¿Qué herramientas podemos usar para Calidad de Datos?

¡Buenas tardes! En este artículo se discutirán algunas herramientas que existen para mejorar la calidad de los datos en el campo tecnológico y empresarial. Estos son importantes porque ayudan a garantizar la precisión, confiabilidad e integridad de las informaciones almacenadas o utilizados por una empresa u organización.
1) Data Cleaning Tools: Son herramientas que se usa para limpiar y corregir datos inexactos en bases de datos grandes con el fin de mejorar la calidad del dato, como Trifacta Wrangler o OpenRefine (anteriormente conocido como Google Refine).
2) Data Integration Tools: Son herramientas que se utilizan para integrar y sincronizar los sistemas de datos diferentes en una organización. Ejemplos incluyen Informatica PowerCenter, Talend Open Studio o SSIS (SQL Server Integration Services).
3) Master Data Management Software: Esto es un sistema especializado que se utiliza para administrar y mantener la calidad del data maestro de datos críticos como clientes, proveedores e inventario. Ejemplos incluyen Riversand MDM o Stibo STEP DB.
4) Data Quality Tools: Son herramientas que se utilizan para medir y mejorar la calidad del dato en tiempo real durante el procesamiento de datos, como FICO Falcon ID or Experian Mosaic.
5) Big data Analytics Platforms: Estos son sistemas especializados diseñado específicamente para analizar grandes volúmenes de información dispersa y no estructurada en tiempo real. Ejemplos incluyen Cloudera o Hadoop Distribution from MapR Technologies
6) Data Mining Tools : Son herramientas que se utilizan para extraer conocimientos valiosos a partir del gran volumen de datos desordenados, como RapidMiner or WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis).
7) Text Analytics Software: Esto es un sistema especializado diseñado específicamente para analizar y extraer información valiosa a partir del gran volumen de textos desordenados, como OpenNLP o Stanford Core NLP. 8 ) Data Visualization Tools : Son herramientas que se utilizan para crear gráficos e informes visualmente atractivos con el fin de facilitar la comprensión y toma de decisiones basadas en los datos , tales como Tableau Software o QlikView .
9) Machine Learning Algorithms: Estos son algoritmos que se utilizan para hacer predicciones sobre bases de datos grandes, identificar patrones ocultas e incremental información valiosa a partir del gran volumen de datos desordenados. Ejemplos incluyen scikit-learn o TensorFlow .
10) Data Governance Solutions: Esto es un sistema especializado diseñado específicamente para administrar y control la calidad, seguridad e integridad de los sistemas de información en una organización. Ejemplos incluyen Collibra or Informatica MDM .
En resumen , hay muchas herramientas disponibles que pueden ayudarte a mejorar la calidad del dato y garantizar su precisión, confiabilidad e integridad para tu empresa o organización.