# Mejor Software de Automatización de Almacén de Datos para Pequeñas Empresas *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)* Los productos clasificados en la categoría general Automatización de Almacenes de Datos son similares en muchos aspectos y ayudan a empresas de todos los tamaños a resolver sus problemas comerciales. Sin embargo, las características, precios, configuración e instalación de pequeñas empresas difieren de las empresas de otros tamaños, por eso emparejamos a los compradores con la Pequeña Empresa Automatización de Almacenes de Datos adecuada para satisfacer sus necesidades. Compare las calificaciones de los productos basadas en reseñas de usuarios empresariales o conecte con uno de los asesores de compra de G2 para encontrar las soluciones adecuadas dentro de la categoría Pequeña Empresa Automatización de Almacenes de Datos. Además de calificar para la inclusión en la categoría Software de Automatización de Almacén de Datos, para calificar para la inclusión en la categoría Pequeña Empresa Software de Automatización de Almacén de Datos, un producto debe tener al menos 10 reseñas dejadas por un revisor de una pequeña empresa. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 29 ## Trust & Credibility Stats **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 1,700+ Reseñas auténticas - 29+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. --- **Sponsored** ### 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=2695&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=2695&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=2695&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=54942&secure%5Bresource_id%5D=2695&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Fdata-warehouse-automation%2Fsmall-business&secure%5Btoken%5D=97b638f9bba371d270b61c5b81bce019c466b0e6a17e789e4d76d7038f6df0ee&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.querysurge.com%2Fget-started%2Fprivate-demo%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_campaign%3DG2-reviews&secure%5Burl_type%5D=book_demo) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [ActiveBatch](https://www.g2.com/es/products/activebatch/reviews) ActiveBatch es parte de Redwood Software, ofreciendo el programador de tareas más fácil de usar y un software de automatización de cargas de trabajo extensible y altamente confiable. Redwood Software, un líder en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® para SOAP en 2025, es la plataforma de orquestación líder para la empresa autónoma. Empoderamos a los clientes para impulsar la transformación empresarial al menor TCO, automatizando inteligentemente procesos críticos de negocio y TI a través de complejos sistemas ERP, nube híbrida, gestión de datos y sistemas de IA agéntica. ActiveBatch proporciona un centro de automatización de TI central para ensamblar y monitorear flujos de trabajo de extremo a extremo en almacenes de datos y a través de la empresa. ActiveBatch incluye cientos de integraciones directas con las principales plataformas de TI y negocios y un Super Adaptador REST API para que puedas conectarte a cualquier servidor, aplicación o servicio. Orquesta toda tu pila tecnológica para que los sistemas críticos para el negocio, como almacenamiento de datos, CRM, ERP, gestión de la cadena de suministro, gestión de órdenes de trabajo, gestión de proyectos y sistemas de consultoría trabajen juntos sin problemas con mínima intervención humana. El programador de tareas es el cerebro de la arquitectura de automatización de cargas de trabajo, permitiéndote construir y orquestar flujos de trabajo multifuncionales. Maneja el balanceo de carga, programación, verificación de dependencias, monitoreo de SLA, informes y notificaciones. Elimina flujos de trabajo manuales con tareas automatizadas de ActiveBatch y acelera el desarrollo de servicios de alto valor que impulsan tu empresa hacia adelante. ActiveBatch incluye una interfaz gráfica de usuario de bajo código con docenas de características DevOps para construir fácilmente procesos de negocio de extremo a extremo en la mitad del tiempo sin necesidad de scripts personalizados. Los usuarios pueden acceder de manera segura a ActiveBatch desde cualquier dispositivo con interfaces flexibles como un portal de autoservicio para usuarios de negocios y de mesa de ayuda. El modelo de soporte proactivo de ActiveBatch incluye soporte global 24/7 y diagnósticos predictivos usando IA para mantener tu entorno optimizado para la confiabilidad y productividad. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 227 **User Satisfaction Scores:** - **Gestión de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Gestión de documentación:** 8.7/10 (Category avg: 8.2/10) - **Calidad del soporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Funcionalidad de plantilla:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Redwood Software](https://www.g2.com/es/sellers/redwood-software) - **Sitio web de la empresa:** https://www.redwood.com/ - **Año de fundación:** 1993 - **Ubicación de la sede:** Frisco, US - **Twitter:** @RedwoodSoftware (826 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/9372/ (744 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 40% Empresa, 36% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Automatización del flujo de trabajo (17 reviews) - Automatización (15 reviews) - Facilidad de uso (8 reviews) - Programación (7 reviews) - Ahorro de tiempo (6 reviews) **Cons:** - Complejidad (16 reviews) - Aprendizaje difícil (16 reviews) - Diseño de interfaz de usuario deficiente (7 reviews) - Principiante Hostilidad (5 reviews) - Recursos Educativos Limitados (4 reviews) ### 2. [dbt](https://www.g2.com/es/products/dbt/reviews) dbt es un flujo de trabajo de transformación que permite a los equipos de datos implementar rápidamente y de manera colaborativa código analítico siguiendo las mejores prácticas de ingeniería de software como la modularidad, portabilidad, CI/CD y documentación. Ahora cualquiera que sepa SQL puede construir canalizaciones de datos de calidad de producción. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 204 **User Satisfaction Scores:** - **Gestión de datos:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Gestión de documentación:** 8.6/10 (Category avg: 8.2/10) - **Calidad del soporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Funcionalidad de plantilla:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Fivetran](https://www.g2.com/es/sellers/fivetran) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** Oakland, CA - **Twitter:** @fivetran (5,734 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fivetran/ (1,738 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de Analítica - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 56% Mediana Empresa, 27% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (38 reviews) - Características (22 reviews) - Automatización (19 reviews) - Transformación (17 reviews) - Integraciones (15 reviews) **Cons:** - Funcionalidad limitada (14 reviews) - Problemas de dependencia (12 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (10 reviews) - Manejo de errores (9 reviews) - Informe de errores (9 reviews) ### 3. [TimeXtender](https://www.g2.com/es/products/timextender/reviews) Con más de 3,000 clientes globales, TimeXtender ofrece una suite completa de productos que incluye Integración de Datos, Gestión de Datos Maestros, Calidad de Datos y Orquestación. Estas herramientas permiten a las organizaciones automatizar y simplificar procesos de datos complejos, asegurando alta calidad de datos y gobernanza a través de plataformas. Las soluciones de TimeXtender están diseñadas para ayudar a las empresas a gestionar eficientemente sus activos de datos sin necesidad de programación extensa, potenciando la toma de decisiones informadas y mejorando la eficiencia operativa. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 147 **User Satisfaction Scores:** - **Gestión de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Gestión de documentación:** 7.8/10 (Category avg: 8.2/10) - **Calidad del soporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Funcionalidad de plantilla:** 7.3/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [TimeXtender](https://www.g2.com/es/sellers/timextender) - **Sitio web de la empresa:** https://www.timextender.com - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Aarhus, Denmark - **Twitter:** @TimeXtender (17,665 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timextender/ (89 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Consultor de Inteligencia de Negocios, Analista de Datos - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Consultoría - **Company Size:** 45% Mediana Empresa, 32% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (67 reviews) - Atención al Cliente (33 reviews) - Automatización (25 reviews) - Simple (23 reviews) - Ahorro de tiempo (22 reviews) **Cons:** - Limitaciones (18 reviews) - Gestión de Datos (17 reviews) - Documentación deficiente (13 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (11 reviews) - Informe de errores (9 reviews) ## Parent Category [Software de Infraestructura de TI](https://www.g2.com/es/categories/it-infrastructure) ## Related Categories - [Herramientas ETL](https://www.g2.com/es/categories/etl-tools) --- ## Buyer Guide ### Lo que debes saber sobre el software de automatización de almacenes de datos (DWA) ### ¿Qué es el Software de Automatización de Almacenes de Datos (DWA)? El software de automatización de almacenes de datos (DWA) automatiza y agiliza cada parte del ciclo de vida completo de un almacén de datos. Ayuda a garantizar que el software de automatización gestione automáticamente las numerosas tareas de un almacén de datos: descubrimiento, diseño, desarrollo, implementación, aprovisionamiento y escalado. La automatización del almacenamiento de datos asegura que haya una reducción o eliminación completa de tareas repetitivas. El software de almacén de datos generalmente proporciona plantillas integradas o utiliza modelado de datos (patrones para asegurar la funcionalidad) para automatizar. Automatizar estas tareas repetitivas ayuda a las empresas a desarrollar estrategias basadas en datos y proporcionar información basada en datos, y por lo tanto, subirse al carro de la transformación digital. Al automatizar cada paso del ciclo de vida del almacén de datos, se requiere mucho menos tiempo para gestionarlo, proporcionando así a los ingenieros de datos más tiempo para otras tareas en lugar de gestionar el almacén de datos 24/7. Para las empresas, los datos son el núcleo de la toma de decisiones. Sin embargo, no solo los datos son importantes, sino también el flujo de trabajo. Específicamente, cómo los usuarios empresariales pueden acceder a los datos y la velocidad para acceder a esos datos también importa, impulsando la necesidad de soluciones DWA. La arquitectura tradicional de almacenes de datos requiere una escritura intensiva de código manual para el modelado de datos, diseño, etc. DWA ayuda a eliminar estos pasos y permite una preparación e integración de datos limpia sin requerir que los ingenieros escriban código. Los datos en un almacén de datos pasan principalmente por tres etapas: - Extracción, donde los datos se extraen de numerosas fuentes de datos internas y externas (fuentes de big data). Los scripts/código SQL escritos por ingenieros de datos se utilizan para extraer todos los datos de la base de datos. En este paso, también se lleva a cabo la preparación de datos (limpieza de los datos). - El modelado de datos se realiza utilizando diferentes esquemas, y los conjuntos de datos se transforman. Estos datos luego se cargan en el almacén de datos. - Los datos luego pueden exportarse a herramientas de análisis o inteligencia empresarial (BI) para tomar decisiones basadas en datos. El proceso de extracción, transformación y carga (ETL) o extracción, carga y transformación (ELT) en los dos primeros pasos mencionados solía ser un proceso manual, pero la introducción de diferentes herramientas ETL y procesos DWA hace que el proceso sea mucho más eficiente. Las herramientas DWA ayudan a optimizar el proceso ETL/ELT para el almacenamiento de datos en tiempo real. La diferencia entre ETL y ELT es que ELT utiliza el sistema de destino para transformar los datos en lugar de preprocesar los datos como en ETL. Como se compartió anteriormente, todos los pasos mencionados, desde la extracción hasta la exportación a [herramientas de inteligencia empresarial (BI)](https://www.g2.com/categories/business-intelligence), ocurren automáticamente dentro del software DWA. **¿Qué significa DWA?** DWA significa Automatización de Almacenes de Datos. La tarea principal de este software es automatizar múltiples procesos, asegurando la velocidad y agilidad de todo el ciclo de vida del almacén de datos. **¿Cuáles son las características comunes del software de automatización de almacenes de datos?** Las siguientes son algunas características principales dentro de las soluciones DWA que pueden ayudar a los usuarios de varias maneras: **Automatización:** La característica clave de las herramientas DWA es la introducción de la automatización en un proceso de almacén de datos tradicionalmente manual. Automatizar los numerosos pasos involucrados ayuda a reducir el error manual y el tiempo para que los datos sean utilizados por herramientas BI para impulsar el análisis. **Procesamiento por lotes y programación:** Las herramientas DWA apoyan a las empresas para programar y ejecutar automáticamente cualquiera de sus trabajos de almacenamiento de datos, reduciendo cualquier necesidad de soporte manual. Automatizar el procesamiento por lotes y la programación asegura que los recursos se asignen de manera juiciosa. **Consolidación del proceso de gestión de datos:** Dado que DWA asegura que los procesos de almacén de datos se automaticen de principio a fin, las empresas pueden no requerir herramientas ETL específicas o incluso plataformas BI adicionales, ya que el software DWA puede ofrecer lo mismo. Las soluciones DWA pueden existir como una tienda integral para varios procesos de gestión de datos, lo que facilita mucho a los administradores y desarrolladores manejarlos ya que existe en una sola plataforma. **Soporte de puntos de control:** Aunque la automatización es clave aquí, cualquier falla en la automatización podría causar numerosos problemas. Para apoyar esto, muchas herramientas DWA pueden agregar puntos de control a lo largo del proceso de la tubería de datos para mantener las cosas funcionando sin problemas. Si en algún momento la automatización falla, solo ese punto de control se pausaría y corregiría sin afectar todo el proceso. **Soporte de análisis:** Como se compartió anteriormente, un resultado clave del uso de herramientas DWA es proporcionar información empresarial basada en datos. Una característica clave de cualquier solución DWA es asegurar que el usuario pueda construir modelos analíticos para ayudar a lograr informes de inteligencia empresarial rápidos y precisos. Sin DWA, tomaría semanas, o incluso meses, entregar información. Y para cuando se reciban esos conocimientos, los datos serían antiguos, por lo tanto, no en tiempo real ni precisos. **Conexiones integradas:** Las herramientas DWA también admiten conexiones integradas a varias bases de datos locales o servicios en la nube como Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), etc. ### ¿Cuáles son los beneficios del software de automatización de almacenes de datos (DWA)? **Aumento de la productividad y el ROI:** La capacidad clave de las soluciones DWA es que ayuda a las empresas a entregar proyectos mucho más rápido consumiendo menos recursos, ya que el proceso está completamente automatizado de principio a fin. Asegurar que se utilicen el conjunto correcto de plantillas de diseño para el proceso facilita el trabajo de un ingeniero de datos. Con menos tiempo dedicado al trabajo manual, un tiempo de finalización más rápido para los proyectos y una toma de decisiones más rápida, las empresas pueden esperar un ROI mucho más rápido. **Mayor agilidad empresarial:** Se ha vuelto esencial para las empresas reaccionar a los cambios del mercado lo antes posible para asegurar la continuidad del negocio. En este caso, los ejecutivos de nivel C y los tomadores de decisiones necesitan la información más actualizada para tomar decisiones. En los procesos tradicionales de almacenes de datos, para cuando los tomadores de decisiones empresariales obtienen los datos, ya no son nuevos. Al usar herramientas DWA, el ROI se puede realizar mucho más rápido ya que acorta el tiempo para acceder a los informes analíticos. **Mejor calidad de datos:** La introducción de la automatización en los procesos de almacenes de datos empresariales ayuda a reducir los errores manuales. El software DWA se encarga de la preparación, limpieza de datos e integración de datos automáticamente, ayudando a ahorrar horas de trabajo manual. Esta reducción de inconsistencias ayuda a las empresas a asegurar que tienen datos de calidad al tomar decisiones, lo que aumenta la fiabilidad. **Mejorados procesos de gestión de datos:** Los datos se están creando y consumiendo a un ritmo tremendo. Esto está causando un desafío considerable a los equipos que usan y gestionan estos datos a través de almacenes de datos. El desafío aquí es que el número de solicitudes de datos o análisis supera con creces la velocidad a la que se pueden procesar los datos. Las herramientas DWA han aliviado parte de este estrés al automatizar todo el proceso, acelerando así el tiempo para evaluar las solicitudes de análisis. **Más tiempo libre para los desarrolladores:** Los procesos automatizados de almacenes de datos empresariales permiten a los desarrolladores recuperar más tiempo en su día, y su experiencia podría ser utilizada en otros lugares. Sin automatización, los desarrolladores deben pasar horas escribiendo largas líneas de código para cualquier proyecto de almacén de datos. Los desarrolladores pueden dedicar más tiempo a otros proyectos críticos, y simultáneamente otros equipos pueden acceder a los datos para inteligencia empresarial en un tiempo mucho más corto. Las operaciones se vuelven mucho más autosuficientes y eficientes. **Estandarización y Cumplimiento:** La privacidad y la seguridad son vitales para cada negocio, y las empresas necesitan cumplir con estos requisitos comerciales críticos. Dado que las soluciones DWA también ayudan en la documentación, esta característica asegura que las empresas permanezcan transparentes y cumplan con las normativas, ya que los datos se documentan en cada paso. Los equipos de privacidad pueden usar esta documentación y metodologías alineadas para asegurar cómo fluyen los datos interna y externamente para una empresa y plantear cualquier preocupación si se observa. **Tipo de implementación:** Varios DWA empresariales pueden implementarse en las instalaciones, en la nube o incluso adoptar un enfoque híbrido. ### ¿Quién usa el software de automatización de almacenes de datos? Los siguientes roles utilizan herramientas DWA: **Desarrolladores de almacenes de datos:** Los desarrolladores de almacenes de datos son una persona clave que puede usar DWA para aumentar y mejorar la productividad. Sin una herramienta DWA, estos desarrolladores pasan horas escribiendo líneas de código para un proyecto que podría tardar meses en completarse. Con la introducción de soluciones DWA, los desarrolladores tienen más tiempo y control sobre el proceso y pueden centrarse en tareas críticas. **Ingenieros de datos:** Los ingenieros de datos son otra persona importante para usar el software DWA. Estarían a cargo no solo de usar el software, sino también de asegurar que el software funcione como se espera para lograr los objetivos comerciales generales. Aseguran que la plataforma pueda ser accedida por aquellos que la necesitan, y también, en caso de cualquier falla en el proceso, pueden intervenir rápidamente y resolver los problemas. **Analistas de BI:** BI necesita datos confiables. Con herramientas DWA, un analista de BI tendría acceso a datos limpios, preparados y procesados para ayudarles a tomar la mejor decisión posible. Los analistas de BI también pueden usar herramientas DWA para mover datos de almacenes empresariales a otros sistemas, como herramientas de visualización de datos, herramientas BI basadas en la nube, etc. **Analistas de privacidad:** Con herramientas DWA, las personas de privacidad en las empresas pueden ayudar a rastrear que la empresa cumpla con diferentes normativas y estándares como GDPR, HIPAA, etc. ### Desafíos con el software de automatización de almacenes de datos Las soluciones DWA pueden venir con su propio conjunto de desafíos: **Falta de datos limpios y de calidad:** La falta de calidad de los datos es una gran preocupación en cuanto a los almacenes de datos. Con una gran cantidad de datos transaccionales generados, DWA también necesita poder escalar mientras mantiene la calidad de los datos. La falta de datos limpios en toda la tubería de datos puede llevar a información empresarial incorrecta y causar que las empresas tomen malas decisiones. **Miedo a la pérdida de empleo:** Con cualquier tipo de automatización, existe una fuerte posibilidad de que muchos roles puedan quedar obsoletos. Este es un desafío para el software DWA porque podría haber una posible reacción negativa a su implementación, ya que los empleados enfocados en datos podrían sentir que sus trabajos están en riesgo y no aceptarán la adopción del software DWA. **Desafíos de integración:** La herramienta DWA debe integrarse sin problemas en los procesos actuales de almacenes de datos de una empresa mientras gestiona plataformas de datos y formatos de archivo dispares. Una mala selección de herramientas podría causar pérdidas masivas no solo en tiempo (ya que los desarrolladores tendrían que volver a la codificación manual de ETL) sino también en las finanzas de la empresa. Para rectificar esto, entender el proceso de compra es crítico, lo cual se proporciona en la sección a continuación. ### Cómo comprar software de automatización de almacenes de datos (DWA) #### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para software de automatización de almacenes de datos (DWA) Antes de comprar un software DWA, se deben considerar algunos criterios importantes. Algunas de las cosas clave a considerar antes de la compra son las siguientes: - **Falta de una visión clara de los datos** : A medida que las empresas entienden el valor de los datos, es esencial establecer una visión de datos para ayudar a impulsar el análisis y la información empresarial. Para una empresa que busca entender su visión de datos, el software DWA es una excelente opción porque ayuda a automatizar todo el proceso de almacenamiento de datos y proporciona una visión clara para la aplicación de datos en análisis e informes. - **Tipo de almacén de datos** : La arquitectura de un almacén de datos empresarial será diferente entre empresas. El primer paso sería analizar el almacén de datos actual y los procesos asociados e identificar una necesidad de DWA. - **Fuerza laboral intensiva en mano de obra** : Si los desarrolladores están pasando horas escribiendo código, DWA sería una buena opción para liberar tiempo. - **Necesidad de análisis en tiempo real** : Sin automatización, BI puede convertirse en una tarea que consume mucho tiempo. Automatizar es una excelente manera de asegurar que el almacén de datos se mantenga y proporcione datos precisos, impulsando así información clara y precisa. La automatización de almacenes de datos ayuda no solo a resolver los problemas mencionados, sino también a asegurar un proceso optimizado entre numerosos equipos que requieren datos para sus roles. #### Comparar productos de software de automatización de almacenes de datos (DWA) **Crear una lista larga** En este paso, los compradores deben mantener sus opciones abiertas para considerar la gama completa de productos. Los compradores tienen la libertad de explorar las numerosas ofertas de este mercado de software. La lista larga se puede hacer más concisa y pequeña al abordar los requisitos o metas mencionados anteriormente. **Crear una lista corta** Los compradores pueden hacer comparaciones mucho más detalladas en este paso. Además, los compradores pueden usar las reseñas de G2 para reducir aún más esta lista. Factores como el precio también juegan un papel importante en la creación de la lista corta. **Realizar demostraciones** Una vez que la lista se ha reducido a un par de proveedores, los compradores pueden solicitar una demostración. Durante la demostración, los compradores deben buscar información relacionada con sus términos no negociables. Esta es una buena etapa donde el comprador puede profundizar más en la comprensión del software DWA. Pueden revisar las características de automatización y autoservicio, tableros y visualizaciones, cualquier soporte postventa, capacitación del personal y otras características adicionales que se pueden proporcionar al optar por su solución DWA. Varios proveedores de DWA también ofrecen una prueba gratuita de 30 días, lo cual es muy útil al comprar el software. #### Selección de software de automatización de almacenes de datos (DWA) **Elegir un equipo de selección** Elegir el equipo adecuado para trabajar juntos y decidir el software DWA correcto es crítico, ya que varios empleados necesitarían acceder a las aplicaciones de almacenes de datos según sea necesario. El equipo debe incluir una mezcla de diferentes personas que tengan las habilidades, intereses y tiempo requeridos. Algunos roles técnicos incluyen directores de datos o ingenieros de datos senior, desarrolladores de almacenes de datos, gerentes de privacidad (para asegurar la gobernanza de datos), junto con gerentes de proyectos. **Negociación** Un comprador puede optar por negociar para reducir costos. Es una buena práctica verificar con el proveedor de DWA si ofrecen soporte, capacitación y otros servicios. Tener en cuenta estos factores ayudará al comprador a presentar mejores tácticas de negociación para las funciones específicas. **Decisión final** Una vez que se completan todos los pasos, se toma la decisión final, sopesando todos los factores y escenarios. Tener una prueba del software es un buen lugar para comenzar utilizando un proyecto piloto. Un pequeño grupo de administradores de almacenes de datos, desarrolladores e ingenieros puede pasar sus opiniones al equipo que toma la decisión final.