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Tableau es la plataforma de análisis impulsada por IA líder en el mundo. Ya sea que seas un usuario de negocios o un analista, Tableau convierte datos confiables en información procesable. Con nuestra
Tableau es una herramienta de visualización de datos que conecta e integra datos de diversas fuentes en un solo entorno para crear visualizaciones en tiempo real con fines diarios y estratégicos. A los revisores les gusta la interfaz fácil de usar de la herramienta, su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos, el apoyo de la comunidad y los tutoriales, y la flexibilidad para crear paneles para varios dispositivos y pantallas. Los revisores señalaron que Tableau puede ser desafiante para los recién llegados, requiere una configuración y calibración significativas, y gestionar las versiones de los libros de trabajo puede ser difícil sin herramientas externas, además su costo es a menudo una desventaja significativa.
SAS Viya es una plataforma de datos e inteligencia artificial nativa de la nube que permite a los equipos construir, desplegar y escalar inteligencia artificial explicable que impulsa decisiones confi
SAS Viya 3.5 es un software estadístico que ofrece una gama de algoritmos y características, integra soluciones y facilita la automatización a través de APIs REST. A los usuarios les gusta la capacidad del software para integrar datos de diversas fuentes, mostrarlos en paneles de control y su alta potencia de cálculo en un entorno de procesamiento distribuido. Los revisores mencionaron que la documentación para SAS Viya 3.5 no es completa, con información faltante y errores intermitentes que son difíciles de depurar, y el soporte al cliente a menudo tarda en responder.
La plataforma de productos de IA y datos de Domo permite a las organizaciones convertir datos en conocimientos y soluciones accionables. Permite a los usuarios conectar sin problemas diversas fuentes
Domo es una herramienta de gestión y visualización de datos que integra diferentes fuentes de datos, automatiza flujos de trabajo y proporciona información en tiempo real para las empresas. Los revisores aprecian la capacidad de Domo para consolidar informes de múltiples fuentes de datos, automatizar tareas, proporcionar información en tiempo real y su interfaz fácil de usar que permite la creación sencilla de paneles y visualizaciones. Los revisores señalaron que Domo tiene una curva de aprendizaje pronunciada para los nuevos usuarios, a veces puede retrasarse con grandes conjuntos de datos y sus capacidades de visualización no son tan robustas como las de algunos competidores.
Alteryx, a través de su plataforma Alteryx One, ayuda a las empresas a transformar datos complejos y desconectados en un estado limpio y listo para la IA. Ya sea que estés creando pronósticos financi
Alteryx es una herramienta de análisis de datos que simplifica tareas complejas de datos con una interfaz de arrastrar y soltar, permitiendo a los usuarios preparar, combinar y analizar datos sin necesidad de escribir código. A los usuarios les gusta la interfaz intuitiva de arrastrar y soltar de la herramienta, su amplia gama de conectores y herramientas preconstruidas, y sus fuertes capacidades de automatización, que ahorran tiempo y la hacen accesible tanto para usuarios técnicos como no técnicos. Los revisores señalaron que Alteryx puede ser caro, especialmente para organizaciones más pequeñas o usuarios individuales, y que puede tener una curva de aprendizaje pronunciada, con algunas funciones avanzadas que son difíciles de gestionar y depurar sin una formación avanzada.
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Visier es una plataforma de análisis de personas diseñada para conectar múltiples fuentes de datos, ofrecer visualizaciones intuitivas y apoyar conversaciones estratégicas sobre la fuerza laboral. Los revisores mencionan frecuentemente la capacidad de la plataforma para compilar datos de múltiples fuentes, su interfaz fácil de usar y los valiosos conocimientos que proporciona para la toma de decisiones organizacionales. Los revisores experimentaron desafíos con la pronunciada curva de aprendizaje de la plataforma para los nuevos usuarios, su falta de flexibilidad en la manipulación de datos sin la intervención del equipo de Visier, y el alto costo del servicio.
Gathr.ai potencia la IA con un contexto de datos completo para una inteligencia de mayor calidad. Con un discurso de datos de alta fidelidad desde el primer día, los usuarios pueden obtener respuestas
Gathr.ai es una herramienta de gestión y análisis de datos que permite a los usuarios construir canalizaciones de datos, configurar flujos de trabajo y generar conocimientos basados en datos utilizando un enfoque sin código o de bajo código. Los revisores mencionan frecuentemente la capacidad de la herramienta para manejar eficientemente diversos formatos de datos, optimizar la ingestión y transformación en tiempo real, y proporcionar un enfoque unificado para gestionar la ingeniería de datos, la integración de IA y la orquestación de flujos de trabajo a gran escala. Los usuarios informaron que crear canalizaciones dinámicas basadas en datos dinámicos en la fuente puede ser difícil, y configurar conectores personalizados requiere un esfuerzo adicional.
La cantidad de datos que las empresas recopilan es asombrosa. Incluso una empresa de tamaño mediano puede generar rápidamente millones de puntos de datos brutos sobre sus clientes, negocios y rendimiento tecnológico. A medida que se multiplican los análisis de una empresa, la gestión adecuada de los datos puede volverse insuperable incluso para el experto en preparación de datos más experimentado, sin mencionar a las empresas que no tienen un especialista a mano. Las herramientas de preparación de datos están diseñadas para hurgar en este montón de datos y agregar información relevante para los usuarios. Estas herramientas son cada vez más valiosas y necesarias para las empresas con un flujo interminable de grandes conjuntos de datos. Estas herramientas ayudan a extraer conclusiones valiosas sobre puntos de datos importantes a través del ruido del exceso de información.
Un término popular para este proceso se llama manipulación de datos. La manipulación de datos evoca las capacidades completas de estas herramientas. Pueden extraer análisis útiles y relevantes de un flujo abrumador de diferentes fuentes de datos. Las empresas modernas deben tomar decisiones críticas y oportunas en respuesta a las diversas ideas generadas por estas herramientas de manipulación de datos. Estas herramientas recopilan análisis en tiempo real sobre usuarios de productos, números de ventas, rendimiento del sistema y más. Las herramientas en este espacio emergente ayudan a agilizar el proceso de preparación de datos, obteniendo información precisa de grandes conjuntos de datos. A medida que se acumulan los datos de una empresa, las herramientas de preparación de datos permiten a los usuarios encontrar puntos de datos importantes con solo presionar un botón. De esta manera, las empresas pueden aprovechar las ideas procesables de inmediato sin tener que clasificar horas de datos.
En los primeros días de los análisis, un pequeño equipo sería responsable de preparar manualmente los datos, gestionando el aseguramiento de la calidad para la base de datos de toda una empresa y reuniendo ideas procesables. Este sigue siendo el caso para miles de organizaciones en múltiples industrias. A medida que la tecnología avanza, el volumen de datos no estructurados ha crecido enormemente. Las personas generan más datos de los que las empresas saben qué hacer, creando un desafío único y sin precedentes para los expertos en ciencia de datos y ejecutivos que intentan dar sentido a los análisis. La tecnología de preparación de datos se creó a partir de esta creciente necesidad, con la capacidad de examinar grandes cantidades de datos no estructurados y presentar solo los puntos de datos que importan para un escenario dado. Esto libera a los especialistas en TI de esta tarea ardua y hace que una cantidad imposible de datos sea más digerible.
Además de encontrar, perfilar y combinar datos según las especificaciones del usuario, ciertas soluciones en esta categoría ayudan con la transformación de datos o la conversión de tipos de datos en diferentes formas o estructuras para fines de análisis. Esto crea una vista unificada de los análisis más relevantes para un análisis conveniente y una eventual exportación a sistemas externos. Al igual que la cantidad de datos ha aumentado en los últimos años, también lo ha hecho la variedad de tipos, formatos y fuentes de datos. Las plataformas de preparación de datos trabajan para identificar o perfilar los datos más valiosos a través de estos diversos tipos y entregarlos de la manera más útil para cada nuevo escenario. Estas herramientas avanzadas pueden ahorrar tiempo a los empleados mientras crean oportunidades con datos previamente inalcanzables, especialmente si una empresa tiene un extenso portafolio de fuentes de datos.
Las soluciones en esta categoría benefician a las empresas con un gran conjunto de datos y una red compleja de fuentes de datos. Para las empresas más pequeñas en ciertas industrias, la preparación de datos puede seguir siendo un proceso manual que no requiere nueva tecnología. Sin embargo, dado que muchas organizaciones utilizan varios tipos de software y asociaciones con terceros, generan montañas de datos a diario. Como resultado, cada vez más empresas son elegibles para estas herramientas.
Los siguientes equipos o individuos probablemente usarán estas soluciones en una organización dada.
Especialistas en TI — Si una empresa tiene un departamento de TI, estos empleados son la opción más lógica para la preparación general de datos y datos de prueba. Los especialistas en TI ya tienen una visión integral de los sistemas informáticos y las plataformas de software utilizadas en toda una organización. Pueden ser ya los principales responsables de tareas analíticas como el enriquecimiento de datos y la limpieza de datos. Las plataformas analíticas presentadas en esta categoría empoderan a los especialistas en TI para acelerar el proceso de aseguramiento de la calidad y crear conjuntos de datos limpios para uso interno o para ser compartidos en toda su organización.
Analistas y ingenieros de datos — A medida que el ámbito de los datos ha crecido en tamaño, las empresas orientadas a la tecnología han comenzado a buscar empleados designados para recopilar y sacar conclusiones de los análisis de la empresa. Estos roles de analista de datos son típicos en estructuras organizativas y entornos de agencias de terceros, como proveedores de servicios de gobernanza de datos. Ya sea empleado en una de estas firmas o en el personal a tiempo completo de una empresa, los especialistas en datos se benefician de una de las herramientas en este espacio. En algunos casos, la preparación de datos será una responsabilidad diaria en esta línea de trabajo. Extraer varios conjuntos de datos para análisis o pruebas adicionales y usar los resultados para influir en los resultados comerciales enfatiza el impacto que esta tecnología puede tener en una organización dada. La solución de preparación de datos correcta puede ser un activo indispensable para ingenieros de datos, ejecutivos de análisis y otros con un fuerte enfoque en el trabajo de datos.
Las herramientas robustas en esta categoría de software ofrecen una amplia gama de funcionalidades relacionadas con el proceso de preparación de datos. Las siguientes son algunas características destacadas de estas ofertas únicas.
Programación y monitoreo de flujos de trabajo — Dependiendo del uso previsto de estas herramientas, los empleados pueden querer mapear una consulta automatizada para preparar ciertos grupos de datos regularmente. Esto podría implicar un constructor de flujo de datos personalizado o una interfaz de usuario similar para la personalización. Usando estas herramientas, los administradores pueden ajustar los detalles específicos de cada flujo de trabajo, incluidos los filtros analíticos, de qué fuentes extraer y el horario para ejecutar la consulta. Una empresa puede ajustar otros componentes del proceso, como los detalles de validación y el destino para exportar conjuntos de datos terminados. Los paneles en algunas herramientas pueden ayudar a mostrar análisis relacionados con los flujos de trabajo de preparación de datos, incluida la eficiencia general y los resúmenes de resultados.
A medida que una empresa crea consultas de preparación de datos, ya sea para eventos únicos o flujos de trabajo rutinarios, una empresa puede configurar el proceso de mezcla y unión de datos en relación con cada función. La mezcla de datos es otro término común utilizado para describir la fusión de análisis de conjuntos separados en un grupo cohesivo para sacar conclusiones y análisis continuos. Al configurar los algoritmos inteligentes en estas plataformas, las empresas pueden especificar cómo quieren que los datos se unan y presenten, por ejemplo, qué tipo de datos prefieren y cómo deben ordenarse los datos. Ya sea llamado preparación de datos, manipulación de datos o mezcla de datos, las soluciones en esta categoría pueden ayudar con esta estrategia empresarial cada vez más popular para ayudar a reunir análisis divergentes con un propósito unificado.
Perfilado de datos — Una vez que los análisis previstos se extraen y organizan usando estas herramientas, ciertas plataformas pueden evaluar los datos y ayudar a determinar los propósitos adicionales para los que se pueden usar. Esto también se conoce como perfilado de datos. Algunas herramientas en esta categoría ofrecen características de perfilado más poderosas que otras, permitiendo análisis ricos y resúmenes sobre conjuntos de datos preparados a medida que se construyen. Si las características de perfilado de datos no están presentes, una empresa podría asignar a ciertos analistas de datos u otros especialistas para perfilar los conjuntos de datos terminados y determinar el mejor curso de acción a seguir a medida que se entregan los resultados.
Dependiendo del valor que una organización le dé a los datos y el alcance de la infraestructura tecnológica de una organización, el ciclo de vida de los análisis puede ser complejo y exigente. Las siguientes soluciones van de la mano con las herramientas de preparación de datos en la recopilación, estudio y uso de datos de la empresa. Pueden ayudar a una organización a hacer que el análisis de datos sea tanto práctico como gratificante.
Software de visualización de datos — La visualización de datos es el proceso de convertir análisis valiosos en visuales que se pueden estudiar y compartir según sea necesario. El software de visualización de datos permite a los usuarios importar archivos de bases de datos y crear gráficos y tablas llamativos que muestran ciertos hallazgos o selecciones de datos en un formato accesible. Las plataformas de preparación de datos a menudo se integran con ciertas herramientas de visualización de datos, permitiendo que los datos preparados se conviertan rápida y fácilmente en paneles, gráficos interactivos u otros archivos visuales. Ya sea que un departamento esté presentando KPIs de toda la empresa o ideas complejas para equipos específicos o socios comerciales, estas soluciones son una forma práctica de hacer que los datos sean presentables para otros, permitiendo a una empresa resaltar sus hallazgos según lo desee.
Software de inteligencia empresarial — El software de inteligencia empresarial, o BI, incluye plataformas de visualización de datos y tecnología relacionada para analizar datos y revelar las ideas procesables dispersas en grandes conjuntos de información. Las herramientas de BI son cada vez más esenciales para las empresas que buscan dar forma a su estrategia empresarial en torno a un flujo constante de datos. Muchas de las herramientas en estas categorías requieren asistencia de TI para la implementación y la conexión de fuentes dispares en una arquitectura analítica funcional. Una vez que se establece esta red de información, las empresas pueden aprovecharla de varias maneras, incluyendo análisis de autoservicio y análisis integrados dentro de aplicaciones empresariales. Las herramientas de BI pueden crear una base sólida de datos valiosos de múltiples fuentes para construir una estrategia de preparación de datos y utilizar una solución de la categoría de preparación de datos.
Software de almacén de datos — El software de almacén de datos proporciona un centro de almacenamiento confiable para los datos colectivos generados en toda una organización, desde el departamento de ventas hasta el equipo de pruebas de software. Las herramientas analíticas como el software de preparación de datos a menudo se sincronizan con un almacén de datos interno para analizar grandes conjuntos de datos sin proporcionar almacenamiento separado para estos archivos grandes y críticos. Una infraestructura de datos puede requerir varias soluciones para empresas con muchas partes móviles, cada una con su función específica. Los almacenes de datos proporcionan almacenamiento seguro para estos archivos de datos masivos a medida que se expanden, liberando otras plataformas de datos para realizar sus funciones respectivas con poca interrupción.
Al seleccionar una herramienta de preparación de datos, considere algunos factores clave para asegurarse de que se alinee con sus necesidades de datos únicas y los recursos organizacionales.
Primero, evalúe la complejidad de sus datos y el nivel de habilidad técnica de su equipo. Algunas herramientas son más adecuadas para usuarios técnicos avanzados con conocimientos de programación, mientras que otras están diseñadas para ser fáciles de usar, haciéndolas accesibles para miembros del equipo no técnicos. Busque una herramienta que logre el equilibrio adecuado entre funcionalidad y facilidad de uso para su equipo.
A continuación, piense en el rendimiento y la escalabilidad. A medida que sus datos crecen, su herramienta debe poder manejar volúmenes aumentados sin una disminución en la eficiencia. Asegúrese de que la herramienta se integre sin problemas con su infraestructura existente, como almacenamiento en la nube, lagos de datos o sistemas locales, para evitar problemas de compatibilidad en el futuro.
No pase por alto las necesidades específicas de sus flujos de trabajo de datos. Considere con qué frecuencia se actualizan sus datos y si necesita capacidades de procesamiento en tiempo real. Las características avanzadas como el perfilado de datos, que ayuda a descubrir patrones y problemas de calidad, u opciones especializadas de transformación de datos podrían ser esenciales para conjuntos de datos más complejos. Evalúe estos aspectos cuidadosamente para asegurarse de que la herramienta satisfaga sus necesidades inmediatas y a largo plazo de preparación de datos.
Al evaluar estos factores, estará bien encaminado para elegir una herramienta de preparación de datos que cumpla con sus requisitos actuales y pueda escalar a medida que su organización crece.