# Melhor Ferramentas de Qualidade de Dados - Página 4

  *By [Shalaka Joshi](https://research.g2.com/insights/author/shalaka-joshi)*

   As ferramentas de qualidade de dados analisam conjuntos de informações e identificam dados incorretos, incompletos ou formatados de maneira inadequada. Após perfilar as preocupações com os dados, as ferramentas de qualidade de dados limpam ou corrigem esses dados com base em diretrizes previamente estabelecidas. Exclusão, modificação, anexação e fusão são todos métodos comuns de limpeza ou correção de conjuntos de dados; analistas de dados, profissionais de marketing e vendedores são apenas algumas das posições que se beneficiam do uso de soluções de qualidade de dados.

Ao direcionar e limpar listas de dados, o software de qualidade de dados permite que as empresas estabeleçam e mantenham altos padrões de integridade de dados. Essas soluções também são úteis para garantir que os dados adiram a esses padrões, com base na indústria, mercado ou regulamentos internos exigidos. Esse processo de manutenção da integridade dos dados melhora a confiabilidade dessas informações para uso comercial. Os conjuntos de dados podem variar desde informações de contato de clientes até estatísticas financeiras detalhadas e muito mais.

Os produtos de software de qualidade de dados também podem compartilhar recursos ou coexistir com [software de gerenciamento de dados mestres (MDM)](https://www.g2.com/categories/master-data-management-mdm), [software de integração de dados](https://www.g2.com/categories/data-integration) ou [software de big data](https://www.g2.com/categories/big-data). Embora tangencialmente relacionados às soluções de qualidade de dados do ponto de vista funcional, o [software de verificação de endereço](https://g2.com/categories/address-verification) difere por seus casos de uso distintos, foco em dados de localização física e dependência de fontes de dados de localização autorizadas para verificar a correção.

Para se qualificar para inclusão na categoria de Qualidade de Dados, um produto deve:

- Permitir o perfilamento de dados e identificar anomalias de dados
- Fornecer funcionalidades básicas de limpeza de dados, como mesclagem de registros, anexação e exclusão
- Permitir modificação e padronização de dados com base em regras predefinidas
- Permitir opções de limpeza automatizadas e manuais
- Oferecer medidas preventivas para preservar a integridade dos dados





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 242


## Trust & Credibility Stats

**Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:**

- 30 Analistas e Especialistas em Dados
- 9,100+ Avaliações Autênticas
- 242+ Produtos
- Rankings Imparciais

Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria.


## Best Ferramentas de Qualidade de Dados At A Glance

- **Líder:** [Monte Carlo](https://www.g2.com/pt/products/monte-carlo/reviews)
- **Melhor Desempenho:** [Traction Complete](https://www.g2.com/pt/products/traction-complete/reviews)
- **Mais Fácil de Usar:** [Findymail](https://www.g2.com/pt/products/findymail/reviews)
- **Melhor Software Gratuito:** [ZoomInfo Operations](https://www.g2.com/pt/products/zoominfo-operations/reviews)


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**Sponsored**

### Syncari

Syncari é uma plataforma MDM Agentic, pronta para IA, que unifica, governa e ativa dados confiáveis em todos os seus sistemas, domínios e infraestrutura de nuvem. Construída para empresas que navegam na complexidade de ambientes multiagentes e operações impulsionadas por IA, a Syncari automatiza fluxos de trabalho de gerenciamento de dados essenciais — desde modelagem e linhagem de dados até validação e remediação — sem a necessidade de recursos pesados de TI. No coração da Syncari está sua sincronização multidirecional patenteada, que oferece consistência de dados bidirecional em tempo real entre CRMs, ERPs, plataformas de nuvem e data warehouses — sem código personalizado ou middleware. A Syncari garante fluxos de dados continuamente limpos, sincronizados e governados em toda a sua empresa e está sempre pronta para análises, modelos de IA e uso operacional. Seja você impulsionando copilotos de IA, gerenciando relacionamentos complexos de entidades ou padronizando pipelines de dados, a Syncari ajuda você a ir além de apenas gerenciar dados — para ativá-los. Por que Syncari? -Syncari Agentic MDM™: Projetado para orquestrar dados confiáveis entre agentes de IA e equipes -Sincronização Multidirecional Patenteada: Atualizações em tempo real em todas as plataformas conectadas -Operações Agentic: Sincronização de esquemas, mapeamento de campos, aplicação de qualidade de dados e remediação -Resolução de Entidades: Consolide e desduplique registros em domínios -Componível + Primeiro na Nuvem: Construído para se integrar ao seu SaaS e pilha de dados existentes -Baixo Código / Sem Código: Acessível para TI, equipes de dados, RevOps e usuários de negócios Capacidades Principais Unificar, Sincronizar, Automatizar, Ativar, Modelar, Catalogar, Linhagem, Transformar, Padronizar, Verificar, Remediar, Observar, Relatar, Consumir Principais Casos de Uso - Mestre de Cliente: Construa um perfil de cliente unificado em sistemas GTM - Mestre de Produto: Alinhe e enriqueça dados de produtos em eCommerce e ERP - Mestre de Hierarquia: Governe entidades legais, contas e territórios - MDM para Análises: Envie dados prontos para IA em ferramentas de BI e fluxos de trabalho de ML - Produtos de Dados: Operacionalize conjuntos de dados governados para uso interno e externo - Qualidade de Dados: Identifique, valide, padronize e remedie automaticamente problemas de dados em sistemas - MDM para Snowflake: Sincronize e gerencie dados mestres diretamente dentro do Snowflake - MDM para GCP: Conecte, unifique e ative dados confiáveis no BigQuery e ferramentas GCP - MDM para Seu Data Warehouse: Mantenha dados limpos, governados e prontos para consulta em toda a sua infraestrutura de data warehouse na nuvem -Servidor MCP para seus dados unificados



[Visitar o site da empresa](https://www.g2.com/pt/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=127369&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%2Fpt%2Fcategories%2Fdata-quality%3Fpage%3D4%26segment%3Dall&secure%5Btoken%5D=8eab5d7674785d64347638ebc423c0fde26202cf8f532416e842671cecb71dfa&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fsyncari.com&secure%5Burl_type%5D=company_website)

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## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
### 1. [ArcGIS Data Reviewer](https://www.g2.com/pt/products/arcgis-data-reviewer/reviews)
  ArcGIS Data Reviewer automatiza, simplifica, padroniza e melhora os fluxos de trabalho de controle de qualidade de dados para permitir a entrega de dados geoespaciais confiáveis. Reduza os custos de gerenciamento de dados e diminua o risco na tomada de decisões por meio deste conjunto unificado de capacidades que suportam a detecção, gerenciamento e relatório de erros em seus dados. Automatize a detecção de erros usando verificações de validação configuráveis. Envolva os consumidores de dados para obter feedback sobre dados de baixa qualidade que não podem ser detectados de forma automatizada. Evite esforços duplicados por meio do gerenciamento abrangente dos resultados de erros desde a detecção até a correção e verificação em um local centralizado.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 6

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Esri](https://www.g2.com/pt/sellers/esri)
- **Ano de Fundação:** 1969
- **Localização da Sede:** Redlands, CA
- **Twitter:** @Esri (188,943 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5311/ (7,207 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 33% Médio Porte


### 2. [Acquia Web Governance](https://www.g2.com/pt/products/acquia-web-governance/reviews)
  Acquia Web Governance, anteriormente conhecido como Monsido, é uma solução líder em governança da web projetada para permitir que as organizações ofereçam uma experiência de usuário superior e inclusiva em toda a sua presença digital e apoiem sua jornada para garantir que as comunicações sejam abertas, otimizadas e em conformidade. Acquia Web Governance inclui um conjunto coeso de ferramentas para acessibilidade na web, garantia de qualidade do site, conformidade de marca e conteúdo, gerenciamento de consentimento do usuário, arquivamento de conteúdo social e web, e mais. Para mais informações, visite https://www.acquia.com/products/acquia-web-governance.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 152

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 9.1/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Acquia](https://www.g2.com/pt/sellers/acquia)
- **Ano de Fundação:** 2007
- **Localização da Sede:** Boston, MA
- **Twitter:** @Acquia (45,024 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/167056/ (1,102 funcionários no LinkedIn®)
- **Telefone:** -8836.219

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Administração Pública, Educação Superior
  - **Company Size:** 50% Médio Porte, 26% Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (10 reviews)
- Acessibilidade (8 reviews)
- Recursos de Acessibilidade (6 reviews)
- Detecção de Erros (5 reviews)
- Funcionalidade (5 reviews)

**Cons:**

- Usabilidade Complexa (3 reviews)
- Dificuldade de Integração (3 reviews)
- Problemas de Integração (3 reviews)
- Curva de Aprendizado (3 reviews)
- Treinamento necessário (3 reviews)

### 3. [CUBO iQ® Enterprise](https://www.g2.com/pt/products/cubo-iq-enterprise/reviews)
  A globalização e o surgimento de novas aplicações exigem correlações precisas entre registros de entidades, que foram expressos com diferentes esquemas, formatos, campos e atributos. Em uma entidade privada, uma visão única de seus clientes é essencial para Inteligência de Negócios (BI) e mais. A resolução de identidade também é usada em aplicações relacionadas à qualidade de dados, como Gestão de Dados de Clientes (CDM) e Gestão de Dados Mestres (MDM). Em contextos como segurança nacional, é possível identificar perfis perigosos através da triagem de padrões, fornecendo correspondências visíveis em tempo real. No caso de serviços financeiros, pode identificar clientes associados a atividades ilícitas, como terrorismo, lavagem de dinheiro e fraude (realizando verificações de antecedentes). A maioria dos países desenvolvidos exige conformidade com as regulamentações Conheça Seu Cliente (KYC), Pessoa Politicamente Exposta (PEP) e Escritório de Controle de Ativos Estrangeiros (OFAC). Para o setor de saúde, permite a construção de um quadro abrangente de informações relacionadas ao paciente. As capacidades da resolução de identidade automatizada são precisas, rápidas e escaláveis, abordando especificamente esses e outros requisitos de correspondência de entidades. Visão.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 6.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Datos Maestros™](https://www.g2.com/pt/sellers/datos-maestros)
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** Bogotá, CO
- **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/datosmaestros (13 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 80% Pequena Empresa, 20% Médio Porte


### 4. [Email Hippo](https://www.g2.com/pt/products/email-hippo/reviews)
  Email Hippo fornece software de verificação de e-mail rápido, preciso e seguro, acessado via aplicativo web ou API. Verifique uma lista de até 500.000 e-mails ou use nossa API para filtrar e-mails em tempo real para prevenir spam e abuso de serviço. Com nosso produto ASSESS, as equipes antifraude também podem detectar riscos de fraude no momento do cadastro - verificando e-mails em busca de sinais comuns de comprometimento ou intenção maliciosa. Email Hippo fornece verificação de e-mail desde 2000 e obteve a certificação ISO27001 em 2017.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Email Hippo](https://www.g2.com/pt/sellers/email-hippo)
- **Ano de Fundação:** 2015
- **Localização da Sede:** Launceston, GB
- **Twitter:** @Email_Hippo (240 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10057119 (5 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 83% Pequena Empresa, 17% Empresa


### 5. [Great Expectations](https://www.g2.com/pt/products/great-expectations/reviews)
  Estamos ajudando as equipes de dados a terem confiança em seus dados, não importa o que aconteça. GX Cloud é nossa plataforma completa para gerenciar seu processo de qualidade de dados. Ela oferece a experiência intuitiva de uma solução SaaS totalmente gerenciada enquanto aproveita o poder do framework de qualidade de dados mais popular do mundo. Com o GX Cloud, as equipes de dados podem trabalhar rapidamente, colaborar de forma eficaz e sempre saber o que esperar de seus dados. GX Core é nossa oferta open source em Python e o framework de qualidade de dados mais popular do mundo. É uma solução de qualidade de dados poderosa e flexível que capacita as equipes de dados a se comunicarem melhor e a tomarem ações de forma eficaz. No seu núcleo estão as Expectativas: afirmações verificáveis sobre seus dados que criam testes de qualidade de dados claros e expressivos.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 11

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Great Expectations](https://www.g2.com/pt/sellers/great-expectations)
- **Ano de Fundação:** 2017
- **Localização da Sede:** Remote, US
- **Twitter:** @expectgreatdata (3,560 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/greatexpectations-data/ (44 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 45% Médio Porte, 36% Pequena Empresa


### 6. [Impler](https://www.g2.com/pt/products/impler/reviews)
  🌐 O que é o Impler? Impler é uma experiência de importação de dados de código aberto projetada para simplificar o processo de trazer dados para seus sistemas. Seja você uma startup ou um aplicativo empresarial, o Impler pode ajudar a integrar a experiência de importação de dados em seu aplicativo sem esforço. 🛠 Principais Características: ✅ Código Aberto: Impler é impulsionado pela comunidade e de código aberto, garantindo acessibilidade e transparência. ✅ Amigável ao Usuário: Diga adeus ao vai e vem de arquivos de dados com seus clientes. Impler oferece uma interface intuitiva para importações de dados sem complicações pelos seus usuários. ✅ Escalável: Impler pode lidar com a importação de dados de milhares a milhões, então o céu é o limite para seus clientes. ✅ Integração Sem Costura: Integre em seu aplicativo construído em qualquer linguagem ou framework. ✅ Suporte da Comunidade: Junte-se à nossa vibrante comunidade e obtenha ajuda, compartilhe insights e colabore em projetos de importação de dados. 📊 Quem Pode Se Beneficiar? - Software de RH: Importar dados de Empregados, Folha de Pagamento, Presença, Licenças. - Software de Quadros de Emprego: Importar dados de Empregos, Aprendizes, Candidatos, Cursos. - Software ERP: Importar dados de Produtos, Categorias, Preços em segundos.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Knovator Technologies](https://www.g2.com/pt/sellers/knovator-technologies)
- **Ano de Fundação:** 2017
- **Localização da Sede:** Surat
- **Twitter:** @knovator (60 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/knovator/about/ (55 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 40% Pequena Empresa, 40% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Automação (1 reviews)
- Limpeza de Dados (1 reviews)
- Integração de Dados (1 reviews)
- Validação de Dados (1 reviews)
- Facilidade de Uso (1 reviews)


### 7. [Informatica Enterprise Data Preparation](https://www.g2.com/pt/products/informatica-enterprise-data-preparation/reviews)
  Informatica Enterprise Data Preparation capacita cientistas de dados e analistas de dados a descobrir, enriquecer, limpar e governar rapidamente pipelines de dados para obter insights mais rápidos.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 9

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Informatica](https://www.g2.com/pt/sellers/informatica)
- **Ano de Fundação:** 1993
- **Localização da Sede:** Redwood City, CA
- **Twitter:** @Informatica (99,875 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (2,930 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NYSE: INFA

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Médio Porte, 30% Pequena Empresa


### 8. [Trillium Quality](https://www.g2.com/pt/products/trillium-quality/reviews)
  Precisely Trillium é uma solução de qualidade de dados versátil e poderosa que apoia suas necessidades de negócios em rápida mudança, fontes de dados e infraestruturas empresariais – incluindo a nuvem. Com recursos de limpeza e padronização de dados, os usuários são capazes de entender automaticamente dados globais como cliente, produto e financeiro, em qualquer contexto – tornando desnecessários o pré-formatamento e o pré-processamento.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Precisely](https://www.g2.com/pt/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55)
- **Localização da Sede:** Burlington, Massachusetts
- **Twitter:** @PreciselyData (3,973 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 80% Empresa, 40% Médio Porte


### 9. [Ataccama One](https://www.g2.com/pt/products/ataccama-one/reviews)
  A Ataccama permite que as organizações maximizem o potencial transformador de dados e IA com o Ataccama ONE, uma plataforma unificada de gerenciamento de dados impulsionada por IA para qualidade de dados automatizada, governança de dados e gerenciamento de dados mestres em ambientes de nuvem e híbridos. Com mais de 450 clientes ao redor do mundo, capacitamos equipes de negócios e dados a colaborarem na criação de produtos de dados de alta qualidade e reutilizáveis e a escalarem massivamente a inovação orientada por dados, mantendo a precisão, controle e governança dos dados.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 7.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Ataccama](https://www.g2.com/pt/sellers/ataccama)
- **Website da Empresa:** https://www.ataccama.com
- **Ano de Fundação:** 2007
- **Localização da Sede:** Toronto, Canada
- **Twitter:** @ataccama (3,090 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ataccama (497 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 45% Pequena Empresa, 36% Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Suporte ao Cliente (1 reviews)
- Personalização (1 reviews)
- Opções de Personalização (1 reviews)
- Facilidade de Uso (1 reviews)
- Interface do Usuário (1 reviews)

**Cons:**

- Complexidade (1 reviews)
- Aprendizado Difícil (1 reviews)
- Dificuldade de Aprendizagem (1 reviews)
- Curva de Aprendizado (1 reviews)
- Dificuldade de Aprendizagem (1 reviews)

### 10. [Match Data Pro](https://www.g2.com/pt/products/match-data-pro/reviews)
  Na Match Data Pro, nosso foco principal é a correspondência de dados e a resolução de entidades — mas nossa plataforma vai muito além disso: Construímos o MDP para capacitar organizações com um ambiente mais inteligente, escalável e seguro para gerenciar dados entre equipes, sistemas e fluxos de trabalho. Seja limpando, perfilando, enriquecendo ou removendo duplicatas de dados, o MDP é projetado para suportar colaboração multiusuário, automação de processos e preparação de dados com alta confiança. Nossa suíte tudo-em-um ajuda você a mover, gerenciar e tornar os dados adequados ao propósito — de forma contínua em ambientes de nuvem, locais e híbridos. Deixe a Match Data Pro ajudá-lo a desbloquear todo o potencial dos seus dados — com confiança, colaboração e em escala. Conecte e sincronize dados de sistemas e formatos díspares API de nuvem e integrações Conectores pré-construídos Simplifique o gerenciamento de integrações e fluxos de trabalho a partir de um painel limpo e intuitivo, sem necessidade de codificação Replique e sincronize dados entre sistemas de origem e destino díspares Ferramentas de qualidade de dados Conecte dados de sistemas díspares para criar relacionamentos e visões 360 de qualquer domínio de dados Ferramentas de Gerenciamento de Dados Mestres que permitem padronizar, limpar e remover duplicatas de registros em escala com regras que impedem a entrada de dados ruins em seus sistemas díspares Processamento de dados personalizado e criação e automação de fluxos de trabalho com projetos reutilizáveis, regras reutilizáveis, controle de versão, agendamento, webhooks e gatilhos de API REST Capacitando equipes a colaborar com capacidades multiusuário, criando usuários e equipes para compartilhar e colaborar com projetos e permissões, de forma segura em toda a organização


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Match Data Pro](https://www.g2.com/pt/sellers/match-data-pro)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Dover, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/match-data-pro (3 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 25% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Limpeza de Dados (3 reviews)
- Facilidade de Uso (3 reviews)
- Aprendendo (3 reviews)
- Automação (2 reviews)
- Suporte ao Cliente (2 reviews)


### 11. [OpenDQ](https://www.g2.com/pt/products/opendq/reviews)
  OpenDQ é uma solução de qualidade de dados, gerenciamento de dados mestres e governança de dados em nível empresarial, projetada para ajudar as organizações a alcançar um gerenciamento de dados confiável e preciso sem incorrer em custos de licenciamento. Construído em uma arquitetura modular, o OpenDQ é adaptável às necessidades em evolução das empresas, permitindo uma escalabilidade perfeita à medida que os requisitos de gerenciamento de dados crescem. Esta solução é particularmente benéfica para organizações que buscam melhorar suas práticas de integridade e governança de dados enquanto minimizam os custos operacionais. Voltado para empresas de todos os tamanhos, o OpenDQ atende a profissionais de dados, analistas e tomadores de decisão que necessitam de uma estrutura robusta para gerenciar seus ativos de dados. Seu conjunto abrangente de recursos aborda vários casos de uso, incluindo perfil de dados, padronização de endereços nos EUA, Canadá e mais de 200 países, bem como capacidades avançadas como correspondência difusa e desduplicação. Essas funcionalidades permitem que as organizações mantenham conjuntos de dados limpos e precisos, que são cruciais para uma tomada de decisão eficaz e eficiência operacional. Os principais recursos do OpenDQ incluem gerenciamento de qualidade de dados multidomínio, gerenciamento de dados mestres e governança de dados, todos impulsionados por aprendizado de máquina e inteligência artificial. A solução fornece ferramentas essenciais, como um glossário de negócios, gráficos de conhecimento e um dicionário de dados, que facilitam uma melhor compreensão e utilização dos dados em toda a organização. Ao aproveitar esses recursos, os usuários podem garantir que seus dados não sejam apenas precisos, mas também contextualmente relevantes, melhorando a colaboração e a tomada de decisões baseadas em dados. O OpenDQ se destaca no cenário de gerenciamento de dados devido ao seu modelo de custo zero de licença, que permite que as organizações alocem recursos de forma mais eficaz, enquanto ainda se beneficiam de uma solução abrangente de gerenciamento de dados. A arquitetura modular permite que as empresas implementem componentes específicos conforme necessário, garantindo que possam adaptar a solução às suas necessidades exclusivas. Essa flexibilidade, combinada com as capacidades avançadas de aprendizado de máquina e IA, posiciona o OpenDQ como um ativo valioso para organizações que buscam melhorar suas práticas de qualidade e governança de dados.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 6

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Infosolve Technologies](https://www.g2.com/pt/sellers/infosolve-technologies)
- **Website da Empresa:** https://www.infosolvetech.com/
- **Ano de Fundação:** 2003
- **Localização da Sede:** Princeton, US
- **Twitter:** @InfosolveTech (1 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/infosolve-technologies-inc/ (8 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Médio Porte, 33% Pequena Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Preços (2 reviews)
- Modelagem de IA (1 reviews)
- Automação (1 reviews)
- Recursos de Automação (1 reviews)
- Suporte ao Cliente (1 reviews)

**Cons:**

- Documentação Ruim (1 reviews)

### 12. [Seemore Data](https://www.g2.com/pt/products/seemore-data/reviews)
  Seemore Data é uma plataforma autônoma de eficiência de dados desenvolvida especificamente para otimização de custos do Snowflake e otimização de data warehouse de ponta a ponta. Ela utiliza um agente de IA sensível ao contexto para analisar, explicar e otimizar continuamente o custo, desempenho e uso no Snowflake e no moderno stack de dados. Ao contrário de painéis passivos, Seemore atua como um agente autônomo, ajustando automaticamente o tamanho dos warehouses, eliminando computação ociosa e prevenindo anomalias de custo antes que elas escalem. Com linhagem profunda e contexto de negócios, as equipes podem rastrear cada dólar gasto de volta para consultas, pipelines, painéis e proprietários. O resultado: gastos previsíveis com Snowflake, desempenho mais rápido e equipes de dados que ampliam o impacto sem adicionar pessoal.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 13

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Seemore Data](https://www.g2.com/pt/sellers/seemore-data)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** New York, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/seemore-data/ (21 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 62% Médio Porte, 23% Empresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (11 reviews)
- Interface do Usuário (8 reviews)
- Linhas de Dados (7 reviews)
- Suporte ao Cliente (5 reviews)
- Gestão de Dados (4 reviews)

**Cons:**

- Limitações de Linhagem (4 reviews)
- Não é amigável para o usuário (4 reviews)
- Questões de Gestão de Dados (3 reviews)
- Melhoria de UX (3 reviews)
- Imprecisão de Dados (2 reviews)

### 13. [Verdantis Master Data Management Suite](https://www.g2.com/pt/products/verdantis-master-data-management-suite/reviews)
  A Verdantis MDM Suite é um software de gerenciamento de dados mestres nativo de IA, desenvolvido especificamente para indústrias intensivas em ativos, como Petróleo e Gás, Mineração, Energia, Utilidades e Manufatura. Ao contrário das plataformas MDM genéricas, ela é projetada desde o início para lidar com a complexidade dos dados industriais em materiais, clientes, fornecedores e serviços, tornando-se a solução ideal para empresas que não podem se dar ao luxo de ter inconsistências de dados em suas operações. Harmonize lida com dados legados automatizando a limpeza, desduplicação e normalização de dados acumulados de migrações de ERP, aquisições e operações em vários locais, transformando anos de registros desorganizados em dados mestres limpos e utilizáveis. Integrity mantém esses dados limpos no futuro por meio de regras de negócios, verificações de validação e fluxos de trabalho de mudanças que as equipes configuram por conta própria, garantindo a governança contínua dos dados mestres de acordo com seus padrões. A MDM Suite também inclui um conjunto de ferramentas de IA desenvolvidas para desafios de dados industriais. AutoDoc extrai dados estruturados de desenhos de engenharia, BOMs e fichas técnicas usando OCR e IA contextual. SpareSeek revela peças equivalentes, alternativas e obsoletas em catálogos de fornecedores. TransAI traduz e localiza dados em idiomas regionais e padrões técnicos para equipes globais. Auto-Enrichment preenche automaticamente atributos ausentes em dados mestres usando modelos de IA treinados em dados industriais. A Verdantis se conecta nativamente com SAP S/4HANA, SAP ECC, Oracle EAM, IBM Maximo e Microsoft Dynamics 365, e é implantada em infraestrutura de nuvem, local ou híbrida.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Verdantis](https://www.g2.com/pt/sellers/verdantis)
- **Ano de Fundação:** 2004
- **Localização da Sede:** Princeton, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/verdantis-inc/ (74 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 80% Empresa, 40% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (5 reviews)
- Precisão dos Dados (4 reviews)
- Gestão de Dados (4 reviews)
- Qualidade dos Dados (3 reviews)
- Economia de tempo (3 reviews)

**Cons:**

- Configuração Difícil (3 reviews)
- Configuração Complexa (2 reviews)
- Questões de Gestão de Dados (2 reviews)
- Configurar Dificuldade (2 reviews)
- Complexidade (1 reviews)

### 14. [BigID](https://www.g2.com/pt/products/bigid/reviews)
  A plataforma de inteligência de dados da BigID permite que as organizações conheçam seus dados empresariais e tomem medidas para privacidade, proteção e perspectiva. Os clientes implantam a BigID para descobrir, gerenciar, proteger e obter mais valor de seus dados regulados, sensíveis e pessoais em todo o seu panorama de dados. Ao aplicar aprendizado de máquina avançado e profundo insight de dados, a BigID transforma a descoberta de dados e a inteligência de dados para enfrentar desafios de privacidade de dados, segurança de dados e governança de dados em todos os tipos de dados, em escala de petabytes, localmente e na nuvem. Obtenha inteligência de dados acionável com a BigID: uma plataforma, infinitas possibilidades.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 16

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 7.5/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [BigID](https://www.g2.com/pt/sellers/bigid)
- **Ano de Fundação:** 2016
- **Localização da Sede:** New York, New York
- **Twitter:** @bigidsecure (2,763 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/bigid/ (693 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Marketing e Publicidade, Software de Computador
  - **Company Size:** 44% Pequena Empresa, 38% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Gerenciamento de Cookies (1 reviews)

**Cons:**

- Problemas com o Banner (1 reviews)
- Gerenciamento de Cookies (1 reviews)
- Questões de Gestão de Dados (1 reviews)
- Caro (1 reviews)
- Funcionalidade Limitada (1 reviews)

### 15. [Datactics Data Quality Suite](https://www.g2.com/pt/products/datactics-data-quality-suite/reviews)
  A Datactics fornece software de qualidade de dados e correspondência com autoatendimento aprimorado por IA, capacitando CDOs, CIOs e líderes de dados a medir, corresponder, relatar e corrigir rapidamente ativos de dados. As soluções são agnósticas em relação aos dados e oferecem interoperabilidade com ferramentas de linhagem de dados, governança e gerenciamento de metadados, especialmente críticas na implantação de arquiteturas de data fabric e data mesh. Nossa equipe de engenheiros de dados fornece serviços de implementação rápidos e robustos para ajudar a lançar iniciativas de dados e garantir a adesão em toda a empresa.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 7.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Datactics](https://www.g2.com/pt/sellers/datactics)
- **Ano de Fundação:** 1999
- **Localização da Sede:** Belfast, Northern Ireland, United Kingdom
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datactics (44 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Pequena Empresa, 33% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Automação (1 reviews)
- Gerenciamento de Duplicatas (1 reviews)
- Detecção de Erros (1 reviews)
- Insights (1 reviews)
- Mesclando Leads (1 reviews)

**Cons:**

- Manipulação de Dados (1 reviews)
- Design de Interface Ruim (1 reviews)
- Funcionalidade de Pesquisa Deficiente (1 reviews)

### 16. [DISQOVER](https://www.g2.com/pt/products/disqover/reviews)
  DISQOVER é uma plataforma de descoberta de conhecimento que conecta dados isolados usando tecnologias de grafo de conhecimento e semântica, ajudando organizações de ciências da vida a acelerar suas atividades de desenvolvimento de medicamentos. Os usuários podem pesquisar em fontes de dados públicas e privadas distintas através de uma única interface que permite uma descoberta e exploração de dados fácil e eficiente. DISQOVER permite que pesquisadores e colaboradores acessem rapidamente insights valiosos em um só lugar, garantindo que a informação não seja negligenciada para uma tomada de decisão mais rápida e precisa. Com o DISQOVER, as organizações desfrutam dos benefícios de dados FAIR, facilitando a interoperabilidade e conectividade com outras aplicações enquanto constroem um ecossistema de dados empresariais escalável. Além disso, a arquitetura de plug-in aberta do DISQOVER permite que uma organização conecte perfeitamente serviços especializados de inteligência artificial (IA) a dados anotados, padronizados e estruturados. DISQOVER também está disponível com capacidades de processamento de linguagem natural (NLP), garantindo que os usuários possam maximizar o valor de seus dados internos não estruturados, juntamente com dados públicos não estruturados. Desenvolvido especificamente para empresas de ciências da vida, o DISQOVER tem mais de 10.000 usuários que variam de pesquisadores científicos, bioinformáticos, cientistas de dados e perfis de negócios. DISQOVER pode ser implantado para dar suporte em todo o ciclo de vida do desenvolvimento de medicamentos e possui quatro principais áreas de aplicação: P&D, Clínico, Regulatório e Inteligência Multifuncional. Os clientes incluem AstraZeneca, Amgen, o Centro Princess Máxima para Oncologia Pediátrica, e-therapeutics, entre outros.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 4

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 7.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [ONTOFORCE](https://www.g2.com/pt/sellers/ontoforce)
- **Ano de Fundação:** 2011
- **Localização da Sede:** Ghent, BE
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ontoforce (36 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 75% Pequena Empresa, 25% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Precisão dos Dados (1 reviews)
- Gestão de Dados (1 reviews)
- Facilidade de Uso (1 reviews)
- Integrações fáceis (1 reviews)
- Capacidades de Integração (1 reviews)

**Cons:**

- Complexidade (1 reviews)
- Organização Complexa (1 reviews)
- Uso Complexo (1 reviews)
- Aprendizado Difícil (1 reviews)
- Curva de Aprendizado (1 reviews)

### 17. [Duco](https://www.g2.com/pt/products/duco/reviews)
  Duco é uma empresa líder em automação de dados que ajuda empresas a liberar seu potencial ao remover o atrito em torno dos dados. Mais de 10.000 usuários em mais de 30 países processam bilhões de registros de dados toda semana usando a plataforma de automação de dados da Duco. Duco tem sede em Londres, com escritórios em Nova York, Boston, Edimburgo, Wroclaw e Singapura.


  **Average Rating:** 3.8/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 3.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 5.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Duco](https://www.g2.com/pt/sellers/duco)
- **Ano de Fundação:** 2010
- **Localização da Sede:** London, GB
- **Twitter:** @ducotweets (527 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/duco-/ (255 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Empresa


### 18. [Peeklogic Salesforce Duplicate Management](https://www.g2.com/pt/products/peeklogic-salesforce-duplicate-management/reviews)
  Gerenciamento Inteligente de Duplicados - Gerenciamento de Duplicados no Salesforce facilitado - pesquisa Leads, Contatos e Contas duplicados, permitindo mesclar registros um a um de maneira aprimorada ou em massa no modo de Detecção Automática. O Gerenciamento Inteligente de Duplicados é uma fusão perfeita do Salesforce que permite ao usuário configurar uma combinação de 3 campos para construir um identificador único e distinguir registros duplicados. Após cada operação de mesclagem de Registros do Salesforce e deduplicação do Salesforce. O Gerenciamento Inteligente de Duplicados - a ferramenta de deduplicação do Salesforce - anexa um relatório como anexo csv dos registros que foram mesclados.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Peeklogic](https://www.g2.com/pt/sellers/peeklogic)
- **Ano de Fundação:** 2015
- **Localização da Sede:** Austin, US
- **Twitter:** @peeklogic (77 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/peeklogic/ (79 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Pequena Empresa


### 19. [TCS Mastercraft Data Plus](https://www.g2.com/pt/products/tcs-mastercraft-data-plus/reviews)
  TCS MasterCraft DataPlus é um software de gerenciamento de dados integrado para privacidade de dados, gerenciamento de dados de teste, gerenciamento de qualidade de dados, análise de dados e modelagem de banco de dados. É independente do setor, oferecendo soluções específicas de contexto para os desafios de gerenciamento de dados de uma empresa. O software é apoiado por décadas de experiência relevante da TCS em ajudar empresas globais em seus programas de transformação e conformidade regulatória. TCS MasterCraft DataPlus foi implantado em várias geografias e verticais de negócios, e tem proporcionado valor a empresas de diferentes escalas, com suas capacidades de privacidade de dados e gerenciamento de qualidade de dados.


  **Average Rating:** 3.8/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [TATA Consultancy Services Limited](https://www.g2.com/pt/sellers/tata-consultancy-services-limited)
- **Ano de Fundação:** 1968
- **Localização da Sede:** Mumbai, Maharashtra
- **Twitter:** @TCS (578,861 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tata-consultancy-services (706,172 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NSE: TCS

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Empresa


### 20. [Zengines](https://www.g2.com/pt/products/zengines/reviews)
  A Zengines é uma empresa de tecnologia que transforma a forma como as organizações lidam com migrações de dados e modernização de mainframes, capacitando tanto usuários de negócios quanto especialistas técnicos com ferramentas modernas impulsionadas por IA. Nossa plataforma inclui ferramentas de Migração de Dados de ponta a ponta e soluções de Linhagem de Dados de Mainframe que iluminam e decodificam sistemas legados "caixa preta", acelerando projetos em 80% enquanto reduzem significativamente o risco e o custo. Atendemos principalmente empresas de serviços financeiros e seus parceiros de tecnologia que enfrentam dificuldades com dados imprevisíveis e sistemas legados durante iniciativas críticas de transformação. Organizações globais usam a Zengines em toda a sua empresa para o fluxo constante de iniciativas que envolvem mudanças de sistemas - conversões de núcleo, implementações de sistemas, integração de novos clientes, auditoria e relatórios de conformidade.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 3

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Zengines](https://www.g2.com/pt/sellers/zengines)
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** Bedford, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/zengines/ (17 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Médio Porte


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Facilidade de Uso (2 reviews)
- Inovação (2 reviews)
- Integração de IA (1 reviews)
- Comunicação (1 reviews)
- Suporte ao Cliente (1 reviews)

**Cons:**

- Questões de Mapeamento (1 reviews)

### 21. [ActivePrime](https://www.g2.com/pt/products/activeprime/reviews)
  ActivePrime fornece soluções inovadoras e automatizadas de inteligência de clientes, ajudando mais de 120.000 usuários em 42 países. Nossas tecnologias de qualidade de dados e busca aproximada permitem que nossos clientes gerem inteligência de clientes consolidada e acionável a partir de dados na nuvem e no local.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [ActivePrime](https://www.g2.com/pt/sellers/activeprime-435b2615-0b94-4ee7-b897-a2a0e514adfb)
- **Ano de Fundação:** 2001
- **Localização da Sede:** Mountain View, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/activeprime-inc- (25 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Médio Porte, 50% Empresa


### 22. [AQA](https://www.g2.com/pt/products/aqa/reviews)
  AQA é uma ferramenta baseada em nuvem que ajuda representantes de vendas, gerentes de projeto e analistas de dados a identificar erros de dados rapidamente. AQA identifica erros para que sua equipe possa corrigi-los e voltar ao que faz de melhor, ajudando você a entregar os resultados críticos para o sucesso do seu negócio por meio de dados sem erros.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 7.5/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Aqaversant](https://www.g2.com/pt/sellers/aqaversant)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Godalming, GB
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/aqaversant/ (5 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Médio Porte


### 23. [Experian Aperture Data Studio](https://www.g2.com/pt/products/experian-aperture-data-studio/reviews)
  O Aperture Data Studio da Experian é uma solução completa para você construir uma visão consistente, precisa e holística dos seus dados de consumidores. A plataforma de qualidade de dados oferece uma maneira escalável de validar, limpar, remover duplicatas e enriquecer dados de qualquer fonte. Esses recursos permitem melhorar os esforços de marketing ao consumidor e regulatórios.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Experian](https://www.g2.com/pt/sellers/experian)
- **Ano de Fundação:** 1826
- **Localização da Sede:** Dublin, Ireland
- **Twitter:** @Experian_US (38,696 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/experian (25,265 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** LSE: EXPNL

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Médio Porte


### 24. [Infogix Data360 DQ](https://www.g2.com/pt/products/infogix-data360-dq/reviews)
  O Data360 DQ+ combina capacidades sofisticadas de validação de dados com a simplicidade de autoatendimento para permitir que usuários de qualquer nível de habilidade apliquem rapidamente verificações poderosas a conjuntos de dados. Isso inclui perfilamento de dados, completude, consistência, pontualidade, reconciliação/equilíbrio e conformidade de valores.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [Precisely](https://www.g2.com/pt/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55)
- **Localização da Sede:** Burlington, Massachusetts
- **Twitter:** @PreciselyData (3,973 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Médio Porte


### 25. [LeverData](https://www.g2.com/pt/products/leverdata/reviews)
  Os gestores de ativos que normalmente utilizam grandes quantidades de dados enfrentam dificuldades com a chegada dos dados no tempo certo e sem erros. A LeverData fornece dados monitorados, validados e acionáveis; capacitando nossos clientes a tomarem melhores decisões. Nossa plataforma proprietária facilita a transparência e a confiabilidade na cadeia de fornecimento de dados, para que sua equipe de dados possa se concentrar no que faz de melhor - gerar Alpha.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 2

**User Satisfaction Scores:**

- **Qualidade do Suporte:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Automação:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Identificação:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Limpeza Preventiva:** 6.7/10 (Category avg: 8.4/10)


**Seller Details:**

- **Vendedor:** [LeverData](https://www.g2.com/pt/sellers/leverdata)
- **Ano de Fundação:** 2018
- **Localização da Sede:** New York, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/33536002 (2 funcionários no LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Médio Porte, 50% Pequena Empresa




## Parent Category

[Software de Infraestrutura de TI](https://www.g2.com/pt/categories/it-infrastructure)



## Related Categories

- [Ferramentas de Governança de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-governance-tools)
- [Plataformas de DataOps](https://www.g2.com/pt/categories/dataops-platforms)
- [Software de Observabilidade de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-observability)



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## Buyer Guide

### O que você deve saber sobre ferramentas de qualidade de dados

### O que são Ferramentas de Qualidade de Dados?

O software de qualidade de dados é um conjunto de várias ferramentas e serviços criados para derivar dados significativos para as organizações. As ferramentas condicionam os dados para atender às necessidades específicas dos usuários. A qualidade dos dados é uma parte integral dos processos de governança e gestão de dados através dos quais todos os dados da organização são governados. As ferramentas de qualidade de dados tornam possível alcançar precisão, relevância e consistência dos dados para tomar melhores decisões.

Dados de alta qualidade podem fornecer resultados desejados, enquanto dados de baixa qualidade podem resultar em insights desastrosos. Organizações que são orientadas por dados e frequentemente usam análises de dados para a tomada de decisões fazem da qualidade dos dados um fator primordial na determinação de sua utilidade.

### Quais são as Características Comuns das Ferramentas de Qualidade de Dados?

As características das ferramentas de qualidade de dados consideram principalmente as dimensões ou métricas que definem a qualidade. Essas soluções podem suportar algumas ou todas as funções mencionadas abaixo para fornecer resultados finais úteis:

**Limpeza de dados:** É o processo de remoção de dados redundantes, incorretos e corrompidos. Às vezes é referido como limpeza ou depuração de dados. Sendo uma das etapas críticas no processamento de dados, a maioria das ferramentas de qualidade de dados possui esse recurso. Algumas das imprecisões comuns nos dados incluem entradas incorretas e valores ausentes.

**Padronização de dados:** É um passo importante na organização dos dados. Envolve converter dados em um formato comum, o que facilita o acesso e a análise dos dados pelos usuários. Esta etapa cumpre um dos parâmetros da qualidade dos dados — consistência. Trazer os dados para um único formato comum garante que os dados sejam consistentes. A padronização de dados desempenha um papel fundamental na obtenção de precisão, que é outro fator na qualidade dos dados. Ajuda ao dar aos usuários acesso aos dados mais recentes, limpos e atualizados.

**Perfilagem de dados:** A perfilagem de dados é o processo de analisar dados, entender a estrutura dos dados e identificar os projetos potenciais para os dados especificados. Os dados são minuciosamente analisados usando ferramentas analíticas para detectar características como média, mínimo, máximo e frequência.

**Desduplicação de dados:** É um processo para eliminar cópias excessivas de dados e reduzir os requisitos de armazenamento. Também é chamado de compressão inteligente ou armazenamento de instância única ou deduplicação de dados.

**Validação de dados:** Este recurso garante que a qualidade e a precisão dos dados estejam em vigor. Em sistemas automatizados, há supervisão humana mínima ou quase nenhuma quando os dados são inseridos. Isso torna essencial verificar se os dados inseridos estão corretos. Tipos comuns de validação de dados incluem verificação de dados, verificação de código, verificação de intervalo, verificação de formato e verificação de consistência. Também existem certas regras de qualidade de dados definidas para plataformas de gestão de dados.

**Extração, transformação e carregamento (ETL):** Quando as organizações avançam na estratégia de tecnologia, os dados dos sistemas existentes são transferidos para os novos sistemas. O ETL forma uma tarefa vital do processo de migração de dados. O objetivo final é manter a qualidade dos dados que estão sendo migrados. O ETL ocupa o terceiro lugar nas fases do ciclo de vida da qualidade dos dados. Outras fases são avaliação de qualidade, design de qualidade e monitoramento. Envolve extrair dados das fontes de dados, transformá-los por meio de deduplicação e carregá-los no banco de dados de destino.

**Gestão de dados mestres (MDM):** Este recurso gerencia dados de qualidade organizando, centralizando e enriquecendo dados. Inclui dados não transacionais, como dados de clientes e dados de produtos. O MDM é importante para a gestão de dados empresariais.

**Enriquecimento de dados:** Este recurso é o processo de aumentar o valor e a precisão dos dados integrando dados internos e externos com as informações existentes.

**Catálogo de dados:** O catálogo de dados hospeda dados e metadados para ajudar os usuários na descoberta de dados. As ferramentas de monitoramento de qualidade de dados possuem esse recurso para aumentar a transparência nos fluxos de trabalho.

**Armazenamento de dados:** O armazenamento de dados foca na unificação de dados de várias fontes de dados. Garante a qualidade dos dados empresariais ao melhorar a precisão dos dados.

**Análise de dados:** Os dados geralmente são conformados a formatos específicos. Por exemplo, endereço, número de telefone e endereço de e-mail têm padrões de dados. A análise ajuda com tais verificações de endereço e também se os números de telefone estão conformes aos padrões. 

Outras características do software de qualidade de dados: [Capacidades de ERP](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/erp) e [Capacidades de Arquivo](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/file).

### Quais são os Benefícios das Ferramentas de Qualidade de Dados?

Os dados são um dos recursos mais valiosos para as organizações hoje. Ter dados de alta qualidade tem as seguintes vantagens:

**Implementação eficaz de dados:** Dados de boa qualidade melhoram o desempenho das equipes e resultam em melhores negócios. Mantém todos os departamentos da organização na mesma página e os ajuda a trabalhar de forma eficiente.

[**Melhor relacionamento com o cliente**](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/crm) **:** A qualidade dos dados desempenha um papel importante na retenção de clientes. Ajuda as organizações a rastrear as preferências e interesses dos clientes.

**Tomada de decisão perspicaz:** Os tomadores de decisão sempre precisam de informações atualizadas para tomar melhores decisões. As ferramentas de qualidade de dados garantem que a inteligência de negócios seja alcançada através de dados de alta qualidade. A boa qualidade dos dados ajuda a reduzir o risco de decisões ruins baseadas em dados de baixa qualidade e a aumentar a eficiência do processo de tomada de decisão.

**Segmentação eficaz de clientes:** Com dados de alta qualidade à disposição, as organizações podem rastrear as características de seus clientes existentes e criar personas dependendo do que seus clientes preferem. Isso pode levar a prever as necessidades do mercado-alvo.

**Desenvolvimento eficiente de produtos:** As equipes de engenharia em empresas de desenvolvimento de software podem auditar seus KPIs, como o engajamento com o novo produto online. Auditar pontos de dados como cliques em botões pode ajudar os engenheiros a entender quão pronto está o produto para ser lançado no mercado ou se há alguma mudança necessária. 

**Correspondência de dados:** Ferramentas eficazes de monitoramento de qualidade de dados ajudam na correspondência de dados. A correspondência de dados é o processo de comparar dois conjuntos de dados diferentes e combiná-los entre si. Este processo ajuda a identificar dados duplicados dentro de um [banco de dados](https://www.g2.com/categories/data-quality/f/database).

### Quem Usa Ferramentas de Qualidade de Dados?

Os dados sendo o novo combustível estão levando as organizações a descobrir como podem ser usados para tomar decisões de negócios. Abaixo está uma lista de departamentos que utilizam software de gestão de qualidade de dados:

**Analistas de qualidade de dados:** Eles monitoram a qualidade dos dados usando ferramentas de qualidade de dados que ajudam as empresas a tomar decisões informadas. Eles trabalham com desenvolvedores de banco de dados para modificar designs de banco de dados conforme a necessidade. Este persona ajuda principalmente na análise de dados, melhorando ainda mais a qualidade.

**Equipes de marketing:** Os gerentes de marketing devem ter dados de alta qualidade em uso porque dados de boa qualidade ajudam a conduzir campanhas de marketing eficientes no futuro. As ferramentas de qualidade de dados ajudam as equipes a filtrar informações desnecessárias e focar no mercado-alvo para obter uma melhor compreensão.

**Equipes de TI:** Várias vezes há registros duplicados, o que dificulta para as equipes de TI ter controle de qualidade de dados em vigor. Com o uso de software, é mais fácil governar os dados e otimizar a gestão de qualidade de dados.

### Desafios com Ferramentas de Qualidade de Dados 

A qualidade dos dados muda com o que é alimentado no sistema. Às vezes, há algumas das dificuldades mencionadas abaixo enfrentadas ao usar ferramentas de qualidade de dados:

**Dados duplicados:** Ferramentas de deduplicação de dados são essenciais antes de passar os dados para as próximas etapas. Como grandes quantidades de dados são geradas através de várias fontes díspares, muitas vezes são falhas, ou algumas entradas são duplicadas. No entanto, as ferramentas de deduplicação podem identificar os mesmos pontos de dados e atribuí-los para deduplicação. 

**Falta de informações completas:** Entradas manuais podem causar informações incompletas ou não ter informações para cada conjunto de dados. Isso pode fazer com que as ferramentas de qualidade de dados tenham um desempenho inferior.

**Formatos heterogêneos:** Formatos de dados inconsistentes são sempre um ponto de dor comum para analistas de dados. Ao trabalhar com provedores de serviços de terceirização de dados, é recomendado especificar formatos preferidos.

### Como Comprar Ferramentas de Qualidade de Dados?

#### Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Qualidade de Dados

Dependendo da indústria, há uma variedade de dimensões de qualidade de dados que devem ser mantidas em mente antes da compra do software. A estratégia de gestão de dados é esperada para abordar os requisitos de governança de dados. Junto com isso, há outros requisitos como retenção e arquivamento de dados. Um RFI ou RFP de fornecedores ajuda a otimizar o processo de avaliação. 

#### Compare Produtos de Qualidade de Dados

**Crie uma lista longa**

Para começar, as organizações devem fazer uma lista de fornecedores de software de qualidade de dados que fornecem recursos como perfilagem de dados, preparação de dados, deduplicação e outros recursos relevantes, dependendo dos resultados que desejam alcançar.

**Crie uma lista curta**

Com base no cumprimento dos requisitos primários, o próximo passo cobre a seleção dos fornecedores fazendo algumas perguntas como:

- Eles fornecem automação em seu software?
- Como os produtos/ferramentas mantêm o desempenho e a escala?
- Quais são seus horários de suporte e procedimentos de escalonamento?

**Conduza demonstrações**

Demonstrações são uma maneira eficiente de verificar qual fornecedor se encaixa no perfil. Dá à organização uma compreensão aprofundada do software. As organizações também podem obter respostas sobre quão bem equipado está o fornecedor. Normalmente, as demonstrações para software de qualidade de dados incluiriam a apresentação de várias ferramentas e capacidades do software, como recurso de padronização de dados, gestão de metadados e gestão de qualidade de dados, para citar alguns.

#### Seleção de Ferramentas de Qualidade de Dados

**Escolha uma equipe de seleção**

A equipe envolvida na tomada dessa decisão deve incluir tomadores de decisão relevantes. Um diretor de marketing, que muitas vezes precisa de dados limpos para nutrir leads de sua equipe, pode testar as ferramentas durante a demonstração. O próximo membro a ser mantido no loop é o líder de vendas. A qualidade dos dados é igualmente importante para a força de vendas, pois eles querem se concentrar mais na geração de receita do que apenas atualizar os dados no CRM. Analistas de dados também estão envolvidos, pois são eles que usam essas ferramentas para avaliações de qualidade de dados. Junto com isso, analistas de qualidade de dados são incluídos na equipe porque usam o software para examinar os dados para requisitos de qualidade, dependendo de diferentes departamentos, e compartilham esses dados processados com eles.

**Negociação**

Porque a qualidade dos dados é de extrema importância, é aconselhável escolher as ferramentas certas para avaliação. Ferramentas que funcionam em tempo real e que podem ser usadas facilmente por usuários de negócios são algo que as organizações desejam ter. É aconselhável olhar para o preço do software, se há custos adicionais e também se o fornecedor oferece algum desconto. Muitas ferramentas de qualidade de dados estão disponíveis em estruturas de nuvem e locais. É melhor ter ferramentas na nuvem, pois o monitoramento manual da qualidade dos dados para dados empresariais pode ser difícil para uma pessoa ou até mesmo uma equipe.

**Decisão final**

A decisão de comprar software de qualidade de dados deve ser tomada pelas equipes envolvidas ao longo do processo de compra. As equipes de vendas, marketing e analistas de dados podem se beneficiar ao comprar o software de qualidade de dados certo.

### Tendências de Qualidade de Dados

**Modernização de armazém de dados**

A modernização do armazém de dados ajuda o ambiente atual do armazém de dados a trabalhar em sincronia com requisitos em rápida mudança. As organizações estão lidando com a gestão da expansão de dados e sistemas de dados modernizando o armazém de dados. Esta tendência emergente foca na automação de dados para alcançar a qualidade desejada dos dados e práticas de negócios semelhantes.

**Hubs de dados modernos**

Os hubs de dados são arquiteturas de armazenamento de dados com um fluxo contínuo de dados que seguem o modelo hub e spoke. Os hubs de dados modernos têm recursos como armazenamento de dados, harmonização, governança, metadados e indexação. Esses recursos indicam que os hubs de dados são mais eficientes do que a consolidação de dados.

**Democratização de dados**

Recentemente, as organizações estão tornando os dados disponíveis para funções de negócios independentes. Isso é para melhorar a transparência e a consistência entre todos os departamentos da organização. Avanços em visualizações tornaram a visibilidade dos dados mais fácil a nível técnico e, à medida que a tendência avança, espera-se que tenha o mesmo efeito em usuários não técnicos, ou seja, facilidade de acesso aos dados.

**Algoritmos de aprendizado de máquina (ML) na qualidade de dados** 

Algoritmos de aprendizado de máquina (ML) tornaram-se importantes para a estratégia de gestão de dados de uma empresa. Os dados empresariais são geralmente big data, o que torna essencial ter automação. Algoritmos de aprendizado de máquina podem tornar possível automatizar o processo, fornecendo resultados finais. Algoritmos de ML ajudam a melhorar as pontuações de qualidade de dados identificando dados errados, dados incompletos, dados duplicados e também ajudam a realizar funções como agrupamento, detecção de anomalias e mineração de regras de associação.