7 herramientas de calidad de datos y cómo elegir la correcta

Una buena calidad de datos conduce a mejores decisiones. Pero cuando tus datos están llenos de errores, duplicados o información faltante, esto puede causar equivocaciones, desperdiciar recursos y frustrar a tus clientes. Ahí es donde entran las herramientas de calidad de datos.

Estas soluciones te ayudan a limpiar, verificar y organizar tus datos para que sean precisos, consistentes y estén listos para usar, sin importar cuánto volumen de información estés manejando.

En este artículo, describiremos y explicaremos 7 de las mejores herramientas de calidad de datos disponibles hoy en día. Aprenderás qué hace cada una, por qué es útil y dónde podría encajar en tu negocio. También te daremos consejos prácticos sobre cómo elegir la herramienta adecuada para tus necesidades, para que puedas confiar en tus datos y usarlos con seguridad.

¿Qué son las herramientas de calidad de datos?

Las herramientas de calidad de datos son soluciones de software que ayudan a asegurar que tus datos sean precisos, consistentes y confiables. Funcionan verificando errores en tus datos, corrigiendo problemas y manteniendo todo en el formato correcto para que sea fácil de usar en tu negocio.

Algunas de sus funciones principales incluyen:

• Perfilado (Profiling): Escanear tus datos para comprender su estructura, patrones y problemas potenciales.
• Limpieza (Cleansing): Corregir errores como erratas, campos faltantes o información desactualizada.
• Validación (Validation): Asegurarse de que los datos sigan las reglas que estableciste, como formatos de correo electrónico válidos o rangos de fechas correctos.
• Deduplicación (Deduplication): Encontrar y eliminar registros duplicados para que no tengas la misma información almacenada dos veces.
• Enriquecimiento (Enrichment): Agregar detalles adicionales de fuentes confiables para hacer que tus datos sean más completos.

En el mundo actual, la herramienta de calidad de datos adecuada es una parte clave de la gestión de datos moderna.

A menudo, estas herramientas trabajan junto con bases de datos, almacenes de datos (data warehouses), plataformas CRM y herramientas de análisis para mantener la información en óptimas condiciones. Al mejorar la calidad de los datos en la fuente, ayudan a que cada departamento, desde marketing hasta finanzas, trabaje con insights precisos y confiables.

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Las 7 mejores herramientas de calidad de datos para investigación

Los datos limpios y confiables son esenciales para producir resultados de investigación precisos. Las siguientes herramientas ayudan a los investigadores a garantizar que sus conjuntos de datos sean exactos, consistentes y estén listos para el análisis.

1. QuestionPro

QuestionPro es una potente plataforma de encuestas e investigación con funciones integradas de calidad de datos, que incluyen detección de fraude, prevención de duplicados, verificaciones de geolocalización y validación de respuestas personalizada. Está diseñada para ayudar a los investigadores a asegurarse de que solo trabajan con respuestas limpias y verificadas antes de pasar al análisis.

Características:

• Función de Limpieza de Datos (Data Cleansing) para limpieza de datos.
• Prevención de duplicados para respuestas únicas y válidas.
• Reglas de validación de respuestas personalizadas para cumplir con los requisitos de la investigación.
• Análisis avanzados, incluyendo MaxDiff y NPS, para insights profundos sobre los datos recopilados.
• Opciones de distribución de encuestas multicanal.
• Identifica palabras sin sentido (gibberish) en las respuestas.
• Integración con plataformas populares de CRM, BI y análisis.

Limitación:

• Algunas funciones avanzadas pueden requerir capacitación para su plena utilización.

2. Ataccama ONE

Ataccama ONE combina la calidad de datos, la gobernanza de datos y la gestión de datos maestros (Master Data Management) en una plataforma impulsada por IA para equipos de investigación empresariales.

Características:

• Perfilado y limpieza de datos automatizados.
• Gestión de datos maestros para registros consistentes.
• Detección de anomalías asistida por IA.
• Herramientas de catalogación y gobernanza de datos.
• Monitoreo en tiempo real de la calidad de los datos.

Limitación:

• Puede ser excesivo para equipos de investigación pequeños o medianos.
• La implementación puede requerir un tiempo de configuración significativo.

3. Informatica Data Quality

Informatica Data Quality es una solución de nivel empresarial con automatización, monitoreo en tiempo real y coincidencia impulsada por IA para mantener los datos de investigación limpios y consistentes.

Características:

• Coincidencia y deduplicación de datos impulsadas por IA.
• Monitoreo de la calidad de los datos en tiempo real.
• Reglas automatizadas de limpieza y validación.
• Verificación y estandarización de direcciones.

Limitación:

• El precio puede ser alto para equipos más pequeños.
• Curva de aprendizaje más pronunciada para usuarios no técnicos.

4. IBM InfoSphere QualityStage

IBM InfoSphere QualityStage es conocido por sus potentes capacidades de coincidencia y deduplicación, lo que lo hace ideal para proyectos de datos de investigación a gran escala.

Características:

• Estandarización y validación de datos.
• Algoritmos avanzados de coincidencia para deduplicación.
• Soporte para integración de datos complejos de múltiples fuentes.
• Herramientas de perfilado y monitoreo de datos.

Limitación:

• La alta complejidad puede requerir personal técnico dedicado.
• El precio está en el rango superior.

5. Talend Data Quality

Talend Data Quality ofrece una plataforma versátil para el perfilado, la limpieza y el enriquecimiento de datos, con sólidas capacidades de integración para bases de datos de investigación y pipelines de datos.

Características:

• Perfilado de datos para evaluar la calidad e identificar problemas.
• Limpieza y estandarización para conjuntos de datos precisos.
• Enriquecimiento de datos de fuentes externas.
• Detección y fusión de duplicados.
• Integración con los servicios de integración de datos y en la nube de Talend.

Limitación:

• Puede requerir experiencia técnica para configuraciones avanzadas.
• El procesamiento a gran escala puede exigir altos recursos del sistema.

6. Trifacta Wrangler

Trifacta Wrangler proporciona una interfaz fácil de usar para la preparación, el perfilado y la manipulación de datos (data wrangling) sin requerir grandes habilidades de codificación.

Características:

• Limpieza y transformación de datos interactiva.
• Perfilado de datos y verificaciones de calidad.
• Sugerencias de aprendizaje automático para tareas de transformación.
• Integración con almacenes de datos en la nube y plataformas de análisis.
• Soporte para grandes conjuntos de datos y múltiples formatos de archivo.

Limitación:

• Algunas funciones avanzadas requieren planes premium.
• Más adecuado para conjuntos de datos estructurados.

7. OpenRefine

OpenRefine es una herramienta gratuita de código abierto perfecta para limpiar y transformar conjuntos de datos desordenados, lo que la convierte en una de las favoritas para investigadores con limitaciones presupuestarias.

Características:

• Exploración y perfilado de datos.
• Edición por lotes y transformación de datos.
• Integración con fuentes de datos externas.
• Opciones flexibles de filtrado y facetado.
• Soporte para grandes conjuntos de datos.

Limitación:

• Funciones de automatización limitadas en comparación con las herramientas de pago.
• No tiene validación o monitoreo en tiempo real incorporados.

Al elegir la herramienta de calidad de datos adecuada, puedes asegurar que tu investigación se base en datos precisos y confiables desde el principio.

Cómo elegir la herramienta de calidad de datos correcta

Elegir la solución adecuada comienza por comprender tus activos y tus equipos. Las mejores herramientas de calidad de datos no solo solucionan problemas después del hecho; proporcionan un monitoreo continuo de los datos para que siempre estés trabajando con datos de calidad.

1. Revisa la amplitud de las verificaciones de calidad de datos

Busca una plataforma que tenga verificaciones de calidad de datos para marcar entradas duplicadas, registros incompletos y patrones sospechosos antes de que afecten tus resultados. Funciones como la detección de duplicados, la validación de respuestas y el reconocimiento de patrones son clave para detectar problemas de calidad de datos a tiempo.

2. Prioriza el descubrimiento y la gobernanza de datos

Un sólido descubrimiento y gobernanza trabajan juntos para mantener tus datos precisos y confiables a lo largo del tiempo.

Características como:

• Descubrimiento: Para explorar, perfilar y comprender conjuntos de datos en cada etapa.
• Gobernanza: Para mantener la consistencia, la seguridad y el cumplimiento en todos los sistemas.

Juntas, estas funciones aseguran que tus datos sigan siendo precisos, seguros y confiables.

Conoce más de la importancia de la gobernanza de datos.

3. Utiliza la observabilidad y las pruebas de datos

Una buena herramienta debe tener observabilidad de datos para que puedas ver anomalías en tiempo real. Las pruebas y la validación automatizadas garantizan que cada respuesta o registro cumpla con tus requisitos, lo que reduce el trabajo de revisión manual para tu equipo.

4. Haz que sea sencillo con tu plataforma de datos

La solución elegida debe integrarse con tu plataforma existente, para que tus equipos puedan administrar los flujos de trabajo sin interrupciones. Esto significa que las verificaciones de calidad de datos son parte de tu flujo de trabajo diario, no algo de último momento.

5. Céntrate en la mejora continua

Una buena herramienta debe mejorar los datos y ahorrar tiempo automatizando las verificaciones. Funciones como:

• Detección de duplicados para eliminar duplicados.
• Reglas de validación para asegurar que las respuestas cumplan con los requisitos.
• Verificación de respuestas para confirmar la precisión.

La integración con tu plataforma existente significa flujos de trabajo fluidos entre equipos y proyectos. Al combinar la prevención con la inteligencia, puedes evitar que datos incorrectos ingresen a tu sistema, y cada decisión se basará en información precisa.

Elegir la herramienta adecuada es más que solo marcar casillas; es encontrar una plataforma que proteja y eleve activamente tus datos desde la recopilación hasta el análisis.

Cuando tu solución combina prevención automatizada, monitoreo en tiempo real e insights accionables, tus equipos pueden trabajar con confianza sabiendo que cada decisión se basa en datos de calidad.

Aprende cómo prevenir la mala calidad de datos.

Comparación de herramientas para ayudarte a elegir la correcta

Con tantas herramientas de calidad de datos de primer nivel disponibles, puede ser complicado saber cuál se adapta mejor a tus necesidades.

Herramientas	Características Clave	Contras	Calificación G2 ** (Sobre 5)**	Precio
QuestionPro	Limpieza de datos, prevención de duplicados, validación de respuestas personalizada, análisis avanzados, distribución multicanal, detección de palabras sin sentido (gibberish), integración CRM/BI.	Algunas características avanzadas pueden requerir capacitación	4.5	Desde $99/mes.
Talend Data Quality	Perfilado, limpieza, estandarización, enriquecimiento de datos, detección/fusión de duplicados e integración con servicios Talend.	Requiere experiencia técnica, consume muchos recursos para grandes conjuntos de datos	4.3	Precio empresarial personalizado.
Informatica Data Quality	Coincidencia/deduplicación impulsada por IA, monitoreo en tiempo real, limpieza/validación automatizadas y verificación de direcciones.	Costo elevado, curva de aprendizaje pronunciada	4.5	Precio personalizado.
OpenRefine	Exploración y perfilado de datos, transformación por lotes, integración de datos externos, filtrado flexible y soporte para grandes conjuntos de datos.	Automatización limitada, no tiene validación en tiempo real	4.6	Gratuita y de código abierto.
Ataccama ONE	Perfilado/limpieza automatizados, MDM, detección de anomalías por IA, catalogación/gobernanza de datos y monitoreo en tiempo real.	Excesivo para equipos más pequeños, configuración prolongada	4.2	Precio personalizado.
IBM InfoSphere QualityStage	Estandarización, coincidencia avanzada, deduplicación, perfilado e integración de múltiples fuentes.	Configuración compleja, costo elevado	4.1	Precio empresarial personalizado.
Trifacta Wrangler	Limpieza/transformación de datos interactiva, perfilado, verificaciones de calidad, sugerencias de transformación de ML, integración en la nube y soporte para grandes conjuntos de datos.	Las características premium requieren planes de nivel superior	4.3	Precio de pago bajo solicitud

La mejor herramienta para ti dependerá de tus flujos de trabajo de datos, el tamaño del equipo y el nivel de automatización e integración que necesites.

Ya sea que estés buscando una solución todo en uno con verificaciones de calidad de datos avanzadas o una plataforma especializada para la validación de datos a gran escala, esta comparación puede ayudarte a tomar una decisión segura e informada.

Ventajas de usar herramientas de calidad de datos

Usar las herramientas de calidad de datos adecuadas puede tener un gran impacto en cómo funciona tu organización y en los resultados que logras. Estos son algunos de los beneficios clave:

• Mayor precisión en la toma de decisiones: Los datos confiables y bien estructurados ayudan a los equipos a tomar decisiones seguras y basadas en hechos.
• Mayor eficiencia operativa: Las verificaciones automatizadas de calidad de datos ahorran tiempo, reducen los errores manuales y agilizan los flujos de trabajo, mejorando en última instancia la productividad general.
• Mejor cumplimiento y gestión de riesgos: Una sólida gobernanza de datos garantiza que cumplas con los estándares regulatorios y evites errores costosos.
• Mayor satisfacción del cliente y personalización: La información precisa y actualizada permite interacciones más personalizadas y mejores experiencias del cliente.

Cuando los datos son limpios, consistentes y confiables, cada parte de tu negocio, desde la estrategia hasta la interacción con el cliente, puede funcionar a su máximo nivel.

Por qué QuestionPro puede ser la mejor opción para mantener la calidad de los datos

Cuando se trata de garantizar una alta calidad de datos, QuestionPro se destaca por combinar potentes capacidades de encuesta e investigación con verificaciones de calidad de datos integradas que previenen problemas antes de que afecten los resultados.

No es solo una herramienta de recopilación de datos; es una solución completa para monitorear la calidad de los datos, mejorar la confiabilidad de los datos y mantener tu pipeline de datos limpio de principio a fin.

Las fortalezas clave incluyen:

• Detección de IP duplicadas y prevención de respuestas de texto duplicadas para evitar envíos repetidos o fraudulentos.
• Detección de trampas de velocidad y respuestas con patrones para marcar entradas de bajo esfuerzo o automatizadas.
• Identificación de palabras sin sentido (gibberish) y marcas de respuesta de una sola palabra para mantener la calidad de la respuesta.
• Validación de respuestas personalizada para garantizar que los datos cumplan con tus requisitos de investigación específicos.
• Herramientas de estandarización para mantener los formatos consistentes para un análisis más fácil.
• Verificaciones de puntualidad para asegurarte de que estás trabajando con la información más actualizada.
• Análisis avanzados como MaxDiff y NPS para descubrir insights profundos a partir de tus datos recopilados.
• Integración con plataformas populares de CRM, BI y análisis para agilizar los flujos de trabajo y mantener tus datos conectados.
• Ahorra tiempo con lógica flexible y filtros avanzados que te ayudan a refinar, segmentar y validar rápidamente las respuestas para una mejor toma de decisiones.

Debido a que QuestionPro se integra con plataformas populares de CRM, BI y análisis, los profesionales de datos pueden pasar fácilmente del descubrimiento de datos al análisis sin perder calidad en el camino. Esto la convierte en una opción confiable para las organizaciones que desean estandarizar los datos, proteger los datos confidenciales y construir una base sólida para la toma de decisiones.

Mejores prácticas para mantener una alta calidad de datos

Mantener los activos de datos limpios y confiables requiere una combinación de las herramientas, procesos y alineación del equipo adecuados. Estas son algunas de las mejores prácticas para ayudarte a mantener la calidad de los datos y respaldar el aseguramiento de la calidad de los datos en toda tu organización:

• Monitoreo y auditorías continuas: El monitoreo regular de los datos ayuda a identificar y resolver problemas a tiempo, asegurando la integridad y la seguridad de los datos en curso.
• Políticas claras de gobernanza de datos: Las reglas bien definidas guían a los usuarios de datos en la gestión, el almacenamiento y el acceso a la información en todo el stack de datos moderno.
• Colaboración interdepartamental: La colaboración entre los equipos técnicos y comerciales mejora los procesos de calidad de datos y garantiza que todos puedan apoyar los esfuerzos de calidad de datos.
• Pruebas de datos regulares: Prueba periódicamente los datos para verificar la precisión, detectar inconsistencias y mejorar la calidad de los datos antes de que lleguen al almacén de datos (data warehouse).
• Validación de datos y verificaciones de seguridad: Implementa controles para garantizar la precisión de los datos, proteger los datos confidenciales y mantener el cumplimiento de los requisitos reglamentarios.

Al seguir estas prácticas, las organizaciones pueden construir un marco sostenible para el aseguramiento de la calidad de los datos que mantenga la información precisa, segura y lista para la toma de decisiones.

Conclusión

La calidad de los datos no es solo una casilla técnica que marcar; es la base de insights confiables y tomas de decisiones seguras. En este artículo, examinamos las 7 mejores herramientas de calidad de datos y cómo elegir la adecuada para tu investigación, y las mejores prácticas para usar una herramienta de calidad de datos.

La calidad de los datos requiere un esfuerzo continuo con las herramientas y procesos correctos. QuestionPro tiene un conjunto de funciones para detectar duplicados, validar respuestas e identificar patrones sospechosos antes de que afecten los resultados.

Con pruebas avanzadas, monitoreo en tiempo real y flujos de trabajo fáciles de integrar, QuestionPro ayuda a las organizaciones a proteger la integridad de los datos, generar confianza y aprovechar al máximo la gestión de sus activos de datos.

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Preguntas Frecuentes (FAQs)