# Mejor Herramientas de Calidad de Datos - Página 9 *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:** 243 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.48/5 - **New Reviews This Quarter**: 110 - **Buyer Segments**: Mercado medio 49% │ Pequeña empresa 27% │ Empresa 24% - **Top Trending Product**: QuerySurge (+0.059) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Herramientas de Calidad de Datos Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 9,100+ Reseñas auténticas - 243+ 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%3D9%26segment%3Dall&secure%5Btoken%5D=53df9a2ef4b3d753b6a0bf90589f1306454d75c07a0ca9ee403736855a068f5e&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. [MarketingSoda Refine](https://www.g2.com/es/products/marketingsoda-refine/reviews) ¿Qué es MarketingSoda Refine? MarketingSoda Refine es una plataforma de calidad y enriquecimiento de datos para equipos B2B que gestionan sus operaciones de entrada al mercado en HubSpot. Proporciona un panel dedicado para calificar, enriquecer, deduplicar, validar y gestionar registros de contactos y empresas, con todos los resultados escritos de nuevo en HubSpot como propiedades nativas utilizables en flujos de trabajo, segmentos e informes. Capacidades principales: - Calificación de calidad. Cada registro de contacto y empresa recibe una calificación de A–F en siete dimensiones: completitud, precisión, frescura, validez, consistencia, unicidad y cobertura de enriquecimiento. Las calificaciones se actualizan continuamente y se muestran en un panel de salud de la base de datos con seguimiento de tendencias. - Enriquecimiento en cascada de múltiples proveedores. Los registros de contacto y empresa se enriquecen a través de una cascada de seis o más proveedores de datos, logrando típicamente una cobertura de campo del 80–95%, en comparación con aproximadamente el 40% de las herramientas de fuente única. Cuando un proveedor no puede resolver un campo, el siguiente proveedor es consultado automáticamente. El historial de trabajos de enriquecimiento, los saldos de crédito y el rendimiento de los proveedores son visibles en el módulo de Enriquecimiento. - Deduplificación inteligente. Un motor de coincidencia asistido por ML identifica contactos y empresas duplicados utilizando coincidencias difusas, fonéticas y entre campos. Los pares coincidentes pueden fusionarse automáticamente o ser enviados para revisión manual. Las fusiones son reversibles. - Validación y estandarización. La validación de importación detecta errores de formato, campos requeridos faltantes y brechas de consentimiento antes de que los registros ingresen a HubSpot. Las reglas de estandarización normalizan los formatos de teléfono, los campos geográficos y los valores de listas personalizadas en toda la base de datos existente. - Seguimiento de frescura y decaimiento. Las tasas de decaimiento a nivel de campo se monitorean contra horarios de actualización configurables. Los registros que se acercan o han pasado su umbral de frescura se muestran en una cola de actualización y pueden activar un re-enriquecimiento automático. - Puertas de calidad y automatización. La automatización de flujos de trabajo puede bloquear la inscripción en campañas, el enrutamiento de leads o los disparadores de secuencia hasta que un registro cumpla con un umbral de calidad definido. Las puertas pueden configurarse por calificación, campo o dimensión. Refine está diseñado para profesionales de RevOps, equipos de Operaciones de Marketing y Administradores de HubSpot que gestionan bases de datos de 10,000 o más contactos donde la deriva de datos, las brechas de cobertura de enriquecimiento y la acumulación de duplicados están afectando el rendimiento de las campañas, la precisión del enrutamiento de leads o los informes de pipeline. MarketingSoda Refine está actualmente en pre-lanzamiento. El acceso anticipado está disponible a través de la lista de espera en www.marketingsoda.ai. **Who Is the Company Behind MarketingSoda Refine?** - **Vendedor:** [MarketingSoda](https://www.g2.com/es/sellers/marketingsoda) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/marketingsoda/ (1 empleados en LinkedIn®) ### 2. [Master Data Deduplication](https://www.g2.com/es/products/master-data-deduplication/reviews) Una solución impulsada por IA para eliminar todos los duplicados de sus datos maestros, marketing y listas de correo, bases de datos, hojas de cálculo, CRM y más. Prerequisito: - Conjunto de datos maestros Características: - Lógica difusa para encontrar registros similares - Habilidades de aprendizaje automático para aprender reglas de similitud - Escalable para trabajar con millones de registros - Entrenado para trabajar en múltiples idiomas - Entrenado para encontrar duplicados en datos de múltiples dominios - Encuentra coincidencias difíciles incluso con errores tipográficos y abreviaturas Tecnologías Utilizadas: - Python Cómo Funciona: - Datos de entrada de múltiples fuentes de datos - Entrenar el algoritmo para aprender reglas de similitud - Ejecutar el algoritmo entrenado para encontrar duplicados automáticamente - Fusionar registros similares y descargar el archivo **Who Is the Company Behind Master Data Deduplication?** - **Vendedor:** [Beyond Key](https://www.g2.com/es/sellers/beyond-key-0a7671a6-9703-48b0-8f07-7e0acf4eadcc) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Chicago, Illinois - **Twitter:** @KeyBeyond (195 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/beyond-key-systems-pvt-ltd/ (374 empleados en LinkedIn®) ### 3. [MasterDataOnline](https://www.g2.com/es/products/masterdataonline/reviews) MasterDataOnline (MDO) es una herramienta que ayuda en la gobernanza y estandarización de todo tipo de datos maestros en el negocio utilizando flujos de trabajo y procesos de aprobación. **Who Is the Company Behind MasterDataOnline?** - **Vendedor:** [ConnektHub Solutions](https://www.g2.com/es/sellers/connekthub-solutions) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Twitter:** @masteringdata (203 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) ### 4. [Match2Lists](https://www.g2.com/es/products/match2lists/reviews) Match2Lists es la forma más rápida, fácil y precisa de emparejar, fusionar y eliminar duplicados de tus datos. **Who Is the Company Behind Match2Lists?** - **Vendedor:** [Match2Lists](https://www.g2.com/es/sellers/match2lists) - **Ubicación de la sede:** Eastbourne, GB - **Twitter:** @Match2Lists (578 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/790809 (2 empleados en LinkedIn®) ### 5. [MatchX](https://www.g2.com/es/products/matchx/reviews) MatchX es una plataforma de calidad y coincidencia de datos impulsada por IA que limpia, conecta y gobierna tus datos, sin la lucha manual. Encuentra y corrige duplicados, inconsistencias, campos faltantes y desajustes en datos estructurados y documentos no estructurados. ¿El resultado? Obtienes datos limpios, conectados y confiables, listos para una IA superior, análisis, automatización y decisiones empresariales críticas. **Who Is the Company Behind MatchX?** - **Vendedor:** [VE3](https://www.g2.com/es/sellers/ve3) - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Twitter:** @ve3global (40 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ve3/ (74 empleados en LinkedIn®) ### 6. [MaxDup OS](https://www.g2.com/es/products/maxdup-os/reviews) MaxDup OS utiliza múltiples criterios para encontrar duplicados usando datos de hogar, residencia e individuales, e incluso puede usar datos diversos como números de teléfono, números de seguridad social y códigos de área. MaxDup OS incluso consolida datos de múltiples registros en un único registro sobreviviente. Y si tus registros no son coincidencias exactas, MaxDup OS aún puede proporcionar una deduplicación precisa utilizando lógica difusa y estandarización interna de direcciones. **Who Is the Company Behind MaxDup OS?** - **Vendedor:** [Anchor Software](https://www.g2.com/es/sellers/anchor-software) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Plano, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/anchor-software-llc (32 empleados en LinkedIn®) ### 7. [M-Clean](https://www.g2.com/es/products/grazitti-interactive-m-clean/reviews) M-Clean, una solución avanzada de Grazitti, identifica y elimina eficientemente los leads duplicados en Marketo Engage. No solo eso, también previene la creación de nuevos leads duplicados y mejora la alineación entre los equipos de marketing y ventas al bloquear duplicados de ingresar a su CRM. Además, M-Clean incorpora la estandarización de datos, agilizando la entrada de datos y asegurando la consistencia de la plataforma. Este enfoque integral asegura una base de datos limpia, mejora la precisión de los informes y optimiza su presupuesto de marketing. Así es como la deduplicación de datos y la estandarización de datos de M-Clean aseguran una gestión de datos efectiva: Reduce el costo de licencia al eliminar registros duplicados en Marketo y Salesforce en un 68% Mejora la eficiencia de sus campañas de marketing en un 42% Reduce los costos de campaña al dirigirse a la audiencia correcta con segmentos precisos en un 52% **Who Is the Company Behind M-Clean?** - **Vendedor:** [Grazitti Interactive](https://www.g2.com/es/sellers/grazitti-interactive) - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Panchkula, IN - **Twitter:** @Grazitti (3,580 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/282834/ (1,412 empleados en LinkedIn®) ### 8. [MTN DATA](https://www.g2.com/es/products/mtn-data/reviews) Descripción general: MTN DATA es una plataforma moderna de verificación y enriquecimiento de datos diseñada para empresas que dependen de información profesional y empresarial precisa y actualizada. Con una potente API y capacidades de procesamiento por lotes, MTN DATA ayuda a los equipos a validar, limpiar y enriquecer grandes volúmenes de contactos, asegurando que cada cliente potencial o perfil sea genuino, completo y confiable. Características clave: Verificación en tiempo real mediante API para validar instantáneamente datos profesionales y empresariales. Procesamiento masivo / por lotes para cargar miles de registros para una verificación y enriquecimiento rápidos. Enriquecimiento de datos impulsado por IA que agrega títulos de trabajo faltantes, detalles de la empresa, firmografía y metadatos de perfiles públicos. Detección de fraude y perfiles falsos mediante análisis de patrones y verificaciones de consistencia. Puntuación de calidad de datos con puntuaciones de confianza y registros de verificación detallados. Integración con CRM en plataformas como Salesforce, HubSpot y Zoho para actualizaciones automáticas de datos. Casos de uso: Verificación y enriquecimiento de listas de clientes potenciales para ventas y marketing. Evaluación de candidatos o validación de detalles profesionales en reclutamiento. Limpieza y actualización de bases de datos CRM para mantener alta calidad de datos. Detección de perfiles sospechosos o inexactos para cumplimiento y gestión de riesgos. Beneficios: Aumenta el éxito del alcance al reducir clientes potenciales inválidos, desactualizados o falsos. Ahorra tiempo y costos mediante la automatización y el procesamiento por lotes. Mejora la toma de decisiones con datos precisos, enriquecidos y confiables. Escala fácilmente para freelancers, pequeñas empresas y equipos a nivel empresarial. Por qué MTN DATA: MTN DATA ofrece una solución todo en uno que combina precisión de datos, enriquecimiento basado en IA e integración sin problemas. Diseñado para equipos que dependen de información confiable, proporciona datos verificados y de alta calidad para impulsar la generación de clientes potenciales, el reclutamiento, el cumplimiento y las operaciones de datos. **Who Is the Company Behind MTN DATA?** - **Vendedor:** [MTN Data](https://www.g2.com/es/sellers/mtn-data) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa #### What Are MTN DATA's Pros and Cons? **Pros:** - Precisión de los datos (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) - Integraciones fáciles (1 reviews) - Eficiencia del rendimiento (1 reviews) ### 9. [multisource](https://www.g2.com/es/products/multisource/reviews) multisource•api es una plataforma suiza de calidad y enriquecimiento de datos de clientes que automatiza la validación de direcciones, las actualizaciones de datos de contacto y la inteligencia de clientes directamente dentro de los sistemas CRM y empresariales. Las organizaciones utilizan multisource para mantener registros de clientes precisos, reducir el mantenimiento manual de datos y mejorar los procesos de marketing, ventas y servicio a través de datos confiables en tiempo real. Las capacidades clave incluyen: • Autocompletado y validación de direcciones en tiempo real • Búsqueda inversa de teléfonos e identificación de llamadas • Notificaciones automáticas de mudanzas y defunciones • Enriquecimiento de datos de clientes con más de 200 atributos • Limpieza de datos por lotes y sincronización de CRM La solución se integra perfectamente con plataformas CRM y empresariales como Salesforce, HubSpot y Microsoft Dynamics a través de una API REST modular. Una interfaz de administración opcional proporciona transparencia, monitoreo y control operativo para los usuarios empresariales. Todos los datos se obtienen y alojan en Suiza, asegurando el cumplimiento con estrictos requisitos de protección y gobernanza de datos. **Who Is the Company Behind multisource?** - **Vendedor:** [Swisscom Directories AG](https://www.g2.com/es/sellers/swisscom-directories-ag) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) ### 10. [Neutronian Data Quality Certification](https://www.g2.com/es/products/neutronian-data-quality-certification/reviews) La Certificación de Calidad de Datos de Neutronian genera confianza con los compradores de datos y acorta los ciclos de ventas. Es una auditoría que certifica la calidad y el cumplimiento en las siguientes categorías: Consentimiento/Cumplimiento, Transparencia de Suministro, Características del Conjunto de Datos, Metodología/Procesamiento y Rendimiento. Al completar, los socios certificados pueden mostrar con orgullo la insignia de Certificación de Calidad de Datos en materiales de marketing y en su sitio web. **Who Is the Company Behind Neutronian Data Quality Certification?** - **Vendedor:** [Neutronian](https://www.g2.com/es/sellers/neutronian) - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Silicon Valley, US - **Twitter:** @NeutronianInc (10 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neutronian/ (13 empleados en LinkedIn®) ### 11. [Orchestra](https://www.g2.com/es/products/orchestra-orchestra/reviews) Orchestra es una plataforma ligera de orquestación y observabilidad que ofrece visibilidad completa en tiempo real para todo tu conjunto de datos. Automatizamos tu orquestación, monitoreo y recopilación de metadatos para permitir que los equipos de datos pasen menos tiempo arreglando cosas rotas y más tiempo en lo que importa: construir. Orchestra desacopla la orquestación del resto de tu conjunto, lo que te permite obtener todo el poder de un orquestador de flujo de trabajo con todas las funciones sin ninguno de los inconvenientes. Construye DAGs, conecta tu conjunto, haz un ☕ siéntate y relájate. La plataforma elimina la lógica de orquestación repetitiva y añade metadatos potentes para que los equipos de datos entreguen productos de datos robustos y escalables respaldados por orquestación y observabilidad empresarial. Encuentra más en: https://www.getorchestra.io/ **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Orchestra?** - **Calidad del soporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Orchestra?** - **Vendedor:** [Orchestra](https://www.g2.com/es/sellers/orchestra-3e1057dc-7c1d-4451-89a9-a90f17f4ffbd) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** London, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/orchestra-go (15 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mediana Empresa #### What Are Orchestra's Pros and Cons? **Pros:** - Automatización (1 reviews) - Canalización de datos (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) - Configuración fácil (1 reviews) - Eficiencia (1 reviews) ### 12. [Paribus 365](https://www.g2.com/es/products/paribus-365/reviews) Los datos duplicados causan que los usuarios de Microsoft Dynamics 365 se sientan frustrados, desorientados y confundidos sobre la verdad, lo que finalmente lleva a una falta de satisfacción del cliente. Por lo tanto, gestionar con éxito los datos de Dynamics y mantenerlos libres de duplicados es vital para lograr un compromiso efectivo con el cliente y asegurar una Vista Única del Cliente (SCV). Paribus 365™, integrado sin problemas en Dynamics 365, proporciona las siguientes capacidades comprobadas para asegurar los principios fundamentales de la calidad de los datos: Búsqueda Inteligente – la capacidad de coincidencia difusa del motor de búsqueda inteligente de Paribus significa que siempre encuentras lo que buscas, incluso si no lo escribes exactamente bien o no conoces el nombre exacto de la persona o empresa. Prevención de Duplicados – La falta de políticas de calidad de datos adecuadas pone en riesgo tu sistema Dynamics 365. La Prevención de Duplicados de Paribus detiene la creación de datos duplicados al alertar a los usuarios cuando están a punto de agregar un registro que ya existe dentro de Dynamics, reforzando tu estrategia de gobernanza de datos. Detección de Duplicados – Al interactuar con entidades en Dynamics, es importante que los usuarios sepan si esa entidad podría ser un duplicado. La Detección de Duplicados de Paribus proporciona activamente a los usuarios información valiosa sobre cualquier posible duplicación conflictiva antes de que interactúen con una entidad dada. Esto facilita a los usuarios revisar cada conflicto y establecer una SCV. Limpieza, Fusión y Consolidación de Datos – Lograr datos libres de duplicados debería ser un objetivo clave de cualquier estrategia de calidad de datos. La Limpieza de Datos de Paribus busca en todo tu sistema Dynamics para identificar duplicaciones de datos a gran escala. Una vez identificados, los duplicados pueden ser revisados antes de fusionarlos y consolidarlos fácilmente en un único registro maestro dorado. Gestión de Leads – Una gestión efectiva de Leads es esencial para proporcionar una visión clara de las oportunidades de negocio. La Gestión de Leads de Paribus resalta automáticamente a los clientes existentes para asistir en el proceso de calificación e interacción de Leads y prevenir interacciones embarazosas y desorientadas con los clientes. Búsquedas Inteligentes de Entidades – Las Búsquedas de Entidades de Dynamics 365 no contienen coincidencia difusa, y en casos donde no se encuentran entidades, promueven la creación de una nueva entidad, que probablemente sea un duplicado. Las Búsquedas Inteligentes de Entidades de Paribus proporcionan un reemplazo mejorado con todo el poder del motor de coincidencia difusa de Paribus, asegurando a los usuarios de Dynamics una alternativa más segura y permitiéndoles siempre establecer la búsqueda de entidad correcta. Paribus 365™ es la solución DQ para Dynamics que revoluciona la gestión de datos, ahorrando tiempo valioso y empoderando a las organizaciones para realizar el verdadero potencial de sus datos. **Who Is the Company Behind Paribus 365?** - **Vendedor:** [QWARE Ltd](https://www.g2.com/es/sellers/qware-ltd) - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Fareham, GB - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/paribus365 (5 empleados en LinkedIn®) ### 13. [Pentaho Data Quality](https://www.g2.com/es/products/pentaho-data-quality/reviews) Pentaho Data Quality permite a los equipos identificar y resolver datos faltantes, inconsistentes e inexactos, antes de que impacten en los sistemas posteriores y en la toma de decisiones. Asegure Datos Confiables y Cumplidos—Continuamente Agilice los Flujos de Trabajo y Acelere la Preparación para la IA Obtenga Visibilidad Completa y Control de Sus Datos **Who Is the Company Behind Pentaho Data Quality?** - **Vendedor:** [Pentaho](https://www.g2.com/es/sellers/pentaho-d1c9c8d5-c72c-42b5-967d-4a0985833684) - **Año de fundación:** 2004 - **Ubicación de la sede:** Santa Clara, CA - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pentaho/ (151 empleados en LinkedIn®) ### 14. [Precisely Data Experience](https://www.g2.com/es/products/precisely-data-experience/reviews) Precisely Data Experience ayuda a los equipos a tomar decisiones más informadas sobre los datos que adquieren. Los usuarios registrados obtienen acceso instantáneo a descargas de muestras de datos gratuitas, dándoles la oportunidad de aislar y evaluar los datos que eventualmente podrían impulsar sus proyectos. Precisely Data Experience ayuda a los usuarios a comenzar el análisis más rápido al ofrecer capacidades plug and play para aplicaciones de Inteligencia de Negocios (BI) y Análisis de Negocios (BA). Esto proporciona a los usuarios empresariales, con o sin antecedentes técnicos, una forma simple y efectiva de acceder a datos limpios, pre-preparados y estandarizados para su uso en cualquier sistema. **Who Is the Company Behind Precisely Data Experience?** - **Vendedor:** [Precisely](https://www.g2.com/es/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55) - **Ubicación de la sede:** Burlington, Massachusetts - **Twitter:** @PreciselyData (3,967 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 empleados en LinkedIn®) ### 15. [Product Data Quality Audit](https://www.g2.com/es/products/product-data-quality-audit/reviews) Bhoroli scores how ready your e-commerce catalog is for AI shopping agents — and tells engineering exactly which gaps to fix first. Drop a URL on bhoroli.com; we crawl your storefront with a real browser and score every product across 9 quality dimensions (ACR, Completeness, Conformity, Consistency, Uniqueness, Validity, Referential Integrity, Accessibility, Accuracy) for a single PDQ score (0–100), plus a ranked punch list. Free, no signup. Built for Shopify, Salesforce, AEM, SAP, Magento, BigCommerce, and WooCommerce. **Who Is the Company Behind Product Data Quality Audit?** - **Vendedor:** [Bhoroli](https://www.g2.com/es/sellers/bhoroli) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) ### 16. [ProductMatch](https://www.g2.com/es/products/productmatch/reviews) ProductMatch es un software de integración y clasificación de datos semánticos que mapea datos de productos en jerarquías comunes y árboles de atributos de manera rápida y automática con herramientas visuales y aprendizaje automático basado en semántica. **Who Is the Company Behind ProductMatch?** - **Vendedor:** [Data Ladder](https://www.g2.com/es/sellers/data-ladder-10f55001-d8a6-46ec-85ba-8ba34829b252) - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Cambridge, MA - **Twitter:** @DataLadder (1,858 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2227450/ (23 empleados en LinkedIn®) ### 17. [Qlik Talend Cloud](https://www.g2.com/es/products/qlik-talend-cloud/reviews) Qlik Talend Cloud ofrece amplias capacidades de integración de datos, además de calidad y gobernanza de datos. Disponible en ediciones Starter, Standard, Premium y Enterprise, proporciona características como replicación masiva e incremental, CDC basado en registros, desarrollo de canalizaciones de datos sin código/bajo código/pro código, un catálogo de productos de datos y más. Qlik Talend Cloud puede automatizar el diseño, creación y actualización continua de almacenes de datos, lakehouses y lagos de datos listos para IA en cualquier plataforma en la nube. Ofrece integración de datos en tiempo real o casi en tiempo real a través de entornos heterogéneos, apoyando cargas de trabajo críticas como la detección de fraudes y la inferencia de IA. Qlik Talend Cloud tiene un enfoque escalable de 'crece a medida que creces' y admite múltiples patrones de integración de datos. Disponible globalmente en infraestructura en la nube, esta plataforma unificada está diseñada para proporcionar una base de datos confiable para IA y apoyar diversas necesidades de integración de datos en organizaciones de todos los tamaños. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 13 **How Do G2 Users Rate Qlik Talend Cloud?** - **Calidad del soporte:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Qlik Talend Cloud?** - **Vendedor:** [Qlik](https://www.g2.com/es/sellers/qlik) - **Año de fundación:** 1993 - **Ubicación de la sede:** Radnor, PA - **Twitter:** @qlik (64,203 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 1 (888) 994-9854 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 46% Mediana Empresa, 38% Pequeña Empresa #### What Are Qlik Talend Cloud's Pros and Cons? **Pros:** - Integración de API (1 reviews) - Automatización (1 reviews) - Computación en la nube (1 reviews) - Gestión de Datos (1 reviews) - Canalización de datos (1 reviews) ### 18. [Qualdo-MQX](https://www.g2.com/es/products/qualdo-mqx/reviews) Qualdo-MQX es un líder en el monitoreo y mejora de la calidad de datos y modelos de aprendizaje automático para empresas que adoptan un ecosistema de datos moderno y multi-nube. Qualdo.ai es un producto SaaS propietario donde la calidad de datos se encuentra con el monitoreo de modelos. Disponible en bases de datos de Azure, AWS y Google Cloud, Qualdo™ ayuda a las empresas a monitorear problemas críticos de ML y datos, errores y calidad utilizando ingeniería de datos aumentada. En otras palabras, el rendimiento se mide y monitorea en modo piloto automático. **Who Is the Company Behind Qualdo-MQX?** - **Vendedor:** [Saturam](https://www.g2.com/es/sellers/saturam-27a17ecf-2e31-4069-b777-fda9e1a51ed9) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Twitter:** @qualdo_ai (48 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) ### 19. [QuickCode](https://www.g2.com/es/products/quickcode/reviews) QuickCode es un software de procesamiento de texto para científicos de datos que desean resolver problemas complejos basados en texto con aprendizaje automático. Utilizando modelos de aprendizaje automático propietarios, QuickCode ayuda a expertos, analistas y lingüistas a crear conjuntos de datos específicos, relevantes y representativos. QuickCode es la primera solución que construye datos de entrenamiento representativos a partir del conjunto de datos de un usuario, proporcionando recomendaciones y permitiendo a los equipos de ciencia de datos validar esas recomendaciones en minutos. Nuestra tecnología de aprendizaje automático encuentra patrones en texto no estructurado, haciendo que la curación, manipulación y etiquetado de datos sea más fácil y precisa que nunca. QuickCode te da total confianza en tus datos de entrenamiento, para que puedas centrarte en construir los mejores modelos de aprendizaje automático posibles. Quickcode.ai recibió una ronda de financiación inicial por parte de DataTribe, con sede en Maryland, en diciembre de 2021. La empresa tiene su sede en McLean, VA. **Who Is the Company Behind QuickCode?** - **Vendedor:** [QuickCode](https://www.g2.com/es/sellers/quickcode) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** McLean, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/quickcode-ai/ (9 empleados en LinkedIn®) ### 20. [Remove Duplicates in Excel (RDIE)](https://www.g2.com/es/products/remove-duplicates-in-excel-rdie/reviews) Eliminar Duplicados en Excel te permite subir tus archivos de Excel o CSV y detectar y eliminar automáticamente las entradas duplicadas utilizando algoritmos avanzados de coincidencia difusa. Limpia tus datos en segundos, no en horas, con nuestro motor de procesamiento optimizado que puede manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente mientras prioriza la privacidad de tus datos. **Who Is the Company Behind Remove Duplicates in Excel (RDIE)?** - **Vendedor:** [RDIE](https://www.g2.com/es/sellers/rdie) - **Año de fundación:** 2023 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rdie/ (1 empleados en LinkedIn®) ### 21. [Rudol](https://www.g2.com/es/products/rudol-rudol/reviews) Desbloquea el verdadero poder de tus Datos En el panorama actual impulsado por los datos, la calidad de tus datos es primordial. La mala calidad de los datos puede llevar a decisiones empresariales incorrectas, software de mala calidad o entrenamientos de IA sesgados, debido a información inexacta, incompleta o poco confiable. Entra Rudol, tu socio de calidad de datos, diseñado para elevar el nivel de calidad de tus datos a nuevas alturas. Rudol es una plataforma integral de calidad de datos que empodera a las organizaciones para maximizar el valor de sus datos. Está hecha a medida para empresas que reconocen la importancia de la calidad de los datos, desde mejorar la toma de decisiones hasta el cumplimiento normativo, el entrenamiento de aprendizaje automático o simplemente reducir problemas en el software publicado. Y lo hace para toda tu organización, porque no requiere conocimientos técnicos ni habilidades de codificación, es completamente autoservicio con soporte 24/7, y todas las cuentas de usuario son gratuitas, porque el costo de suscripción se determina por el volumen de tus Datos, permitiendo que toda tu estructura sea parte del proceso. La base de la calidad de los datos es entender el panorama de tus Activos. El Catálogo de Datos de Rudol permite a las organizaciones poner orden en su pila, añadiendo fuentes de datos de las tecnologías más populares, ya sean bases de datos SQL estructuradas, hojas de cálculo, paneles de control o incluso fuentes de transmisión. Luego, los equipos pueden realizar procesos de Gobernanza y definir Propietarios, clasificar bajo Dominios o Etiquetas, poner etiquetas sensibles y ayudar a los equipos a descubrir fuentes desconocidas para sus proyectos. Para aquellos que no quieren tener otra pestaña del navegador abierta, Rudol proporciona complementos para Slack, Microsoft Teams y Google Chrome con amplias funcionalidades, para que puedas encontrar y compartir recursos mientras chateas con otro miembro del equipo, o en tu navegador como una barra lateral, mientras usas tu plataforma de análisis favorita. Habilitar la Calidad de Datos es un proceso tedioso, los Interesados Empresariales tienen que intervenir tratando de traducir su visión en requisitos técnicos, y los Ingenieros de Software tienen que interpretar esos requisitos, para codificar scripts aburridos, repetitivos y que consumen tiempo. Este proceso se realiza con fricción, y es muy difícil de mantener con el tiempo, por lo que Rudol evita este proceso al dar a los Interesados Empresariales Validaciones fáciles de construir que no requieren conocimientos de codificación y son extremadamente fáciles de configurar. Elige entre más de 15 Validaciones de Reglas Empresariales o deja que Rudol analice tus Datos para preconfigurar algunas de ellas, el proceso toma menos de 3 minutos y puedes configurar masivamente Validaciones para todos tus Activos en un instante. Liberar a tu Equipo de Datos de estas tareas repetitivas es crucial para optimizar su trabajo y obtener más valor de la práctica, por eso Rudol también ofrece Validaciones de IA para detectar Anomalías donde no se definen reglas empresariales. Usa uno de nuestros 3 modelos para detectar inconsistencias donde ni siquiera los Interesados Empresariales pueden notar, y notifica proactivamente a tus roles interesados para identificar problemas ocultos o falsos positivos, porque los modelos aprenden y mejoran con tus comentarios. Rudol también ofrece trazabilidad a nivel de Linaje para Análisis de Causa Raíz e Impacto, permitiéndote rastrear datos desde la fuente hasta el destino a través de las canalizaciones de datos. Entiende las implicaciones aguas arriba y aguas abajo de cualquier problema de datos, promoviendo la responsabilidad y la transparencia, o copia Validaciones a lo largo de tu flujo de canalización para una mayor cobertura de calidad. Con Rudol, la Calidad de Datos se vuelve accesible y fácil de ejecutar. Está diseñado para todos los niveles de experiencia técnica, permitiendo que todos en tu organización participen en el mantenimiento de la calidad de los datos. Rudol mejora la toma de decisiones, reduce los costos de infraestructura y empodera a las organizaciones para aprovechar al máximo sus datos. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Rudol?** - **Vendedor:** [Rudol](https://www.g2.com/es/sellers/rudol) - **Año de fundación:** 2022 - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rudol (7 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 22. [Screena](https://www.g2.com/es/products/screena/reviews) Screena es una solución basada en la nube impulsada por IA para la coincidencia de nombres y verificación de identidad. Nuestra API de evaluación proporciona puntos de acceso para potenciar aplicaciones de KYC/AML, evaluación de transacciones, diligencia debida, gestión de riesgos y fraudes. Screena reduce falsos positivos y negativos con una precisión inigualable a velocidad y escala gracias a su tecnología única de "algoritmo como servicio" que combina aprendizaje automático con algoritmos adaptativos al contexto basados en opciones. **Who Is the Company Behind Screena?** - **Vendedor:** [Screena](https://www.g2.com/es/sellers/screena) - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** New York, New York, United States - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/thetaray/ (243 empleados en LinkedIn®) ### 23. [SDF](https://www.g2.com/es/products/sdf/reviews) SDF es un sistema de construcción de próxima generación para infraestructura de datos. Es una herramienta que puede ayudar a los científicos de datos y a los ingenieros a optimizar sus flujos de trabajo. **Who Is the Company Behind SDF?** - **Vendedor:** [SDF](https://www.g2.com/es/sellers/sdf) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Philadelphia, Pennsylvania, United States - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dbtlabs (874 empleados en LinkedIn®) ### 24. [SERAM](https://www.g2.com/es/products/seram/reviews) SERAM proporciona una recolección de datos fácil y distribuida con un backend configurable para el cálculo, la agregación y el análisis de datos en una sola aplicación web. Está diseñado para satisfacer las necesidades de EHS y KPI genéricos de empresas de cualquier tamaño. **Who Is the Company Behind SERAM?** - **Vendedor:** [Sirius Technologies](https://www.g2.com/es/sellers/sirius-technologies) - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** BENGALURU, IN - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/siriustech-india/ (20 empleados en LinkedIn®) ### 25. [Serj](https://www.g2.com/es/products/serj/reviews) Serj indexa grandes volúmenes de datos con recursos mínimos necesarios para la consulta. **Who Is the Company Behind Serj?** - **Vendedor:** [Validin](https://www.g2.com/es/sellers/validin) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Melbourne, US - **Página de LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/validin (5 empleados en LinkedIn®) ## 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.