Las mejores soluciones de preparación de datos para el éxito en este guía

Cada vez más empresas están aprovechando los datos para obtener ventajas competitivas, especialmente a medida que el big data y la inteligencia artificial impulsan la transformación digital en todas las industrias. Sin soluciones de preparación de datos adecuadas, estas empresas no pueden poner efectivamente los datos en uso para la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y otras tecnologías emergentes.

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Para la empresa moderna que busca avanzar en sus procesos y productos, los datos son el nuevo petróleo y la preparación de datos es el nuevo proceso de refinación. Conozca algunas de las mejores soluciones de preparación de datos para alcanzar el éxito en esta guía.

Índice de Contenido
  1. Mejor software de preparación de datos
    1. Trifacta Wrangler
    2. Datameer
    3. Altair Monarch
    4. Tableau Prep
    5. IBM Cognos Analytics
    6. Alteryx Designer
    7. Informatica Enterprise Data Preparation
    8. Talend Data Preparation
    9. AWS Glue
    10. Upsolver
  2. ¿Qué es la preparación de datos?
  3. Características clave de las herramientas de preparación de datos
  4. ¿Por qué es importante la preparación de datos?

Mejor software de preparación de datos

Las mejores herramientas de preparación de datos le permiten extraer, transformar y cargar sus datos mientras realiza otras tareas importantes, como buscar duplicados, agregar grandes volúmenes de datos en partes más manejables y limpiar registros inexactos o incompletos. Esta guía integral describe el mejor software de preparación de datos según las características clave y la facilidad de uso.

Trifacta Wrangler

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Trifacta Wranger es una herramienta de inteligencia empresarial de autoservicio que ayuda a los ingenieros de datos, analistas de datos y científicos de datos a preparar y explorar sus datos. La plataforma permite a los usuarios transformar datos, garantizar la calidad y automatizar los flujos de datos.

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Con Trifacta Wrangler, puede utilizar una interfaz de arrastrar y soltar para dar forma a sus datos para su análisis. Esta plataforma todo en uno permite a los usuarios combinar y filtrar conjuntos de datos, transformar datos desordenados en tablas con formatos legibles, combinar fuentes de datos y producir nuevos registros a partir de los existentes.

Trifacta ofrece estos tres planes de precios: Starter, que cuesta $ 80 por usuario al mes con un contrato anual; Professional, que cuesta $ 4,950 por usuario al año; y Enterprise, con información de precios disponible a solicitud.

Características

  • Perfiles de datos activos para identificar automáticamente formatos de conjunto de datos, esquemas, atributos específicos, relaciones y metadatos relacionados
  • Funciones de transformación por ejemplo para reformateo de datos de autoservicio
  • Interfaz guiada por aprendizaje automático
  • Estandarización de clústeres para conjuntos de datos comparables
  • Recetas, macros, flujos de datos y plantillas compartibles

Pros

  • Interfaz gráfica de usuario fácil de usar y comprender
  • Funciones de bajo código para usuarios no técnicos
  • Formato de plataforma interactiva
  • Integración fácil de los procesos actuales con SDK y estándares OpenAPI en varios lenguajes
  • Compatible con diferentes necesidades de almacén de datos en la nube, lago de datos y lago de datos

Contras

  • Velocidades lentas de la plataforma
  • Método de muestreo de datos ineficiente

Datameer

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Datameer es una plataforma de preparación y análisis de datos basada en software como servicio (SaaS) que se ejecuta en Snowflake. Está diseñado para usuarios empresariales, ingenieros de datos, ingenieros de análisis, analistas y científicos de datos para preparar y analizar sus datos.

Combina la escalabilidad, la flexibilidad y la potencia de la computación en la nube con una interfaz visual y funciones sólidas para simplificar la preparación, visualización, exploración, catalogación y análisis de datos. Esta solución permite a los profesionales realizar limpieza de datos, combinación de datos, agrupación y organización de datos, enriquecimiento, transformación y validación a escala.

Datameer ofrece dos planes de precios. El plan Personal tiene un costo de $ 100 al mes para usuarios individuales. El precio del plan Team está disponible a pedido para los compradores que deseen agregar múltiples usuarios.

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Características

  • Fusión de datos mediante funciones de unión y combinación
  • Funciones para construir columnas de valor agregado, incluyendo matemáticas, estadísticas, trigonométricas, de minería y de construcción de rutas
  • Función de agrupación y organización de datos para clasificación de datos y agregación de registros
  • Interfaces de transformación de datos sin código y de bajo código

Pros

  • Análisis sin código
  • Conexión fácil a datos fuente mediante conectores
  • Permite la colaboración entre equipos técnicos y no técnicos
  • Interfaz similar a Excel, eficiente
  • Conectividad extensiva con diversas fuentes de datos
  • Gestión sencilla de datos estructurados y no estructurados

Contras

  • Las múltiples pestañas dificultan la concentración
  • Las lecciones y tutoriales en video son demasiado largos
  • La visualización se puede mejorar

Altair Monarch

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Altair Monarch es una solución de preparación de datos sin código y de autoservicio que permite a los profesionales acceder, limpiar, combinar, unir y agregar datos para tomar decisiones basadas en datos. Ofrece los beneficios de una solución empresarial con la simplicidad de una herramienta de autoservicio.

Sus algoritmos potentes y las transformaciones de datos automatizadas pueden reducir la complejidad en todas las etapas de su proceso de análisis, lo que permite obtener información más rápida y tomar decisiones mejor fundadas. Además, esta herramienta permite a los usuarios conectar múltiples fuentes de datos, como datos estructurados y no estructurados, datos en la nube y big data.

Características

  • Extracción de datos de PDF, libros de Excel, informes y páginas web
  • Recomendación y función de coincidencia difusa para unir datos
  • Más de 80 funciones predefinidas de preparación de datos
  • Módulo de servidor de contenido que permite a los usuarios organizar, indexar, almacenar, buscar y recuperar archivos de texto e informes
  • Automatización y flujos de trabajo reutilizables

Pros

  • Permite a los usuarios automatizar procesos recurrentes
  • Funcionalidades ricas
  • Fácil de usar
  • Admite la extracción de datos de varias fuentes
  • Permite a los usuarios transformar datos bloqueados e inaccesibles

Contras

  • La guía de instalación se puede mejorar
  • Tiene tarifa de licencia

Tableau Prep

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Tableau Prep es una herramienta de preparación de datos de autoservicio que está diseñada para facilitar, agilizar y mejorar el proceso de limpieza de datos. Permite a los usuarios combinar, limpiar, dar forma y compartir sus datos en un solo lugar.

Tableau Prep está integrado en el flujo de trabajo analítico de Tableau, por lo que puede comenzar a analizar sus datos rápidamente. Puede realizar operaciones de extracción, transformación y carga (ETL) en grandes volúmenes de datos para prepararlos para su exploración y análisis en Tableau Desktop. Esta solución permite a los usuarios obtener información de sus datos para tomar decisiones con mayor confianza.

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Características

  • Prep builder le permite combinar y limpiar datos para el análisis
  • Conexión a múltiples fuentes de datos en local o en la nube
  • Visualización de arrastrar y soltar
  • Modelado estadístico impulsado por IA y funciones de lenguaje natural
  • Tableau Prep Conductor para programación de flujos de datos

Pros

  • Diseño intuitivo que guía a los usuarios a través del proceso
  • Funciones de combinación de fuentes de datos sin código
  • Capacidades de visualización avanzadas
  • Opciones de implementación en local y en la nube
  • Integración sencilla con Salesforce
  • Permisos administrativos para gestionar y supervisar contenido, usuarios, licencias y rendimiento

Contras

  • Se vuelve más lento al realizar cambios en lotes grandes
  • Se necesita mejorar el soporte
  • Se puede mejorar la búsqueda de datos

IBM Cognos Analytics

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IBM Cognos Analytics es un software de preparación de datos que utiliza el poder de la inteligencia artificial y lo último en computación cognitiva para ofrecer información, automatización y accesibilidad. Permite a los usuarios empresariales aprovechar sus herramientas de inteligencia empresarial existentes con integraciones preconstruidas para informes bajo demanda, paneles de control y análisis avanzados de autoservicio.

Con esta herramienta, puede cargar sus datos en el sistema y detectar rápidamente qué conjuntos de datos faltan o son erróneos para corregirlos. La interfaz también le ayuda a modelar sus conjuntos de datos al identificar patrones, anomalías, tendencias y correlaciones para que tenga toda la información que necesita para analizar mejor sus datos.

Características

  • Integraciones con bases de datos SQL, como Google BigQuery, Amazon Redshift y otras fuentes de datos en la nube y locales
  • Preparación y conexión automatizadas de datos
  • Administración a través de una interfaz web
  • Visualizaciones generadas automáticamente mediante arrastrar y soltar

Pros

  • Funcionalidad de arrastrar y soltar
  • Asistencia eficiente de IA
  • Paneles interactivos
  • Visualizaciones de datos que se pueden compartir por correo electrónico o Slack
  • Recuperación de datos rápida y precisa

Contras

  • Curva de aprendizaje pronunciada
  • La interfaz de administración se puede mejorar

Alteryx Designer

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Alteryx Designer es una potente solución de preparación de datos que le permite trabajar con sus datos de diversas formas. El software también ofrece un enfoque automatizado para preparar, limpiar y analizar conjuntos de datos.

Alteryx Designer le permite analizar y transformar datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes. También proporciona múltiples opciones para visualizar los datos preparados, como gráficos, mapas y mapas de calor. Además, el programa ayuda a los usuarios a comprender sus datos mediante el uso de filtros, tablas y otras herramientas interactivas.

Las características de gobierno

Características

  • Modelado asistido para el desarrollo de tuberías de aprendizaje automático de extremo a extremo
  • SDK para incorporar las funciones de la plataforma en aplicaciones, paneles de control y flujos de trabajo
  • Compatible con fuentes semiestructuradas y no estructuradas, incluidos PDF, archivos de texto e imágenes
  • Lienzo visual para documentar el proceso de análisis

Pros

  • Ofrece más de 300 bloques de automatización sin código o con bajo código
  • Integración con más de 80 fuentes de datos
  • Admite implementaciones en la nube, en local y híbridas
  • Salida de análisis automatizado a más de 70 plataformas

Contras

  • Se puede mejorar la integración con Google Cloud Platform
  • Curva de aprendizaje pronunciada
  • Algunos usuarios consideran que esta herramienta es costosa

Informatica Enterprise Data Preparation

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La solución de preparación de datos empresariales de Informatica es una herramienta impulsada por IA que le brinda el poder de preparar, limpiar y enriquecer sus datos. Está diseñada para automatizar tareas tediosas, como la gestión de trabajos repetitivos y la detección de registros incorrectos.

Puede transformar datos no estructurados en bruto en un conjunto de datos de alta calidad listo para su análisis o explotación con solo unos pocos clics. Este software puede explorar y combinar conjuntos de datos de diferentes fuentes, eliminar filas duplicadas o limpiar datos sucios sin comprometer la precisión.

Los ingenieros de datos, científicos y analistas pueden dedicar más tiempo a análisis e ideas a medida que pasan menos tiempo preparando conjuntos de datos. Las herramientas también tienen modelos de aprendizaje automático incorporados que facilitarán a los nuevos usuarios aprender rápidamente las capacidades de su solución de preparación de datos empresariales.

Características

  • Preparación y catalogación de datos habilitados para aprendizaje automático con formato de lago de datos de búsqueda semántica
  • Curación de datos automatizada y colaboración avanzada de datos
  • Soporte para ADLS Gen2 y diseño de canalizaciones de datos
  • Importar, cargar y publicar archivos en Amazon S3 y Microsoft Azure ADLS
  • Compatible con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en formatos de archivo CSV, Excel, JSON, Parquet, Avro y de texto delimitado.

Pros

  • Rica en funciones
  • Soporte para automatización extensiva
  • Fácil de usar

Contras

  • Configuración y proceso de configuración complejos
  • Algunos clientes consideran que esta herramienta es costosa

Talend Data Preparation

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Talend Data Preparation es una herramienta de autoservicio basada en el navegador que permite a los usuarios importar, procesar y exportar datos de múltiples fuentes. Para obtener datos de alta calidad, limpios y precisos para sus necesidades comerciales, las organizaciones deben asegurarse de que sus conjuntos de datos estén bien preparados antes de poder analizarlos.

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El software de preparación de datos de Talend puede identificar, filtrar, extraer y transformar sus datos en bruto en conjuntos de datos de alta calidad eliminando registros erróneos. También le permite definir usuarios y asignarles roles predefinidos para administrar, acceder o realizar tareas en datos específicos.

Características

  • Desarrollo de flujo de trabajo reutilizable para enriquecimiento y análisis de datos
  • Controles de acceso basados en roles, reglas de enmascaramiento y curación de datos basada en flujos de trabajo para garantizar que solo los datos relevantes estén disponibles para los usuarios empresariales
  • Colaboración en la preparación de datos a través de la integración de datos a granel, por lotes y en tiempo real
  • Capacidad de desarrollo y compartición de reglas

Pros

  • Descubrimiento y perfilado de datos
  • Administración remota de conjuntos de datos
  • Enfoque en gestión de riesgos y cumplimiento
  • Interfaz de usuario intuitiva

Contras

  • La documentación se puede mejorar
  • El servicio al cliente se puede mejorar

AWS Glue

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AWS Glue es una herramienta de integración de datos sin servidor que facilita, acelera y abarata la extracción y transformación de datos. Le permite descubrir, conectarse y transformar sus diversas fuentes de datos en un conjunto de datos unificado que se puede analizar fácilmente.

AWS Glue genera automáticamente código para muchos casos de uso, como ETL, trabajos por lotes, canalizaciones de transmisión y canalizaciones de micro lotes. Además, AWS Glue se conecta a más de 70 fuentes de datos como Amazon S3 y Redshift Spectrum.

Características

  • Editor de arrastrar y soltar para el desarrollo de trabajos de ETL
  • Admite ETL, ELT, por lotes y transmisión
  • Tareas de preparación de datos automatizadas, como detección de anomalías y estandarización de formatos
  • AWS Glue DataBrew le permite explorar y experimentar con datos de Amazon S3, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, Amazon Aurora y Amazon Relational Database Service
  • Eliminación de duplicados y limpieza de datos con aprendizaje automático incorporado

Pros

  • Capacidades de extracción, transformación y carga
  • Identificación automática de esquemas de datos
  • Sin servidor
  • Funcionalidad de arrastrar y soltar
  • Operaciones flexibles

Contras

  • Curva de aprendizaje pronunciada
  • La interfaz de usuario podría mejorarse
  • El soporte técnico podría mejorarse

Upsolver

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Upsolver es una plataforma de preparación de datos en memoria que puede ayudarlo a preparar sus grandes volúmenes de datos para consultas analíticas. Upsolver es altamente escalable, lo que reduce el tiempo necesario para crear informes, obtener información y administrar grandes volúmenes de datos.

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El software proporciona un método visual para construir canalizaciones y está sincronizado con comandos SQL que se pueden editar directamente. Con este diseño, es más fácil para las personas que no son expertas técnicas desarrollar sus canalizaciones de análisis sin necesidad de habilidades de programación o un equipo de desarrollo.

Características

  • Interfaz visual integral para canalizaciones y otros componentes
  • Compatible con ANSI SQL
  • Admite más de 150 funciones SQL y funciones definidas por el usuario

Pros

  • Equipo de soporte altamente eficiente
  • Tiempo de desarrollo mejorado
  • Capacidad para manejar grandes cantidades de datos

Contras

  • La interfaz de usuario se puede mejorar
  • La documentación se puede mejorar

¿Qué es la preparación de datos?

La preparación de datos, también conocida como limpieza de datos o transformación de datos, integra y limpia los datos en bruto de diferentes fuentes para permitir el análisis, exploración y visualización posteriores. Es el proceso de extraer datos de una o más fuentes de datos, transformarlos en un formato limpio y bien estructurado, y luego cargarlos en un sistema objetivo.

El software de preparación de datos es una solución que automatiza muchas de las tareas de preparación de datos que consumen mucho tiempo para que los analistas puedan pasar más tiempo formulando preguntas y analizando datos. La demanda de soluciones de software de preparación de datos ha aumentado a medida que las empresas almacenan más datos no estructurados en bases de datos, sistemas de gestión de documentos y otros repositorios, al mismo tiempo que recopilan tipos adicionales de datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes.

Características clave de las herramientas de preparación de datos

Existen muchas opciones diferentes de software de preparación de datos en el mercado, y cada solución ofrece sus propias funciones y integraciones únicas. Aquí hay algunas características a tener en cuenta al decidir qué software funcionará mejor para usted:

  • Interfaz visual: La interfaz visual es cómo los usuarios interactúan con el programa. Dependiendo de sus necesidades de preparación de datos, es importante encontrar software con una interfaz fácil de usar y/o de autoservicio.
  • Integración fácil: La integración de nuevos conjuntos de datos en su flujo de trabajo es crucial para cualquier científico de datos o analista que desee simplificar su proceso de investigación. Busque herramientas que sean compatibles con muchos tipos diferentes de datos y formatos de almacenamiento.
  • Aprendizaje automático: También puede considerar si el software ofrece capacidades de aprendizaje automático como análisis predictivo, que automatiza procesos y lo ayuda a realizar un seguimiento más fácilmente de sus datos.
  • Edición colaborativa: El intercambio de documentos en línea se ha vuelto cada vez más popular. Si planea colaborar con otros en un proyecto, seleccione software que permita la colaboración de documentos y el uso compartido de datos basado en roles.
  • Gobernanza de datos: Al trabajar con información sensible como registros médicos, es esencial tener reglas y regulaciones estrictas de gobernanza de datos que designen quién puede acceder a determinados archivos y qué pueden hacer con ellos.
  • Seguridad: La seguridad de los datos debe ser una preocupación principal para cualquier persona que compre software de preparación de datos. Algunos proveedores ofrecen encriptación de extremo a extremo y autenticación multifactor, mientras que otros se integran con las principales soluciones de seguridad.
  • Extracción de datos: El software de preparación de datos debe ser capaz de extraer información de varias fuentes y formatos, incluidos PDF, bases de datos y hojas de cálculo. También debe tener la capacidad de conectarse con otras fuentes de datos para combinar o comparar conjuntos de datos.

¿Por qué es importante la preparación de datos?

La preparación de datos es una parte integral del proceso de análisis de datos. Puede ayudarlo a comprender sus datos, lo que facilita su análisis y toma de decisiones. Además, la preparación de datos le ayuda a automatizar tareas tediosas y repetitivas, lo que puede ahorrar mucho tiempo y energía a sus principales científicos de datos e ingenieros de datos.

Los datos que se han preparado correctamente serán más útiles para responder preguntas empresariales o desarrollar técnicas de modelado predictivo. A medida que las empresas continúan reconociendo la importancia de preparar sus datos para diversos escenarios comerciales, el software de preparación de datos continúa creciendo en importancia y uso generalizado.

Cuál es la diferencia entre ingestión de datos y ETL

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