# Mejor Herramientas de Calidad de Datos - Página 7 *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 ## How Many Herramientas de Calidad de Datos Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 242 ## How Does G2 Rank Herramientas de Calidad de Datos Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 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. ## Which Herramientas de Calidad de Datos Is Best for Your Use Case? - **Líder:** [SAS Viya](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/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) - **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 [Visitar sitio web](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=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%3D7%26segment%3Dall&secure%5Btoken%5D=1f5fa7e78241e784db7d8ee3014a483ca05c7ffd676b756d28472c9725c944eb&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) --- ## What Are the Top-Rated Herramientas de Calidad de Datos Products in 2026? ### 1. [Datameer](https://www.g2.com/es/products/datameer/reviews) Datameer revoluciona la transformación de datos con un enfoque de bajo código, confiado por las principales empresas globales. Transforma y publica datos sin problemas sin código y SQL, simplificando tareas complejas de ingeniería de datos. Empodera a tus equipos de datos para tomar decisiones informadas con confianza mientras ahorra costos y asegura análisis de autoservicio responsable. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 24 **How Do G2 Users Rate Datameer?** - **Calidad del soporte:** 7.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Datameer?** - **Vendedor:** [Datameer](https://www.g2.com/es/sellers/datameer) - **Año de fundación:** 2009 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @datameer (11,225 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/972396/ (166 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 63% Empresa, 21% Mediana Empresa ### 2. [DataPeak](https://www.g2.com/es/products/datapeak/reviews) Las herramientas de datos tradicionales a menudo se quedan cortas para empresas como la suya. Son demasiado complejas, requiriendo especialistas en TI o científicos de datos para gestionarlas, o demasiado limitadas, obligándole a manejar múltiples sistemas para obtener los conocimientos que necesita. Por eso creamos DataPeak: una plataforma sin código, impulsada por IA, que combina transformación de datos, automatización y análisis en tiempo real en una solución intuitiva. Con DataPeak, puede: • Unificar sus datos: Romper silos consolidando todos sus datos en una única fuente. • Automatizar flujos de trabajo repetitivos: Deje que la IA maneje el trabajo tedioso. • Obtener conocimientos accionables en tiempo real: Tomar decisiones más inteligentes y rápidas sin esperar. Lo que distingue a DataPeak: • Simplicidad: Diseñada para usuarios no técnicos, permitiendo que cualquier persona en su equipo gestione, automatice y analice datos con facilidad. • Asequibilidad: Potencia de nivel empresarial sin el precio empresarial, haciéndola accesible para empresas en crecimiento. • Escalabilidad: Construida para crecer, ya sea que sea una pequeña startup o esté escalando. **Who Is the Company Behind DataPeak?** - **Vendedor:** [FactR Limited](https://www.g2.com/es/sellers/factr-limited) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** Paris, CA - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/11785407 (9 empleados en LinkedIn®) ### 3. [Data Quality App for Dynamics 365 & Power Apps](https://www.g2.com/es/products/data-quality-app-for-dynamics-365-power-apps/reviews) Complemento revolucionario de gestión de calidad de datos para Dynamics 365 y Power Apps ¿Está cansado de lidiar con datos inexactos e incompletos en su organización? ¿Los registros duplicados y los datos incorrectos atormentan su sistema, causando ineficiencias y dolores de cabeza? Data Quality App está aquí para revolucionar su gestión de datos. Prepárese para experimentar la perfección y precisión de datos como nunca antes. Nuestro complemento revolucionario asegura que tenga datos precisos y completos en todas las entidades, empoderando a su negocio para tomar decisiones informadas con confianza. Beneficios: Datos confiables y depurados apoyan decisiones efectivas que ayudan a impulsar su negocio y la satisfacción del cliente. Nuevas características aseguran una precisión de datos aún mayor, contribuyendo a un mejor compromiso con el cliente. Datos precisos ayudarán a su negocio a entregar los mensajes correctos en el momento adecuado en el viaje del cliente. Ahorre tiempo y dinero en la remediación de datos, aumentando su retorno de inversión en activos de datos. Aproveche sus datos utilizando tecnología de IA. Características clave: Cree y gestione reglas de calidad de datos personalizadas para cualquier entidad. Cree y gestione reglas de detección de duplicados personalizadas para cualquier entidad. Algoritmo de Campos Fonéticos indexando datos por sonido, según se pronuncian y con una tasa de corrección del 99%. Obtenga una visión general de los datos duplicados. Prevenga la creación de duplicados en todas las entidades para usuarios e integraciones. Fusione registros utilizando lógica incorporada para definir un maestro. Detección avanzada en tiempo real capturando duplicados antes de que se creen. Reciba alertas en tiempo real de violaciones de reglas con diferentes niveles de severidad. Controle la capacidad de guardar un registro basado en la severidad de la regla. Busque reglas de calidad de datos utilizando búsqueda avanzada o agréguelas al panel de control. Busque cualquier entidad que tenga advertencias o errores debido a reglas de calidad de datos. Sin acceso externo a los datos. No se necesita desarrollo de API. Totalmente integrado en Dynamics 365 y Power Apps. Últimas actualizaciones: Reglas de calidad de datos revolucionarias. Algoritmo de Campos Fonéticos indexando datos por sonido. Ignore registros durante la fusión manual. Elimine registros durante la fusión manual. Personalice qué campos están disponibles para la fusión manual. Notificación dinámica de duplicados antes de guardar el registro. Fusión manual de registros de su propia elección. Fusión de múltiples registros mezclando y combinando atributos manualmente de múltiples registros duplicados. Capacidades de servicio en segundo plano más fuertes, como la programación de múltiples trabajos. Soporta Interfaz Unificada. Servicio en segundo plano. Para más información visite https://dataqualityapp.com **Who Is the Company Behind Data Quality App for Dynamics 365 & Power Apps?** - **Vendedor:** [Techdio A/S](https://www.g2.com/es/sellers/techdio-a-s) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** Hellerup, DK - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/techdio/ (2 empleados en LinkedIn®) ### 4. [Data Quality Helper](https://www.g2.com/es/products/data-quality-helper/reviews) ¿Tiene su organización de Salesforce problemas con datos incompletos, inválidos o duplicados? ¿O con la limpieza y eliminación adecuadas? ¿Podría estar dañando el negocio y el uso de Salesforce y la IA? Instituya un enfoque sistemático para advertir a los usuarios y ayudarles a mejorar fácilmente los datos existentes y nuevos. Data Quality Helper, ahora con la funcionalidad recién añadida de la aplicación Storage Helper, ofrece un enfoque único y completo para mejorar la gobernanza de datos en las organizaciones de Salesforce. Esta solución ofrece reglas mejoradas para la validación de datos (dura y suave), resolución de datos duplicados y reglas de limpieza de datos, proporcionando un nivel más alto de personalización, flexibilidad y usabilidad que las herramientas de calidad de datos predeterminadas de Salesforce. - Los administradores tienen control total al diseñar las reglas para satisfacer las necesidades de su organización. - Los usuarios son notificados con advertencias personalizadas por el administrador, y luego se les capacita con herramientas fáciles de usar para corregir los registros afectados en el momento. - Las listas de componentes web Lightning, generadas automáticamente en tiempo real, proporcionan una vista a nivel de organización de cada registro que puede necesitar mejora de calidad, con enlaces directos para una acción rápida. - Notificaciones sobre límites de almacenamiento, herramientas para eliminación masiva automática o manual segura, ya sea programada o ad hoc, y opciones para previsualizar antes o restaurar después de la eliminación. Con esta aplicación, puede centralizar un proceso uniforme de creación y actualización de datos, proporcionando las herramientas para que los usuarios realicen los cambios necesarios y eleven la calidad de los datos, mientras gestionan eficientemente las responsabilidades de almacenamiento y eliminación de datos. En pocas palabras, Data Quality Helper mejorará la gobernanza de los datos de Salesforce para cualquier tipo de organización. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Data Quality Helper?** - **Calidad del soporte:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Data Quality Helper?** - **Vendedor:** [Passage Technology](https://www.g2.com/es/sellers/passage-technology-639e8892-81c9-4889-99b8-762b61377a18) - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Lake Forest, IL - **Twitter:** @passagetech (402 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/681047/ (30 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Pequeña Empresa ### 5. [Data Quality Management in SAP](https://www.g2.com/es/products/data-quality-management-in-sap/reviews) Las demandas sobre la calidad de los datos maestros están aumentando ya que son un requisito básico para el éxito de su negocio. **Who Is the Company Behind Data Quality Management in SAP?** - **Vendedor:** [ISO Travel Solutions](https://www.g2.com/es/sellers/iso-travel-solutions) - **Año de fundación:** 1979 - **Ubicación de la sede:** Nuremberg, Bavaria, Germany - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/iso-gruppe (450 empleados en LinkedIn®) ### 6. [Data Quality Manager](https://www.g2.com/es/products/data-quality-manager/reviews) Con NodeGraph, puedes visualizar, analizar y comprender tu entorno Qlik de una manera intuitiva. Permitimos visualizar el linaje de datos detrás de tu panel de control Qlik mostrando tu Solución Qlik desde la fuente de datos hasta la aplicación del usuario final. **Who Is the Company Behind Data Quality Manager?** - **Vendedor:** [NodeGraph](https://www.g2.com/es/sellers/nodegraph) - **Año de fundación:** 1993 - **Ubicación de la sede:** King of Prussia, Pennsylvania, United States - **Twitter:** @node_graph (417 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/qlik (4,349 empleados en LinkedIn®) ### 7. [Data Quality Manager](https://www.g2.com/es/products/basecap-analytics-data-quality-manager/reviews) BaseCap es el rastreador inteligente de salud de datos que te ayuda a diagnosticar y resolver desafíos empresariales. Para arreglar procesos rotos, primero necesitas mejorar la salud de los datos en los que se basan. En la plataforma BaseCap, todos tus equipos pueden validar y transformar los datos de tu organización para mejorar su calidad y alimentar procesos empresariales automatizados. BaseCap empodera a cada usuario para: \> Detectar errores de datos costosos \> Reconciliar sistemas de información \> Eliminar el riesgo de cumplimiento \> Automatizar tareas tediosas La salud de los datos es la salud del negocio. Toma el pulso de tu negocio con BaseCap. Obtén más información sobre nuestra solución fácil de implementar para tus desafíos empresariales más obstinados visitando www.basecapanalytics.com/platform. **Who Is the Company Behind Data Quality Manager?** - **Vendedor:** [BaseCap Analytics](https://www.g2.com/es/sellers/basecap-analytics) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/basecap-analytics-inc-/ (19 empleados en LinkedIn®) ### 8. [Data Quality Navigator](https://www.g2.com/es/products/data-quality-navigator/reviews) Data Quality Navigator (DQN) is an end-to-end data quality platform for companies operating in data- and process critical industries such as Automotive, Industrial Manufacturing, Defense, and Aerospace & Security that want to manage master data proactively rather than fix issues reactively. DQN ensures sustainable transparency, enforced data governance, and operational reliability across the entire material data lifecycle, from data creation and usage to integration, migration, and retirement. Core Capabilities - End-to-End Data Quality Management Automated analysis, validation, and continuous monitoring of material master data across all connected systems (e.g., ERP, PLM, procurement). - Preventive Governance & Rule Framework Leverage 2,500+ proven validation and harmonization rules to detect and prevent data issues early, before they impact core business processes. - Business-Oriented Transparency Dashboards and KPIs provide a shared, transparent view of data quality status, risks, and ownership for both business teams and IT. - Human-in-the-Loop Approach A combination of automation and expert approval enables fast corrections while maintaining accountability and trust in the data. Key Product Features - Data profiling, cleansing, enrichment, and harmonization - Rule-based and AI-supported duplicate and error detection - Integrated workflows for incident management and remediation - Standard APIs and connectors for ERP, cloud, and legacy systems (e.g., SAP, Salesforce) - Flexible deployment options: SaaS (public cloud), private cloud, or on-premises, suitable for highly regulated environments Business Value DQN helps organizations avoid production outages, delivery delays, failed migrations, and compliance risks by making material master data consistently reliable and controllable. As a result, industrial core processes remain operationally stable, even in complex and distributed organizational structures. **Who Is the Company Behind Data Quality Navigator?** - **Vendedor:** [BearingPoint](https://www.g2.com/es/sellers/bearingpoint) - **Sitio web de la empresa:** https://www.bearingpoint.com - **Año de fundación:** 2002 - **Ubicación de la sede:** Amsterdam, North Holland, Netherlands - **Twitter:** @BearingPoint (7,330 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/bearingpoint (10,028 empleados en LinkedIn®) ### 9. [Data Quality Score for jira](https://www.g2.com/es/products/data-quality-score-for-jira/reviews) Data Quality Score para Jira es una aplicación de Atlassian Forge que ofrece evaluaciones de calidad completas directamente en tu flujo de trabajo de Jira. Analiza archivos CSV, JSON y XLSX con puntuaciones inteligentes de completitud, consistencia y validez. **Who Is the Company Behind Data Quality Score for jira?** - **Vendedor:** [SysWisdom](https://www.g2.com/es/sellers/syswisdom) - **Año de fundación:** 2024 - **Ubicación de la sede:** Canton, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/syswisdom-ai/ (2 empleados en LinkedIn®) ### 10. [Datastreams.io](https://www.g2.com/es/products/datastreams-io/reviews) El Gestor de Flujo de Datos (DSM) es una aplicación diseñada para gobernar instantáneamente la gestión de datos digitales globales. **Who Is the Company Behind Datastreams.io?** - **Vendedor:** [datastreams.io](https://www.g2.com/es/sellers/datastreams-io) - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Brainport Region, NL - **Twitter:** @datastreams_io (724 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datastreams-io (4 empleados en LinkedIn®) ### 11. [DataTools](https://www.g2.com/es/products/datatools/reviews) DataTools es una empresa australiana de soluciones de software innovadora que ha estado proporcionando software de calidad de datos líder en el mundo a organizaciones de Australia y Nueva Zelanda durante casi tres décadas. DataTools comenzó a principios de los años 90 suministrando servicios de datos sofisticados a muchas de las empresas más grandes de Australia que encontraron que las ofertas de software de la época provenientes del extranjero no sabían cómo manejar mejor los datos australianos. Nuestra vasta experiencia en convertir datos australianos de baja calidad en datos de nombres y direcciones de alta calidad se tradujo en la creación del primer software de calidad de datos fácil de usar y asequible de Australia, específicamente diseñado para manejar datos australianos. Con el cambio hacia el software basado en la nube, herramientas innovadoras de complementos y Software como Servicio (SaaS), DataTools está una vez más liderando el camino. Nuestras ofertas de software más recientes proporcionan la flexibilidad, escalabilidad y facilidad de acceso hacia las que los clientes se están moviendo, todo mientras seguimos comprometidos con nuestra promesa de software de calidad con soporte ilimitado. Ofertas de DataTools: Productos: • Validación de Direcciones: Formatear, limpiar, reparar y verificar direcciones con 100% de precisión. • Captura de Direcciones: Capturar direcciones con mayor precisión, más rápido y con menos esfuerzo. • Validación de Correos Electrónicos: Comprobar y validar direcciones de correo electrónico en tiempo real. • Validación de Teléfonos: Comprobar y validar números de línea fija o móvil en tiempo real. • Soluciones Profesionales de Envío: Fácil de usar con punto y clic, hasta soluciones integradas. • Listas de Direcciones Australianas: Una plataforma diseñada para la compra de datos de direcciones australianas a granel. La Diferencia de DataTools. Por qué los líderes de la industria eligen DataTools: • Seguridad a Prueba de Balas. Eso es DataTools: Asegurar que los datos estén seguros de todas las formas posibles. • Confiabilidad: Consistente, predecible, escalable y más... • Toque Humano de DataTools™: Modelos de Aprendizaje Automático e IA para leer y entender direcciones. • Más Fuentes de Datos: Usar conjuntos de datos de Australia, Nueva Zelanda e internacionales para obtener direcciones precisas. • Implementación Simple: Usar servicios web y APIs fáciles de usar para Direcciones, Teléfonos, Correos Electrónicos y Geocodificación. **Who Is the Company Behind DataTools?** - **Vendedor:** [DataTools](https://www.g2.com/es/sellers/datatools) - **Año de fundación:** 1994 - **Ubicación de la sede:** Bella Vista, AU - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datatools (189 empleados en LinkedIn®) ### 12. [Datavid](https://www.g2.com/es/products/datavid/reviews) Datavid ayuda a las grandes organizaciones a extraer valor adicional de datos no estructurados como documentos de Word, archivos XML/HTML, imágenes, videos, presentaciones y mucho más. Los consultores expertos de Datavid tienen décadas de experiencia resolviendo problemas complejos de datos; desde búsqueda avanzada hasta minería de datos e integración a través de múltiples fuentes. Datavid ofrece un valor único al aprovechar al máximo su infraestructura existente, ofreciendo planes arquitectónicos claros antes de que se realicen cambios. **Who Is the Company Behind Datavid?** - **Vendedor:** [Datavid](https://www.g2.com/es/sellers/datavid) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datavid (87 empleados en LinkedIn®) ### 13. [dataX.ai](https://www.g2.com/es/products/datax-ai/reviews) dataX.ai es una empresa pionera en ciencia de datos que se especializa en soluciones automatizadas para el contenido de productos de comercio electrónico B2B. Nuestro objetivo es minimizar el esfuerzo manual en el procesamiento y gestión de datos, mejorando la precisión y permitiendo operaciones escalables. Con más de una década de experiencia en la creación de soluciones impulsadas por IA, nos hemos convertido en un socio de confianza para los gestores de eContent, ya que la innovación se encuentra con la precisión en la ejecución de flujos de trabajo de datos sin problemas. Con sede en Plano, Texas, tenemos oficinas repartidas por India y Japón, empoderando a las empresas modernas para que se mantengan ágiles, competitivas y prosperen en la era digital. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate dataX.ai?** - **Calidad del soporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind dataX.ai?** - **Vendedor:** [CrowdANALYTIX](https://www.g2.com/es/sellers/crowdanalytix) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** Plano, US - **Twitter:** @data_x_ai (16 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/crowdanalytix (115 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 25% Mediana Empresa ### 14. [DBIQ](https://www.g2.com/es/products/dbiq/reviews) DB/IQ es una solución de software diseñada para evaluar y mejorar el nivel de calidad y mantenibilidad de las aplicaciones Db2 para z/OS antes de que se implementen en su entorno de producción. DB/IQ automatiza el proceso de control de calidad según criterios de rendimiento, mantenibilidad y escalabilidad. DB/IQ analiza y realiza comprobaciones en todo el código SQL; ya sea en forma de fuente, en un DBRM resultante del preprocesador de Db2, en todo el SQL basado en Catálogo (planes, paquetes, vistas, MQTs, triggers, etc.), o como SQL ejecutado dinámicamente. • Verifique la calidad de cualquier código SQL según los estándares definidos por la organización • Más de 350 reglas de calidad están disponibles "listas para usar" y se pueden personalizar según sus requisitos y SLAs • Proporcione a los desarrolladores control de calidad interactivo y funcionalidad completa de EXPLAIN para todas las sentencias SQL • Alerta y posiblemente rechaza programas que violen las reglas de calidad Los controles pueden ser activados a demanda por los desarrolladores, directamente en sus entornos de desarrollo mainframe o Eclipse, y automáticamente en modo batch durante los procedimientos de entrega. **Who Is the Company Behind DBIQ?** - **Vendedor:** [Infotel](https://www.g2.com/es/sellers/infotel-a5b2f5ae-4f1a-45e9-be5c-359ba8a9f48d) - **Año de fundación:** 1986 - **Ubicación de la sede:** Blagnac, FR - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infotel-software/ (15 empleados en LinkedIn®) ### 15. [DeDupeD](https://www.g2.com/es/products/deduped/reviews) DeDupeD es una aplicación de productividad que ayuda a detectar y gestionar registros duplicados no solo para Lead, Contacto, Cuenta o Caso, sino también para cualquier otra entidad de Dynamics 365 CRM (OOB o personalizada). **Who Is the Company Behind DeDupeD?** - **Vendedor:** [Inogic](https://www.g2.com/es/sellers/inogic) - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Navi Mumbai, IN - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/inogicindia/ (151 empleados en LinkedIn®) ### 16. [digna](https://www.g2.com/es/products/digna/reviews) Plataforma europea de calidad de datos y observabilidad impulsada por IA con cinco capacidades modulares: anomalías, análisis, puntualidad, validación y seguimiento de esquemas, diseñada para funcionar completamente en su entorno para máxima privacidad y control. **Who Is the Company Behind digna?** - **Vendedor:** [digna](https://www.g2.com/es/sellers/digna) - **Año de fundación:** 2020 - **Ubicación de la sede:** Vienna, Austria - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dextai/ ### 17. [DQ for Excel™](https://www.g2.com/es/products/dq-for-excel/reviews) DQ for Excel™ funciona directamente dentro de Microsoft Excel, es familiar y fácil de usar. Simplemente descarga tus datos de clientes en Microsoft Excel y utiliza nuestro complemento, disponible en la tienda de Office, para mejorar la calidad de tus datos. DQ For Excel™ funciona a través de DQ on Demand™, nuestra Plataforma de Mejora de Calidad de Datos. Importa datos de casi cualquier fuente, prepáralos, domínalos y perfecciónalos; luego súbelos de nuevo a casi cualquier destino. Procesa cientos de miles de registros a la vez y solo paga por tu uso en un modelo de suscripción basado en créditos. **Who Is the Company Behind DQ for Excel™?** - **Vendedor:** [DQ Global](https://www.g2.com/es/sellers/dq-global) - **Año de fundación:** 1995 - **Ubicación de la sede:** Lee-on-the-Solent, GB - **Twitter:** @DQ_Global (1,298 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dq-global (12 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Empresa ### 18. [DQGateway](https://www.g2.com/es/products/dqgateway/reviews) DQGateway empodera a empresas de todos los tamaños para lograr datos completos, precisos y consistentes con su interfaz sin código, la primera en la industria. Impulsado por IA y altamente configurable, DQGateway aborda incluso los escenarios más complejos. Su motor de reglas integral y servicios de personalización aseguran un ajuste perfecto para sus necesidades. Mejore la calidad de los datos, optimice la toma de decisiones y obtenga una ventaja competitiva con DQGateway. 2. Descripción de Características: a. Conectividad de Fuentes de Datos: Calidad de Datos Sin Esfuerzo en Cualquier Fuente: DQGateway se conecta a más de 50 fuentes de datos con conectores preconstruidos. Conectores personalizados están disponibles para necesidades únicas. b. Dependencia de Habilidades para Configurar Reglas de Calidad de Datos: Interfaz Sin Código: La interfaz sin código de DQGateway permite incluso a los usuarios de negocios definir verificaciones de calidad de datos con facilidad. c. Verificaciones o Reglas de Calidad Comprensivas: Configurabilidad Inigualable: DQGateway cuenta con el motor de reglas más completo, con verificaciones preconfiguradas, creación de reglas personalizadas y limpieza de datos impulsada por IA. Asegure que la calidad de los datos cumpla con sus estándares exactos. d. Perfilado de Datos: Análisis Profundo de Sus Datos: DQGateway proporciona un perfilado de datos integral con visualizaciones informativas. Identifique anomalías, patrones y datos sensibles para una comprensión completa de los datos. e. Gobernanza de Datos: Información en Tiempo Real, Informes Accionables: DQGateway ofrece un panel unificado con información de calidad de datos en tiempo real. Informes detallados, alertas y widgets personalizables permiten una toma de decisiones informada. f. Ejecución Desatendida: Calidad de Datos Automatizada, 24/7: DQGateway automatiza todas las verificaciones de calidad de datos configuradas, liberando a su equipo para centrarse en iniciativas estratégicas. Disfrute de una integridad de datos ininterrumpida con un esfuerzo mínimo. g. Operaciones de Datos Ágiles: Calidad de Datos desde el Inicio: DQGateway se integra perfectamente con herramientas DevOps (Jenkins, ADO, GitHub) para pruebas y validación de datos continuas. Incorpore la calidad de datos en su proceso de desarrollo desde el principio. h. Consulta de Datos Interactiva: Análisis de Datos Simplificado: La interfaz de consulta interactiva de DQGateway le permite consultar directamente los datos de origen dentro de la plataforma para una experiencia unificada. i. Sin Bloqueo de Proveedor: Libertad y Flexibilidad: DQGateway prioriza su control. La interfaz sin código permite a los usuarios de negocios gestionar las reglas de calidad de datos, y la versión con licencia proporciona acceso al código fuente para una personalización definitiva. j. Facilita la Personalización: Adaptado a Sus Necesidades: DQGateway va más allá de la funcionalidad estándar. Ofrecemos personalizaciones y desarrollo de características específicas para sus requisitos únicos. **Who Is the Company Behind DQGateway?** - **Vendedor:** [Kairos Technologies](https://www.g2.com/es/sellers/kairos-technologies) - **Año de fundación:** 2003 - **Ubicación de la sede:** Irving, Texas, United States - **Twitter:** @KairosTechInc (873 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kairos-technologies-inc/?originalSubdomain=in (332 empleados en LinkedIn®) ### 19. [Easy View](https://www.g2.com/es/products/fortra-easy-view/reviews) Un KeyRbot Parte de Fortra (la nueva cara de HelpSystems) se enorgullece de ser parte del portafolio integral de ciberseguridad de Fortra. Fortra simplifica el complejo panorama de ciberseguridad actual al reunir productos complementarios para resolver problemas de maneras innovadoras. Estas soluciones integradas y escalables abordan los desafíos en constante cambio que enfrentas al proteger tu organización. Con la ayuda de la poderosa protección de Easy View y otros, Fortra es tu aliado incansable, aquí para ti en cada paso de tu viaje de ciberseguridad. **Who Is the Company Behind Easy View?** - **Vendedor:** [Fortra](https://www.g2.com/es/sellers/fortra) - **Año de fundación:** 1982 - **Ubicación de la sede:** Eden Prairie, Minnesota - **Twitter:** @fortraofficial (2,766 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fortra (1,738 empleados en LinkedIn®) ### 20. [EigenRules- Auto Discover Data Quality Rules](https://www.g2.com/es/products/eigenrules-auto-discover-data-quality-rules/reviews) EigenRules es un software potenciado por IA/ML diseñado para descubrir de manera autónoma reglas esenciales de calidad de datos directamente desde tus conjuntos de datos. Simplemente apuntando EigenRules a tus datos, analiza y genera reglas críticas de calidad de datos en inglés claro en minutos, agilizando el proceso de validación de datos y acelerando la incorporación de nuevas fuentes de datos o aplicaciones. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis Impulsado por IA/ML: Utiliza algoritmos avanzados para entender comportamientos de datos esperados e identificar reglas esenciales de calidad de datos necesarias para la validación. - Descubrimiento Integral de Reglas: Descubre automáticamente reglas en las seis dimensiones de calidad de datos: completitud, unicidad, conformidad, validez, consistencia y precisión. - Salida en Inglés Claro: Presenta las reglas descubiertas en un formato fácilmente comprensible, facilitando una rápida comprensión e implementación. - Despliegue Rápido: Reduce significativamente el tiempo requerido para establecer reglas de calidad de datos, reduciendo semanas de esfuerzo manual a solo minutos. - Integración con Procesos Existentes: Complementa las reglas existentes identificando brechas y aumentando los marcos actuales de calidad de datos. Valor Principal y Problema Resuelto: EigenRules aborda el desafío de establecer eficientemente reglas de calidad de datos completas sin una intervención manual extensa. Al automatizar el proceso de descubrimiento, empodera a los Expertos en la Materia para enfocarse en tareas de mayor valor, reduce el tiempo de lanzamiento al mercado para nuevas iniciativas de datos y asegura una validación de datos robusta. Esto conduce a una mayor fiabilidad de los datos, una mejor toma de decisiones y ahorros significativos en los procesos de gestión de datos. **Who Is the Company Behind EigenRules- Auto Discover Data Quality Rules?** - **Vendedor:** [FirstEigen](https://www.g2.com/es/sellers/firsteigen) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** Naperville, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/firsteigen/ (35 empleados en LinkedIn®) ### 21. [Emport](https://www.g2.com/es/products/emport/reviews) Emport utiliza IA para mapear automáticamente, validar y filtrar tus contactos antes de que lleguen a HubSpot. **Who Is the Company Behind Emport?** - **Vendedor:** [Emport](https://www.g2.com/es/sellers/emport) - **Año de fundación:** 2026 - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/emport-io/ (1 empleados en LinkedIn®) ### 22. [Expanso](https://www.g2.com/es/products/expanso/reviews) Expanso es una plataforma de orquestación de datos distribuida que permite a las organizaciones desplegar, gestionar y gobernar flujos de datos en entornos de nube, locales y de borde. Permite a los equipos procesar y controlar los datos donde se generan, reduciendo costos, mejorando el rendimiento y asegurando el cumplimiento a través de un plano de control unificado diseñado para la escalabilidad y la fiabilidad. **Who Is the Company Behind Expanso?** - **Vendedor:** [Expanso](https://www.g2.com/es/sellers/expanso) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** Seattle, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/expanso-io (13 empleados en LinkedIn®) ### 23. [Experian Address Validation and Verification (UK)](https://www.g2.com/es/products/experian-address-validation-and-verification-uk/reviews) La Validación y Verificación de Direcciones de Experian es una solución integral diseñada para garantizar la precisión y completitud de los datos de direcciones para empresas que operan en el Reino Unido y a nivel global. Al aprovechar fuentes postales autorizadas, esta herramienta valida, corrige y enriquece direcciones en tiempo real, mejorando el compromiso del cliente y la eficiencia operativa. Características y Funcionalidades Clave: - Cobertura Global: Soporta la validación de direcciones para 250 países y territorios, asegurando que las empresas puedan gestionar eficazmente los datos de clientes internacionales. - Validación en Tiempo Real: Se integra perfectamente en sitios web, sistemas CRM y formularios en línea para validar y enriquecer direcciones a medida que se ingresan, reduciendo el tiempo de entrada de datos hasta en un 80%. - Enriquecimiento de Datos: Mejora los registros de direcciones con atributos adicionales como coordenadas de latitud/longitud, datos de estilo de vida y demográficos, y Números de Referencia de Punto Único (UPRNs) para una vista más detallada del cliente. - Integraciones Preconstruidas: Compatible con aplicaciones populares de CRM, ERP y comercio electrónico, facilitando una implementación sencilla. - Alta Disponibilidad: Ofrece una garantía de tiempo de actividad del servicio del 99.99%, asegurando una solución de calidad de datos estable y confiable. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: La Validación y Verificación de Direcciones de Experian aborda desafíos comunes asociados con datos de direcciones inexactos, como correo no entregable, entregas fallidas y comunicaciones ineficientes con el cliente. Al asegurar que solo direcciones precisas y entregables ingresen a los sistemas empresariales, ayuda a: - Mejorar el Compromiso del Cliente: Los datos de direcciones precisos permiten a las empresas llegar a los clientes de manera efectiva, mejorando la comunicación y maximizando el ROI de las campañas. - Reducir Costos Operativos: Minimiza los gastos relacionados con correo no entregable y entregas fallidas al capturar direcciones correctas en el punto de entrada. - Mejorar la Experiencia del Cliente: Optimiza el proceso de entrada de datos, reduciendo las tasas de abandono de formularios y mejorando la satisfacción general del usuario. Al implementar esta solución, las empresas pueden mantener una base de datos limpia y precisa, apoyar operaciones eficientes y ofrecer experiencias excepcionales al cliente. **Who Is the Company Behind Experian Address Validation and Verification (UK)?** - **Vendedor:** [Experian](https://www.g2.com/es/sellers/experian) - **Año de fundación:** 1826 - **Ubicación de la sede:** Dublin, Ireland - **Twitter:** @Experian_US (38,718 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/experian (25,265 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** LSE: EXPNL ### 24. [Experian Aperture Data Studio for CAIS (UK)](https://www.g2.com/es/products/experian-aperture-data-studio-for-cais-uk/reviews) Aperture Data Studio de Experian para CAIS es una plataforma integral de gestión de datos diseñada para optimizar la validación, limpieza y preparación de archivos de datos para su envío a las Agencias de Referencia de Crédito (CRAs). Ofrece conjuntos de reglas predefinidos que permiten una evaluación rápida de la calidad de los datos, asegurando el cumplimiento con las regulaciones de SCOR, ICO y FCA. Características y Funcionalidades Clave: - Gestión de Bases de Datos: Se conecta sin problemas a los sistemas internos y soporta múltiples formatos de archivo comunes, facilitando la captura y gestión eficiente de datos. - Análisis y Mejora de Datos: Proporciona reglas de validación predefinidas para CAIS de Consumidor y Comercial, con la flexibilidad de crear reglas personalizadas adaptadas a necesidades específicas. - Paneles de Calidad de Datos: Ofrece paneles intuitivos y vistas a nivel de cuenta para monitorear y evaluar la calidad de los archivos de datos, permitiendo la identificación y resolución proactiva de problemas. - Creación de Archivos: Importa datos de sistemas internos y los exporta en el formato requerido por las CRAs, simplificando el proceso de envío. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: Aperture Data Studio para CAIS aborda la necesidad crítica de envíos de datos precisos y conformes a las CRAs. Al automatizar los procesos de validación y limpieza, minimiza los rechazos de archivos y reduce las intervenciones manuales, lo que lleva a una mayor eficiencia operativa. La capacidad de la plataforma para realizar verificaciones previas al envío según las especificaciones de informes de CAIS asegura que los datos cumplan con los estándares regulatorios, mitigando así los riesgos de cumplimiento. Además, su interfaz fácil de usar y sus análisis completos permiten a las organizaciones mantener una alta calidad de datos, apoyando en última instancia una mejor toma de decisiones y satisfacción del cliente. **Who Is the Company Behind Experian Aperture Data Studio for CAIS (UK)?** - **Vendedor:** [Experian](https://www.g2.com/es/sellers/experian) - **Año de fundación:** 1826 - **Ubicación de la sede:** Dublin, Ireland - **Twitter:** @Experian_US (38,718 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/experian (25,265 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** LSE: EXPNL ### 25. [Experian Aperture Data Studio (UK)](https://www.g2.com/es/products/experian-aperture-data-studio-uk/reviews) Aperture Data Studio de Experian es una plataforma intuitiva y escalable que integra capacidades de calidad y gobernanza de datos para ayudar a las empresas a gestionar eficazmente sus patrimonios de datos. Garantiza que los datos sean adecuados para su propósito, cumplan con las normativas y estén listos para apoyar la toma de decisiones basada en datos, mejorar las experiencias del cliente y aumentar la eficiencia operativa. Características y Funcionalidades Clave: - Perfilado de Datos y Gestión de Calidad: Aperture Data Studio ofrece herramientas de perfilado de datos completas para identificar y corregir problemas de datos como vacíos, duplicaciones, inconsistencias y errores. Permite a los usuarios limpiar, desduplicar y enriquecer datos utilizando flujos de trabajo preconstruidos o personalizados, asegurando datos de alta calidad en toda la organización. - Gobernanza de Datos: La plataforma incluye un catálogo de datos flexible que permite a las empresas definir activos de datos, capturar datos críticos, asignar propiedad y mapear relaciones. Impone políticas y proporciona características de colaboración para fomentar la innovación mientras mantiene la supervisión y el control sobre el patrimonio de datos. - Integración y Escalabilidad: Aperture Data Studio se integra sin problemas con diversas fuentes de datos y plataformas, incluyendo Snowflake, Databricks y Oracle. Soporta verificaciones de calidad en tiempo real, flujos de trabajo y alertas automatizadas, permitiendo a las empresas mantener datos confiables en sus sistemas. - Cumplimiento y Gestión de Riesgos: La plataforma ayuda a las organizaciones a cumplir con estándares internos y regulatorios manteniendo documentación robusta y reglas de calidad. Proporciona herramientas para monitorear la calidad de los datos, detectar sesgos o desviaciones, y proteger el rendimiento de la IA, reduciendo así el riesgo regulatorio. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Aperture Data Studio aborda los desafíos de gestionar conjuntos de datos complejos y grandes proporcionando una solución unificada para la calidad y gobernanza de datos. Empodera a las empresas para: - Mejorar la Eficiencia Operativa: Al automatizar las verificaciones de calidad de datos y los flujos de trabajo, la plataforma reduce las intervenciones manuales, agilizando las operaciones y ahorrando costos. - Apoyar la Toma de Decisiones Basada en Datos: Con datos precisos y validados, las organizaciones pueden tomar decisiones informadas, identificar tendencias y descubrir oportunidades, llevando a mejores resultados empresariales. - Mitigar Riesgos: Al asegurar la precisión y el cumplimiento de los datos, Aperture Data Studio ayuda a las empresas a gestionar los riesgos asociados con la mala calidad de los datos y el incumplimiento regulatorio. En resumen, Aperture Data Studio de Experian proporciona una solución integral y fácil de usar para las empresas que buscan mejorar su calidad y gobernanza de datos, permitiéndoles aprovechar eficazmente sus activos de datos y lograr el éxito. **Who Is the Company Behind Experian Aperture Data Studio (UK)?** - **Vendedor:** [Experian](https://www.g2.com/es/sellers/experian) - **Año de fundación:** 1826 - **Ubicación de la sede:** Dublin, Ireland - **Twitter:** @Experian_US (38,718 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/experian (25,265 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** LSE: EXPNL ## What Is Herramientas de Calidad de Datos? [Software de Infraestructura de TI](https://www.g2.com/es/categories/it-infrastructure) ## What Software Categories Are Similar to Herramientas de Calidad de Datos? - [Aplicaciones de Salesforce AppExchange](https://www.g2.com/es/categories/salesforce-appexchange-apps) - [Software de Catálogo de Datos de Aprendizaje Automático](https://www.g2.com/es/categories/machine-learning-data-catalog) - [Software de Preparación de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-preparation) - [Herramientas de Gobernanza de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-governance-tools) - [Plataformas de DataOps](https://www.g2.com/es/categories/dataops-platforms) - [Software de Gestión Activa de Metadatos](https://www.g2.com/es/categories/active-metadata-management) - [Software de Observabilidad de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-observability) --- ## How Do You Choose the Right Herramientas de Calidad de Datos? ### Lo que debes saber sobre las herramientas de calidad de datos ### ¿Qué son las herramientas de calidad de datos? El software de calidad de datos es un conjunto de diversas herramientas y servicios creados para obtener datos significativos para las organizaciones. Las herramientas acondicionan los datos para satisfacer las necesidades específicas de los usuarios. La calidad de los datos es una parte integral de los procesos de gobernanza y gestión de datos a través de los cuales se gobiernan todos los datos de la organización. Las herramientas de calidad de datos hacen posible lograr precisión, relevancia y consistencia de los datos para tomar mejores decisiones. Los datos de alta calidad pueden ofrecer resultados deseados, mientras que los datos de baja calidad pueden resultar en conclusiones desastrosas. Las organizaciones que son impulsadas por datos y que utilizan frecuentemente el análisis de datos para la toma de decisiones hacen de la calidad de los datos un factor primordial para decidir su utilidad. ### ¿Cuáles son las características comunes de las herramientas de calidad de datos? Las características de las herramientas de calidad de datos consideran principalmente las dimensiones o métricas que definen la calidad. Estas soluciones pueden soportar algunas o todas las funciones mencionadas a continuación para ofrecer resultados finales útiles: **Limpieza de datos:** Es el proceso de eliminar datos redundantes, incorrectos y corruptos. A veces se le llama limpieza de datos o depuración de datos. Siendo una de las etapas críticas en el procesamiento de datos, la mayoría de las herramientas de calidad de datos tienen esta característica. Algunas de las inexactitudes comunes de los datos incluyen entradas incorrectas y valores faltantes. **Estandarización de datos:** Es un paso importante en la organización de datos. Involucra convertir los datos en un formato común que facilita a los usuarios el acceso y análisis de los datos. Esta etapa cumple uno de los parámetros de calidad de datos: la consistencia. Llevar los datos a un formato común asegura que los datos sean consistentes. La estandarización de datos juega un papel clave en lograr precisión, que es otro factor en la calidad de los datos. Ayuda al dar a los usuarios acceso a los datos más recientes, limpios y actualizados. **Perfilado de datos:** El perfilado de datos es el proceso de analizar datos, entender la estructura de los datos e identificar los proyectos potenciales para los datos especificados. Los datos se analizan minuciosamente usando herramientas analíticas para detectar características como media, mínimo, máximo y frecuencia. **Desduplicación de datos:** Es un proceso para eliminar copias excesivas de datos y reducir los requisitos de almacenamiento. También se le llama compresión inteligente o almacenamiento de instancia única o deduplicación de datos. **Validación de datos:** Esta característica asegura que la calidad y precisión de los datos estén en su lugar. En sistemas automatizados, hay mínima o casi nula supervisión humana cuando se ingresan los datos. Esto hace esencial verificar que los datos ingresados sean correctos. Los tipos comunes de validación de datos incluyen verificación de datos, verificación de código, verificación de rango, verificación de formato y verificación de consistencia. También hay ciertas reglas de calidad de datos definidas para plataformas de gestión de datos. **Extracción, transformación y carga (ETL):** Cuando las organizaciones avanzan en la estrategia tecnológica, los datos de los sistemas existentes se transfieren a los nuevos sistemas. ETL forma una tarea vital del proceso de migración de datos. El objetivo final es mantener la calidad de los datos que se están migrando. ETL ocupa el tercer lugar en las fases del ciclo de vida de la calidad de datos. Otras fases son la evaluación de calidad, el diseño de calidad y el monitoreo. Involucra extraer datos de las fuentes de datos, transformarlos mediante la deduplicación y cargarlos en la base de datos de destino. **Gestión de datos maestros (MDM):** Esta característica gestiona datos de calidad organizando, centralizando y enriqueciendo datos. Incluye datos no transaccionales como datos de clientes y datos de productos. MDM es importante para la gestión de datos empresariales. **Enriquecimiento de datos:** Esta característica es el proceso de mejorar el valor y la precisión de los datos integrando datos internos y externos con la información existente. **Catálogo de datos:** El catálogo de datos aloja datos y metadatos para ayudar a los usuarios con su descubrimiento de datos. Las herramientas de monitoreo de calidad de datos tienen esta característica para aumentar la transparencia en los flujos de trabajo. **Almacenamiento de datos:** El almacenamiento de datos se centra en unificar datos de varias fuentes de datos. Asegura la calidad de los datos empresariales mejorando la precisión de los datos. **Análisis de datos:** Los datos generalmente se conforman a formatos específicos. Por ejemplo, la dirección, el número de teléfono y la dirección de correo electrónico tienen patrones de datos. El análisis ayuda con tales verificaciones de direcciones y también si los números de teléfono se ajustan a los patrones.  Otras características del software de calidad de datos: [Capacidades ERP](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/erp) y [Capacidades de archivo](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/file). ### ¿Cuáles son los beneficios de las herramientas de calidad de datos? Los datos son uno de los recursos más valiosos para las organizaciones hoy en día. Tener datos de alta calidad tiene las siguientes ventajas: **Implementación efectiva de datos:** Los datos de buena calidad mejoran el rendimiento de los equipos y resultan en mejores negocios. Mantiene a todos los departamentos de la organización en la misma página y les ayuda a trabajar de manera eficiente. [**Mejora de las relaciones con los clientes**](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/crm) **:** La calidad de los datos juega un papel importante en la retención de clientes. Ayuda a las organizaciones a rastrear las preferencias e intereses de los clientes. **Toma de decisiones informada:** Los tomadores de decisiones siempre necesitan información actualizada para tomar mejores decisiones. Las herramientas de calidad de datos aseguran que se logre la inteligencia empresarial a través de datos de alta calidad. Una buena calidad de datos ayuda a reducir el riesgo de tomar malas decisiones basadas en datos de baja calidad y a aumentar la eficiencia del proceso de toma de decisiones. **Segmentación efectiva de clientes:** Con datos de alta calidad a su alcance, las organizaciones pueden rastrear las características de sus clientes existentes y crear perfiles dependiendo de lo que prefieren sus clientes. Esto puede llevar a pronosticar las necesidades del mercado objetivo. **Desarrollo de productos eficiente:** Los equipos de ingeniería en empresas de desarrollo de software pueden auditar sus KPI como el compromiso con el nuevo producto en línea. Auditar puntos de datos como clics de botones puede ayudar a los ingenieros a entender cuán listo está su producto para ser lanzado al mercado o si se necesitan cambios.  **Coincidencia de datos:** Las herramientas efectivas de monitoreo de calidad de datos ayudan en la coincidencia de datos. La coincidencia de datos es el proceso de comparar dos conjuntos de datos diferentes y emparejarlos entre sí. Este proceso ayuda a identificar datos duplicados dentro de una [base de datos](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/database). ### ¿Quién utiliza las herramientas de calidad de datos? Los datos, siendo el nuevo combustible, están impulsando a las organizaciones a descubrir cómo pueden usarse para tomar decisiones empresariales. A continuación se presenta una lista de departamentos que utilizan software de gestión de calidad de datos: **Analistas de calidad de datos:** Monitorean la calidad de los datos utilizando herramientas de calidad de datos que ayudan a las empresas a tomar decisiones informadas. Trabajan con desarrolladores de bases de datos para modificar diseños de bases de datos según la necesidad. Esta persona ayuda principalmente con el análisis de datos, mejorando aún más la calidad. **Equipos de marketing:** Los gerentes de marketing deben tener datos de alta calidad a su disposición porque los datos de buena calidad ayudan a impulsar campañas de marketing eficientes en el futuro. Las herramientas de calidad de datos ayudan a los equipos a filtrar información innecesaria y centrarse en el mercado objetivo para obtener una mejor comprensión. **Equipos de TI:** Varias veces hay registros duplicados que dificultan a los equipos de TI tener un control de calidad de datos en su lugar. Con el uso de software, es más fácil gobernar los datos y optimizar la gestión de calidad de datos. ### Desafíos con las herramientas de calidad de datos  La calidad de los datos cambia con lo que se introduce en el sistema. A veces se enfrentan algunas de las dificultades mencionadas a continuación al usar herramientas de calidad de datos: **Datos duplicados:** Las herramientas de deduplicación de datos son imprescindibles antes de pasar los datos a los siguientes pasos. Dado que se generan grandes cantidades de datos a través de diversas fuentes dispares, a menudo están defectuosos o algunas entradas están duplicadas. Sin embargo, las herramientas de deduplicación pueden identificar los mismos puntos de datos y asignarlos para deduplicación.  **Falta de información completa:** Las entradas manuales pueden causar información incompleta o no tener información para cada conjunto de datos. Esto podría causar que las herramientas de calidad de datos tengan un rendimiento inferior. **Formatos heterogéneos:** Los formatos de datos inconsistentes son siempre un punto de dolor común para los analistas de datos. Al trabajar con proveedores de servicios de externalización de datos, se recomienda especificar los formatos preferidos. ### ¿Cómo comprar herramientas de calidad de datos? #### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para software de calidad de datos Dependiendo de la industria, hay una variedad de dimensiones de calidad de datos que deben tenerse en cuenta antes de la compra del software. Se espera que la estrategia de gestión de datos aborde los requisitos de gobernanza de datos. Junto con ello, hay otros requisitos como la retención y archivo de datos. Un RFI o RFP de los proveedores ayuda a optimizar el proceso de evaluación.  #### Comparar productos de calidad de datos **Crear una lista larga** Para comenzar, las organizaciones deben hacer una lista de proveedores de software de calidad de datos que ofrezcan características como perfilado de datos, preparación de datos, deduplicación y otras características relevantes dependiendo de los resultados que buscan lograr. **Crear una lista corta** Sobre la base del cumplimiento de los requisitos principales, el siguiente paso cubre la selección de los proveedores haciendo algunas preguntas como: - ¿Proporcionan automatización en su software? - ¿Cómo mantienen el rendimiento y la escala los productos/herramientas? - ¿Cuáles son sus horarios de soporte y procedimientos de escalamiento? **Realizar demostraciones** Las demostraciones son una forma eficiente de verificar qué proveedor se ajusta a las necesidades. Le da a la organización una comprensión profunda del software. Las organizaciones también pueden obtener respuestas sobre cuán bien equipado está el proveedor. Por lo general, las demostraciones de software de calidad de datos incluirían la presentación de varias herramientas y capacidades del software, como la característica de estandarización de datos, gestión de metadatos y gestión de calidad de datos, por nombrar algunas. #### Selección de herramientas de calidad de datos **Elegir un equipo de selección** El equipo involucrado en tomar esta decisión debe incluir a los tomadores de decisiones relevantes. Un director de marketing, que a menudo necesita datos limpios para nutrir los leads de su equipo, puede probar las herramientas durante la demostración. El siguiente miembro que debe estar en el circuito es el líder de ventas. La calidad de los datos es igualmente importante para la fuerza de ventas, ya que quieren centrarse más en la generación de ingresos que solo en actualizar los datos en el CRM. Los analistas de datos también están involucrados, ya que son quienes usan estas herramientas para evaluaciones de calidad de datos. Junto con ello, los analistas de calidad de datos están incluidos en el equipo porque usan el software para examinar los datos en busca de requisitos de calidad dependiendo de los diferentes departamentos y comparten estos datos procesados con ellos. **Negociación** Debido a que la calidad de los datos es de suma importancia, se recomienda elegir las herramientas adecuadas para la evaluación. Las herramientas que funcionan en tiempo real y que pueden ser utilizadas fácilmente por los usuarios empresariales son algo que las organizaciones desean tener. Se recomienda observar el precio del software, si hay costos adicionales y también si el proveedor ofrece algún descuento. Muchas herramientas de calidad de datos están disponibles tanto en estructuras en la nube como en instalaciones locales. Es mejor tener herramientas en la nube, ya que el monitoreo manual de la calidad de los datos empresariales podría ser difícil para una persona o incluso un equipo. **Decisión final** La decisión de comprar software de calidad de datos debe ser tomada por los equipos involucrados a lo largo del proceso de compra. Los equipos de ventas, marketing y analistas de datos pueden beneficiarse de comprar el software de calidad de datos adecuado. ### Tendencias de calidad de datos **Modernización de almacenes de datos** La modernización de almacenes de datos ayuda al entorno actual de almacenes de datos a trabajar en sincronización con los requisitos que cambian rápidamente. Las organizaciones están lidiando con la gestión de la expansión de datos y sistemas de datos modernizando el almacén de datos. Esta tendencia emergente se centra en la automatización de datos para lograr la calidad deseada de los datos y las prácticas empresariales por igual. **Hubs de datos modernos** Los hubs de datos son arquitecturas de almacenamiento de datos con un flujo de datos sin interrupciones que siguen el modelo de hub y radio. Los hubs de datos modernos tienen características como almacenamiento de datos, armonización, gobernanza, metadatos e indexación. Estas características indican que los hubs de datos son más eficientes que la consolidación de datos. **Democratización de datos** Recientemente, las organizaciones están haciendo que los datos estén disponibles para funciones empresariales independientes. Esto es para mejorar la transparencia y consistencia entre todos los departamentos de la organización. Los avances en visualizaciones han hecho que la visibilidad de los datos sea más fácil a nivel técnico y a medida que la tendencia progresa, se espera que tenga el mismo efecto en los usuarios no técnicos, es decir, facilidad de acceso a los datos. **Algoritmos de aprendizaje automático (ML) en la calidad de datos**  Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) se han vuelto importantes para la estrategia de gestión de datos de una empresa. Los datos empresariales suelen ser grandes volúmenes de datos, lo que hace esencial tener automatización. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden hacer posible automatizar el proceso dando resultados finales. Los algoritmos de ML ayudan a mejorar las puntuaciones de calidad de datos al identificar datos incorrectos, datos incompletos, datos duplicados y también ayudan a realizar funciones como agrupamiento, detección de anomalías y minería de reglas de asociación.