando específicamente estos y otros requisitos de coincidencia de entidades. Visión. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 6.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datos Maestros™](https://www.g2.com/es/sellers/datos-maestros) - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Bogotá, CO - **Página de LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/datosmaestros (13 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Pequeña Empresa, 20% Mediana Empresa ### 4. [Email Hippo](https://www.g2.com/es/products/email-hippo/reviews) Email Hippo ofrece software de verificación de correos electrónicos rápido, preciso y seguro, accesible a través de una aplicación web o API. Verifica una lista de hasta 500,000 correos electrónicos, o utiliza nuestra API para filtrar correos electrónicos en tiempo real para prevenir el spam y el abuso de servicios. Con nuestro producto ASSESS, los equipos antifraude también pueden detectar riesgos de fraude en el momento del registro, verificando correos electrónicos en busca de signos comunes de compromiso o intención maliciosa. Email Hippo ha proporcionado verificación de correos electrónicos desde el año 2000 y obtuvo la certificación ISO27001 en 2017. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Email Hippo](https://www.g2.com/es/sellers/email-hippo) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** Launceston, GB - **Twitter:** @Email_Hippo (240 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10057119 (5 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 83% Pequeña Empresa, 17% Empresa ### 5. [Great Expectations](https://www.g2.com/es/products/great-expectations/reviews) Estamos ayudando a los equipos de datos a tener confianza en sus datos, sin importar qué. GX Cloud es nuestra plataforma integral para gestionar su proceso de calidad de datos. Ofrece la experiencia intuitiva de una solución SaaS completamente gestionada mientras aprovecha el poder del marco de calidad de datos más popular del mundo. Con GX Cloud, los equipos de datos pueden trabajar rápidamente, colaborar de manera efectiva y siempre saber qué esperar de sus datos. GX Core es nuestra oferta de Python de código abierto y el marco de calidad de datos más popular del mundo. Es una solución de calidad de datos poderosa y flexible que permite a los equipos de datos comunicarse mejor y actuar de manera efectiva. En su núcleo están las Expectativas: afirmaciones verificables sobre sus datos que crean pruebas de calidad de datos claras y expresivas. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Great Expectations](https://www.g2.com/es/sellers/great-expectations) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Remote, US - **Twitter:** @expectgreatdata (3,560 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/greatexpectations-data/ (44 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Mediana Empresa, 36% Pequeña Empresa ### 6. [Impler](https://www.g2.com/es/products/impler/reviews) 🌐 ¿Qué es Impler? Impler es una experiencia de importación de datos de código abierto diseñada para simplificar el proceso de llevar datos a tus sistemas. Ya sea que estés construyendo una startup o una aplicación empresarial, Impler puede ayudarte a integrar sin esfuerzo la experiencia de importación de datos en tu aplicación. 🛠 Características Clave: ✅ Código Abierto: Impler es impulsado por la comunidad y de código abierto, asegurando accesibilidad y transparencia. ✅ Fácil de Usar: Despídete del ir y venir de archivos de datos con tus clientes. Impler ofrece una interfaz intuitiva para importaciones de datos sin complicaciones por parte de tus usuarios. ✅ Escalable: Impler puede manejar la importación de datos desde miles hasta millones, así que el cielo es el límite para tus clientes. ✅ Integración Perfecta: Integrar en tu aplicación construida en cualquier lenguaje o marco. ✅ Soporte Comunitario: Únete a nuestra vibrante comunidad y obtén ayuda, comparte ideas y colabora en proyectos de importación de datos. 📊 ¿Quién Puede Beneficiarse? - Software de RRHH: Importar datos de empleados, nómina, asistencia, permisos. - Software de Tablero de Empleos: Importar datos de empleos, aprendices, candidatos, cursos. - Software ERP: Importar productos, categorías, precios, datos en segundos. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Knovator Technologies](https://www.g2.com/es/sellers/knovator-technologies) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Surat - **Twitter:** @knovator (60 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/knovator/about/ (55 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 40% Pequeña Empresa, 40% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Automatización (1 reviews) - Limpieza de datos (1 reviews) - Integración de datos (1 reviews) - Validación de datos (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) ### 7. [Informatica Enterprise Data Preparation](https://www.g2.com/es/products/informatica-enterprise-data-preparation/reviews) Informatica Enterprise Data Preparation empodera a los científicos de datos y a los analistas de datos para descubrir, enriquecer, limpiar y gobernar rápidamente las canalizaciones de datos para obtener conocimientos más rápidos. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.3/10 (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 (99,875 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (2,930 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NYSE: INFA **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 30% Pequeña Empresa ### 8. [Trillium Quality](https://www.g2.com/es/products/trillium-quality/reviews) Precisely Trillium es una solución de calidad de datos versátil y poderosa que respalda sus necesidades empresariales en constante cambio, fuentes de datos e infraestructuras empresariales, incluida la nube. Con funciones de limpieza y estandarización de datos, los usuarios pueden comprender automáticamente datos globales como los de clientes, productos y financieros, en cualquier contexto, haciendo innecesario el preformateo y el preprocesamiento. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 10.0/10 (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:** [Precisely](https://www.g2.com/es/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55) - **Ubicación de la sede:** Burlington, Massachusetts - **Twitter:** @PreciselyData (3,973 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Empresa, 40% Mediana Empresa ### 9. [Ataccama One](https://www.g2.com/es/products/ataccama-one/reviews) Ataccama permite a las organizaciones maximizar el potencial transformador de los datos y la inteligencia artificial con Ataccama ONE, una plataforma unificada de gestión de datos impulsada por IA para la calidad de datos automatizada, la gobernanza de datos y la gestión de datos maestros en entornos de nube e híbridos. Con más de 450 clientes en todo el mundo, permitimos que los equipos de negocio y de datos colaboren en la creación de productos de datos de alta calidad y reutilizables y escalen masivamente la innovación impulsada por datos mientras mantienen la precisión, el control y la gobernanza de los datos. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (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:** 7.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Ataccama](https://www.g2.com/es/sellers/ataccama) - **Sitio web de la empresa:** https://www.ataccama.com - **Año de fundación:** 2007 - **Ubicación de la sede:** Toronto, Canada - **Twitter:** @ataccama (3,090 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ataccama (497 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Pequeña Empresa, 36% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Atención al Cliente (1 reviews) - Personalización (1 reviews) - Opciones de personalización (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) - Interfaz de usuario (1 reviews) **Cons:** - Complejidad (1 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) - Dificultad para aprender (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) - Dificultad de aprendizaje (1 reviews) ### 10. [Match Data Pro](https://www.g2.com/es/products/match-data-pro/reviews) En Match Data Pro, nuestro enfoque principal es la coincidencia de datos y la resolución de entidades, pero nuestra plataforma va mucho más allá: Hemos construido MDP para empoderar a las organizaciones con un entorno más inteligente, escalable y seguro para gestionar datos a través de equipos, sistemas y flujos de trabajo. Ya sea que estés limpiando, perfilando, enriqueciendo o eliminando duplicados de datos, MDP está diseñado para apoyar la colaboración multiusuario, la automatización de procesos y la preparación de datos con alta confianza. Nuestra suite todo en uno te ayuda a mover, gestionar y hacer que los datos sean adecuados para su propósito, sin problemas a través de entornos en la nube, locales e híbridos. Deja que Match Data Pro te ayude a desbloquear todo el potencial de tus datos, con confianza, colaboración y a gran escala. Conecta y sincroniza datos de sistemas y formatos dispares API en la nube e integraciones Conectores preconstruidos Simplifica la gestión de integraciones y flujos de trabajo desde un panel limpio e intuitivo, sin necesidad de codificación Replica y sincroniza datos a través de sistemas fuente y destino dispares Herramientas de calidad de datos Conecta datos de sistemas dispares para crear relaciones y vistas de 360 grados de cualquier dominio de datos Herramientas de Gestión de Datos Maestros que te permiten estandarizar, limpiar y eliminar duplicados de registros a gran escala con reglas que evitan que los datos incorrectos ingresen a tus sistemas dispares Procesamiento de datos personalizado y creación y automatización de flujos de trabajo con proyectos reutilizables, reglas reutilizables, control de versiones, programación, webhooks y disparadores de API REST Empoderando a los equipos para colaborar con capacidades multiusuario creando usuarios y equipos para compartir y colaborar con proyectos y permisos, de manera segura a través de la organización **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 10.0/10 (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:** [Match Data Pro](https://www.g2.com/es/sellers/match-data-pro) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** Dover, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/match-data-pro (3 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 25% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Limpieza de datos (3 reviews) - Facilidad de uso (3 reviews) - Aprendizaje (3 reviews) - Automatización (2 reviews) - Atención al Cliente (2 reviews) ### 11. [OpenDQ](https://www.g2.com/es/products/opendq/reviews) OpenDQ es una solución de calidad de datos, gestión de datos maestros y gobernanza de datos a nivel empresarial, diseñada para ayudar a las organizaciones a lograr una gestión de datos confiable y precisa sin incurrir en costos de licencias. Construido sobre una arquitectura modular, OpenDQ es adaptable a las necesidades cambiantes de las empresas, permitiendo una escalabilidad sin problemas a medida que crecen los requisitos de gestión de datos. Esta solución es particularmente beneficiosa para las organizaciones que buscan mejorar la integridad de sus datos y las prácticas de gobernanza mientras minimizan los costos operativos. Dirigido a empresas de todos los tamaños, OpenDQ atiende a profesionales de datos, analistas y tomadores de decisiones que requieren un marco robusto para gestionar sus activos de datos. Su conjunto integral de características aborda varios casos de uso, incluyendo el perfilado de datos, la estandarización de direcciones en EE.UU., Canadá y más de 200 países, así como capacidades avanzadas como la coincidencia difusa y la deduplicación. Estas funcionalidades permiten a las organizaciones mantener conjuntos de datos limpios y precisos, que son cruciales para una toma de decisiones efectiva y una eficiencia operativa. Las características clave de OpenDQ incluyen la gestión de calidad de datos multidominio, la gestión de datos maestros y la gobernanza de datos, todo impulsado por el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. La solución proporciona herramientas esenciales como un glosario de negocios, gráficos de conocimiento y un diccionario de datos, que facilitan una mejor comprensión y utilización de los datos en toda la organización. Al aprovechar estas características, los usuarios pueden asegurar que sus datos no solo sean precisos, sino también contextualmente relevantes, mejorando la colaboración y la toma de decisiones basada en datos. OpenDQ se destaca en el panorama de gestión de datos debido a su modelo de costo cero de licencia, que permite a las organizaciones asignar recursos de manera más efectiva mientras se benefician de una solución integral de gestión de datos. La arquitectura modular permite a las empresas implementar componentes específicos según sea necesario, asegurando que puedan adaptar la solución a sus requisitos únicos. Esta flexibilidad, combinada con las capacidades avanzadas del aprendizaje automático y la IA, posiciona a OpenDQ como un activo valioso para las organizaciones que se esfuerzan por mejorar sus prácticas de calidad y gobernanza de datos. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 10.0/10 (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:** [Infosolve Technologies](https://www.g2.com/es/sellers/infosolve-technologies) - **Sitio web de la empresa:** https://www.infosolvetech.com/ - **Año de fundación:** 2003 - **Ubicación de la sede:** Princeton, US - **Twitter:** @InfosolveTech (1 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infosolve-technologies-inc/ (8 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 33% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Precios (2 reviews) - Modelado de IA (1 reviews) - Automatización (1 reviews) - Características de automatización (1 reviews) - Atención al Cliente (1 reviews) **Cons:** - Documentación deficiente (1 reviews) ### 12. [Seemore Data](https://www.g2.com/es/products/seemore-data/reviews) Seemore Data es una plataforma autónoma de eficiencia de datos diseñada específicamente para la optimización de costos de Snowflake y la optimización integral de almacenes de datos. Utiliza un agente de IA consciente del contexto para analizar, explicar y optimizar continuamente el costo, el rendimiento y el uso en Snowflake y en el moderno conjunto de datos. A diferencia de los paneles pasivos, Seemore actúa como un agente autónomo, ajustando automáticamente el tamaño de los almacenes, eliminando el cómputo inactivo y previniendo anomalías de costos antes de que escalen. Con un linaje profundo y contexto empresarial, los equipos pueden rastrear cada dólar gastado hasta las consultas, los flujos de trabajo, los paneles y los propietarios. El resultado: gasto predecible en Snowflake, rendimiento más rápido y equipos de datos que amplían su impacto sin aumentar el personal. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 13 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 10.0/10 (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:** [Seemore Data](https://www.g2.com/es/sellers/seemore-data) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/seemore-data/ (21 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 62% Mediana Empresa, 23% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (11 reviews) - Interfaz de usuario (8 reviews) - Linaje de datos (7 reviews) - Atención al Cliente (5 reviews) - Gestión de Datos (4 reviews) **Cons:** - Limitaciones de linaje (4 reviews) - No es fácil de usar (4 reviews) - Problemas de gestión de datos (3 reviews) - Mejora de UX (3 reviews) - Inexactitud de datos (2 reviews) ### 13. [Verdantis Master Data Management Suite](https://www.g2.com/es/products/verdantis-master-data-management-suite/reviews) La Suite MDM de Verdantis es un software de gestión de datos maestros nativo de IA diseñado específicamente para industrias intensivas en activos como Petróleo y Gas, Minería, Energía, Servicios Públicos y Manufactura. A diferencia de las plataformas MDM genéricas, está diseñada desde cero para manejar la complejidad de los datos industriales a través de materiales, clientes, proveedores y servicios, convirtiéndose en la solución preferida para empresas que no pueden permitirse inconsistencias de datos en sus operaciones. Harmonize aborda los datos heredados automatizando la limpieza, la deduplicación y la normalización de datos acumulados de migraciones ERP, adquisiciones y operaciones en múltiples sitios, convirtiendo años de registros desordenados en datos maestros limpios y utilizables. Integrity mantiene esos datos limpios en el futuro mediante reglas de negocio, verificaciones de validación y flujos de trabajo de cambios que los equipos configuran por sí mismos, asegurando una gobernanza continua de datos maestros según sus estándares. La Suite MDM también incluye un conjunto de herramientas de IA diseñadas para desafíos de datos industriales. AutoDoc extrae datos estructurados de dibujos de ingeniería, listas de materiales (BOM) y hojas de datos utilizando OCR e IA contextual. SpareSeek muestra partes equivalentes, alternativas y obsoletas en los catálogos de proveedores. TransAI traduce y localiza datos en idiomas regionales y estándares técnicos para equipos globales. Auto-Enrichment completa automáticamente los atributos faltantes en los datos maestros utilizando modelos de IA entrenados en datos industriales. Verdantis se conecta de manera nativa con SAP S/4HANA, SAP ECC, Oracle EAM, IBM Maximo y Microsoft Dynamics 365, y se despliega en infraestructura en la nube, local o híbrida. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Verdantis](https://www.g2.com/es/sellers/verdantis) - **Año de fundación:** 2004 - **Ubicación de la sede:** Princeton, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/verdantis-inc/ (74 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Empresa, 40% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (5 reviews) - Precisión de los datos (4 reviews) - Gestión de Datos (4 reviews) - Calidad de los datos (3 reviews) - Ahorro de tiempo (3 reviews) **Cons:** - Configuración difícil (3 reviews) - Configuración compleja (2 reviews) - Problemas de gestión de datos (2 reviews) - Dificultad de configuración (2 reviews) - Complejidad (1 reviews) ### 14. [BigID](https://www.g2.com/es/products/bigid/reviews) La plataforma de inteligencia de datos de BigID permite a las organizaciones conocer sus datos empresariales y tomar medidas para la privacidad, protección y perspectiva. Los clientes implementan BigID para descubrir, gestionar, proteger y obtener más valor de sus datos regulados, sensibles y personales a lo largo de su panorama de datos. Al aplicar aprendizaje automático avanzado y un profundo conocimiento de los datos, BigID transforma el descubrimiento de datos y la inteligencia de datos para abordar los desafíos de privacidad de datos, seguridad de datos y gobernanza de datos en todos los tipos de datos, a escala de petabytes, tanto en las instalaciones como en la nube. Obtén inteligencia de datos procesable con BigID: una plataforma, infinitas posibilidades. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 16 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 7.5/10 (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:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [BigID](https://www.g2.com/es/sellers/bigid) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** New York, New York - **Twitter:** @bigidsecure (2,763 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bigid/ (693 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Marketing y publicidad, Software de Computadora - **Company Size:** 44% Pequeña Empresa, 38% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Gestión de cookies (1 reviews) **Cons:** - Problemas con el banner (1 reviews) - Gestión de cookies (1 reviews) - Problemas de gestión de datos (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Funcionalidad limitada (1 reviews) ### 15. [Datactics Data Quality Suite](https://www.g2.com/es/products/datactics-data-quality-suite/reviews) Datactics ofrece software de calidad de datos y coincidencia de autoservicio mejorado con IA, que empodera a los CDOs, CIOs y líderes de datos para medir, coincidir, informar y corregir rápidamente los activos de datos. Las soluciones son agnósticas de datos y ofrecen interoperabilidad con herramientas de linaje de datos, gobernanza y gestión de metadatos, especialmente críticas en el despliegue de arquitecturas de tejido de datos y malla de datos. Nuestro equipo de ingenieros de datos proporciona servicios de implementación rápidos y robustos para ayudar a poner en marcha iniciativas de datos y asegurar la aceptación en toda la empresa. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 7.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datactics](https://www.g2.com/es/sellers/datactics) - **Año de fundación:** 1999 - **Ubicación de la sede:** Belfast, Northern Ireland, United Kingdom - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datactics (44 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa, 33% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Automatización (1 reviews) - Gestión de duplicados (1 reviews) - Detección de errores (1 reviews) - Perspectivas (1 reviews) - Fusionar prospectos (1 reviews) **Cons:** - Manejo de datos (1 reviews) - Diseño de interfaz deficiente (1 reviews) - Funcionalidad de búsqueda deficiente (1 reviews) ### 16. [DISQOVER](https://www.g2.com/es/products/disqover/reviews) DISQOVER es una plataforma de descubrimiento de conocimiento que vincula datos aislados utilizando tecnologías de grafos de conocimiento y semánticas, ayudando a las organizaciones de ciencias de la vida a acelerar sus actividades de desarrollo de medicamentos. Los usuarios pueden buscar en fuentes de datos públicas y privadas dispares a través de una única interfaz que permite un descubrimiento y exploración de datos fácil y eficiente. DISQOVER permite a los investigadores y colaboradores acceder rápidamente a valiosos conocimientos en un solo lugar, asegurando que la información no se pase por alto para una toma de decisiones más rápida y precisa. Con DISQOVER, las organizaciones disfrutan de los beneficios de los datos FAIR, facilitando la interoperabilidad y la conectividad con otras aplicaciones mientras construyen un ecosistema de datos empresariales escalable. Además, la arquitectura de complementos abierta de DISQOVER permite a una organización conectar sin problemas servicios especializados de inteligencia artificial (IA) a datos anotados, estandarizados y estructurados. DISQOVER también está disponible con capacidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP) asegurando que los usuarios puedan maximizar el valor de sus datos internos no estructurados, junto con datos públicos no estructurados. Desarrollado específicamente para empresas de ciencias de la vida, DISQOVER tiene más de 10,000 usuarios que van desde investigadores científicos, bioinformáticos, científicos de datos y perfiles de negocios. DISQOVER puede ser implementado para apoyar a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de medicamentos y tiene cuatro áreas de aplicación principales: I+D, Clínico, Regulatorio e Inteligencia Transversal. Los clientes incluyen AstraZeneca, Amgen, el Centro Princesa Máxima para Oncología Pediátrica, e-therapeutics, entre otros. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (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:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [ONTOFORCE](https://www.g2.com/es/sellers/ontoforce) - **Año de fundación:** 2011 - **Ubicación de la sede:** Ghent, BE - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ontoforce (36 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Pequeña Empresa, 25% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Precisión de los datos (1 reviews) - Gestión de Datos (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) - Integraciones fáciles (1 reviews) - Capacidades de integración (1 reviews) **Cons:** - Complejidad (1 reviews) - Organización Compleja (1 reviews) - Uso complejo (1 reviews) - Aprendizaje difícil (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) ### 17. [Duco](https://www.g2.com/es/products/duco/reviews) Duco es una empresa líder en automatización de datos que ayuda a las empresas a liberar su potencial al eliminar la fricción en torno a los datos. Más de 10,000 usuarios en más de 30 países procesan miles de millones de registros de datos cada semana utilizando la plataforma de automatización de datos de Duco. Duco tiene su sede en Londres, con oficinas en Nueva York, Boston, Edimburgo, Wroclaw y Singapur. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 3.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 5.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Duco](https://www.g2.com/es/sellers/duco) - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Twitter:** @ducotweets (527 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/duco-/ (255 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Pequeña Empresa, 33% Empresa ### 18. [Peeklogic Salesforce Duplicate Management](https://www.g2.com/es/products/peeklogic-salesforce-duplicate-management/reviews) Salesforce Deducción | Gestor Inteligente de Duplicados - Gestión de Duplicados de Salesforce hecha fácil - busca Duplicados de Leads, Contactos y Cuentas permitiendo fusionar registros uno por uno de manera mejorada o en masa en modo de Detección Automática. El Gestor Inteligente de Duplicados es un perfecto fusionador de Salesforce que permite al usuario configurar una combinación de 3 campos para construir un identificador único y distinguir registros duplicados. Después de cada operación de fusión de Registros de Salesforce y deduplicación de Salesforce. Gestor Inteligente de Duplicados - la herramienta de deduplicación de salesforce - adjunta un informe como archivo csv de los registros que fueron fusionados. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 10.0/10 (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:** [Peeklogic](https://www.g2.com/es/sellers/peeklogic) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** Austin, US - **Twitter:** @peeklogic (77 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/peeklogic/ (79 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 19. [TCS Mastercraft Data Plus](https://www.g2.com/es/products/tcs-mastercraft-data-plus/reviews) TCS MasterCraft DataPlus es un software de gestión de datos integrado para la privacidad de datos, gestión de datos de prueba, gestión de calidad de datos, análisis de datos y modelado de bases de datos. Es independiente de la industria, ofreciendo soluciones específicas al contexto para los desafíos de gestión de datos de una empresa. El software está respaldado por décadas de experiencia relevante de TCS en ayudar a empresas globales en sus programas de transformación y cumplimiento normativo. TCS MasterCraft DataPlus ha sido implementado en múltiples geografías y verticales de negocio, y ha proporcionado valor a empresas de diferentes escalas, con sus capacidades de privacidad de datos y gestión de calidad de datos. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [TATA Consultancy Services Limited](https://www.g2.com/es/sellers/tata-consultancy-services-limited) - **Año de fundación:** 1968 - **Ubicación de la sede:** Mumbai, Maharashtra - **Twitter:** @TCS (578,861 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tata-consultancy-services (706,172 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NSE: TCS **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Empresa ### 20. [Zengines](https://www.g2.com/es/products/zengines/reviews) Zengines es una empresa de tecnología que transforma la forma en que las organizaciones manejan las migraciones de datos y la modernización de mainframes, empoderando tanto a los usuarios de negocios como a los especialistas técnicos con herramientas modernas impulsadas por IA. Nuestra plataforma incluye herramientas de Migración de Datos de extremo a extremo y soluciones de Linaje de Datos de Mainframe que iluminan y descifran los sistemas heredados "caja negra", acelerando los proyectos en un 80% mientras reducen significativamente el riesgo y el costo. Servimos principalmente a empresas de servicios financieros y sus socios tecnológicos que luchan con datos impredecibles y sistemas heredados durante iniciativas críticas de transformación. Las organizaciones globales utilizan Zengines en toda su empresa para el flujo constante de iniciativas que implican cambios de sistemas: conversiones de núcleo, implementaciones de sistemas, incorporación de nuevos clientes, auditoría e informes de cumplimiento. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Zengines](https://www.g2.com/es/sellers/zengines) - **Año de fundación:** 2020 - **Ubicación de la sede:** Bedford, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zengines/ (17 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (2 reviews) - Innovación (2 reviews) - Integración de IA (1 reviews) - Comunicación (1 reviews) - Atención al Cliente (1 reviews) **Cons:** - Problemas de mapeo (1 reviews) ### 21. [ActivePrime](https://www.g2.com/es/products/activeprime/reviews) ActivePrime proporciona soluciones innovadoras y automatizadas de inteligencia de clientes que ayudan a más de 120,000 usuarios en 42 países. Nuestras tecnologías de calidad de datos y búsqueda difusa permiten a nuestros clientes generar inteligencia de clientes consolidada y procesable a partir de datos en la nube y en las instalaciones. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [ActivePrime](https://www.g2.com/es/sellers/activeprime-435b2615-0b94-4ee7-b897-a2a0e514adfb) - **Año de fundación:** 2001 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/activeprime-inc- (25 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mediana Empresa, 50% Empresa ### 22. [AQA](https://www.g2.com/es/products/aqa/reviews) AQA es una herramienta basada en la nube que ayuda a los representantes de ventas, gerentes de proyectos y analistas de datos a detectar errores de datos rápidamente. AQA detecta errores para que su equipo pueda corregirlos y volver a lo que mejor saben hacer, ayudándole a entregar los resultados críticos para el éxito de su negocio a través de datos sin errores. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Aqaversant](https://www.g2.com/es/sellers/aqaversant) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Godalming, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aqaversant/ (5 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Mediana Empresa ### 23. [Experian Aperture Data Studio](https://www.g2.com/es/products/experian-aperture-data-studio/reviews) El Aperture Data Studio de Experian es una solución integral para que usted construya una visión consistente, precisa y holística de sus datos de consumidores. La plataforma de calidad de datos proporciona una manera escalable de validar, limpiar, eliminar duplicados y enriquecer datos de cualquier fuente. Estas características permiten mejorar los esfuerzos de marketing y cumplimiento normativo para los consumidores. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Experian](https://www.g2.com/es/sellers/experian) - **Año de fundación:** 1826 - **Ubicación de la sede:** Dublin, Ireland - **Twitter:** @Experian_US (38,696 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/experian (25,265 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** LSE: EXPNL **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Mediana Empresa ### 24. [Infogix Data360 DQ](https://www.g2.com/es/products/infogix-data360-dq/reviews) Data360 DQ+ combina capacidades sofisticadas de validación de datos con la simplicidad de autoservicio para permitir a usuarios de cualquier nivel de habilidad aplicar rápida y fácilmente potentes verificaciones a conjuntos de datos. Estos incluyen perfilado de datos, integridad, consistencia, puntualidad, reconciliación/balanceo y conformidad de valores. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.3/10 (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) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Precisely](https://www.g2.com/es/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55) - **Ubicación de la sede:** Burlington, Massachusetts - **Twitter:** @PreciselyData (3,973 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Mediana Empresa ### 25. [LeverData](https://www.g2.com/es/products/leverdata/reviews) Los gestores de activos que típicamente utilizan grandes cantidades de datos tienen dificultades con la llegada de datos a tiempo y sin errores. LeverData ofrece datos monitoreados, validados y procesables; empoderando a nuestros clientes para tomar mejores decisiones. Nuestra plataforma propietaria facilita la transparencia y la fiabilidad en la cadena de suministro de datos, para que su equipo de datos pueda centrarse en lo que mejor hacen: generar Alpha. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Calidad del soporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Automatización:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Identificación:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Limpieza preventiva:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [LeverData](https://www.g2.com/es/sellers/leverdata) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/33536002 (2 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 50% Pequeña Empresa ## 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.