Las mejores herramientas de transformación de datos en 2024
Innovaciones en herramientas de transformación de datos: tendencias de 2024 y más allá
Saludos, soy Radzivon de Latenode. A medida que avanzamos hacia el año 2024, la importancia de las herramientas de transformación de datos sigue creciendo. Estas herramientas son esenciales para convertir datos sin procesar en un formato utilizable y procesable, lo que permite un mejor análisis, una mejor calidad de los datos y una integración perfecta de varias fuentes. Seleccionar la herramienta de transformación de datos adecuada es crucial para gestionar y aprovechar eficazmente sus datos para tomar decisiones comerciales informadas.
En este artículo, analizaré las principales soluciones de transformación de datos disponibles en 2024. Analizaremos sus principales características, beneficios y precios, y brindaremos información que lo ayudará a elegir la mejor solución para sus necesidades de transformación de datos. Con numerosas opciones disponibles, comprender las fortalezas y capacidades de cada herramienta le permitirá seleccionar la que mejor se adapte a los requisitos de su organización.
Puntos clave: Seleccionar la herramienta de transformación de datos adecuada es fundamental para gestionar y aprovechar los datos de forma eficaz. Entre los principales software de transformación de datos de 2024, Latenode se destaca por su interfaz intuitiva, sus capacidades de integración perfecta y sus planes de precios rentables. Evaluar cuidadosamente las necesidades de su organización le ayudará a optimizar los flujos de trabajo de datos, mejorar la calidad de los datos e impulsar mejores resultados comerciales.
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Comprender la transformación de datos
La transformación de datos es el proceso de convertir datos sin procesar de su estado original a un formato más adecuado para su análisis y utilización. Es importante en el análisis de datos, ya que permite:
- Se pueden extraer valiosos conocimientos
- Decisiones informadas que se deben tomar en base a la información disponible
Los datos sin procesar suelen proceder de distintas fuentes y pueden no estar estructurados, estar incompletos o contener errores. El proceso de transformación de datos implica varios pasos:
- Limpieza de datos
- Transformación de datos
- Combinación de datos
- Estructuración de datos
Estos pasos proporcionan consistencia a los datos y los alinean con los requisitos de los sistemas y aplicaciones de destino.
Después de la transformación, los datos se vuelven aptos para su carga en sistemas analíticos, almacenes de datos u otras herramientas de inteligencia empresarial. Los datos limpios, estandarizados y estructurados garantizan:
- Resultados de análisis más precisos
- Visualizaciones confiables
- Informes de calidad
Además, el proceso de transformación mejora la usabilidad de los datos al alinearlos con los objetivos de negocio. En el comercio minorista, ayuda a comprender el comportamiento del cliente y optimizar el inventario, mientras que en el sector sanitario, mejora la atención al paciente y la investigación médica. Una transformación de datos eficaz garantiza el cumplimiento normativo, algo fundamental en las finanzas y la atención sanitaria. En resumen, la transformación de datos convierte los datos sin procesar en un recurso valioso que impulsa iniciativas estratégicas y mejoras operativas. Invertir en procesos de transformación de datos sólidos libera el potencial de los datos, lo que conduce a mejores resultados y una ventaja competitiva.
¿Qué son las herramientas de transformación de datos y por qué son necesarias?
Las herramientas de transformación de datos son soluciones de software que permiten a los usuarios extraer, transformar y cargar datos de diversas fuentes en un sistema de destino. Ofrecen capacidades para limpiar, estructurar y enriquecer los datos, haciéndolos más adecuados para el análisis y la toma de decisiones. Los beneficios de utilizar herramientas de transformación de datos incluyen una mejor calidad de los datos, ahorro de tiempo y esfuerzo y la capacidad de manejar conjuntos de datos grandes y complejos.
Además, las herramientas de transformación de datos ofrecen varias capacidades clave:
- Extracción de datos de una amplia gama de fuentes, como bases de datos, archivos planos, API y almacenamiento en la nube.
- Aplicar reglas predefinidas o lógica personalizada para limpiar, filtrar y transformar datos sin procesar
- Unir y fusionar datos de múltiples fuentes
- Manejo de diferentes formatos de datos como CSV, XML, JSON, etc.
- Carga de datos transformados en almacenes de datos, lagos u otros sistemas de destino
Al aprovechar estas capacidades, las organizaciones pueden garantizar que los datos sean consistentes, precisos y listos para el análisis en todo su ecosistema analítico.
Factores clave a tener en cuenta al elegir una herramienta de transformación de datos
A la hora de elegir una solución de transformación de datos, es importante tener en cuenta varios factores clave. En primer lugar, la herramienta debe poder acceder a datos no estructurados y extraer información de diversas fuentes, como archivos PDF, correos electrónicos y páginas web. Además, debe ofrecer la posibilidad de ver e interactuar con los datos en tiempo real durante el proceso de transformación.
Otros factores críticos incluyen:
- Fácil de usar, con una interfaz intuitiva y habilidades mínimas de programación requeridas.
- Integración perfecta con diversas fuentes de datos y sistemas de destino.
- Disponibilidad de funciones prediseñadas y capacidad de crear funciones personalizadas para transformaciones complejas.
- Soporte para interfaces con código y sin código para atender a diferentes tipos de usuarios.
- Monitoreo de la calidad de los datos en tiempo real durante el proceso de transformación.
- Generación automática de scripts reutilizables para la automatización de procesos de transformación.
- La capacidad de automatizar tareas de transformación de datos para mejorar la eficiencia y la precisión.
Al tener en cuenta estos factores, las organizaciones pueden seleccionar la herramienta de transformación de datos más adecuada que se ajuste a sus necesidades y requisitos.
Principales herramientas de transformación de datos en 2024
Dado que los datos siguen siendo una piedra angular de la toma de decisiones estratégicas, contar con las herramientas de transformación adecuadas es esencial para cualquier organización. La siguiente sección destaca los principales servicios de transformación de datos disponibles en 2024, cada uno de los cuales ofrece características y beneficios únicos para satisfacer diversas necesidades comerciales.
1. Latenode
Latenode es una plataforma versátil de automatización de código bajo diseñada para optimizar la automatización de flujos de trabajo entre varios servicios y API. Con su interfaz de arrastrar y soltar fácil de usar, Latenode permite a los usuarios crear, administrar e implementar escenarios complejos sin un amplio conocimiento de codificación. La plataforma admite una integración perfecta con una amplia gama de aplicaciones y bases de datos, lo que la hace adaptable a la infraestructura existente. Latenode es altamente escalable, lo que garantiza que pueda crecer con las necesidades de su negocio, e incluye sólidas funciones de seguridad para proteger sus datos. Esto hace que Latenode sea una solución ideal para empresas de cualquier tamaño que buscan optimizar sus operaciones de manera eficiente.
Características clave
- Visual Workflow Builder:Cree y administre flujos de trabajo utilizando una interfaz visual de arrastrar y soltar.
- Amplia biblioteca de nodos:Incluye varios tipos de nodos, como nodos de acción, nodos de activación y herramientas para gestionar diferentes tareas dentro de un flujo de trabajo.
- Soporte JavaScript:Permite la ejecución de código personalizado dentro de los nodos para el procesamiento y la transformación de datos complejos.
- Plantillas de escenarios:Plantillas prediseñadas para tareas comunes para acelerar la creación de flujos de trabajo.
- Integración con Servicios Populares:Admite la integración con muchos servicios y aplicaciones populares, lo que permite un flujo de datos perfecto.
- Variables globales:Utilice variables globales para conectar múltiples escenarios dentro de una cuenta, lo que facilita el intercambio de datos y la coherencia en los flujos de trabajo.
- Gestión de escenarios:Herramientas integrales para administrar escenarios, incluido control de versiones, historial de ejecución y capacidades de exportación/importación.
- Gestión de autorizaciones:Simplifica la conexión a servicios externos con gestión de autorización incorporada.
Precios
Por último, Latenode tiene un modelo de precios rentable con opciones como ofertas de por vida o facturación basada en operaciones. A diferencia de algunos competidores, Latenode no agrega cargos por ejecutar flujos de trabajo complejos, lo que hace que el software de automatización de bajo código sea más económico. La solución viene con cinco planes de precios.
- El plan gratuito:permite hasta 12 horas de computación y 1500 ejecuciones de escenarios con hasta cinco flujos de trabajo activos.
- El plan de inicio: le costará $17 y le otorgará 83 horas de computación, 10,000 20 ejecuciones de escenarios y 100 flujos de trabajo activos. También le brinda un historial de ejecución de tres días y XNUMX solicitudes para AI Code Copilot.
- El plan Grow: cuenta con 417 horas de computación y 100,000 97 ejecuciones de escenarios por $30 mensuales. También te brinda flujos de trabajo activos ilimitados, un historial de ejecución de XNUMX días y una función básica de trabajo en equipo.
- El plan Prime:cuesta $297 e incluye 1.5 millones de ejecuciones de escenarios, una función de trabajo en equipo mejorada y mucho más.
- El plan empresarial:Ingenieros de éxito dedicados, integración de aplicaciones personalizadas y seguridad con nube privada son algunos de los beneficios del plan Enterprise. Deberá solicitar una cotización para este nivel.
Cómo Latenode mejora la transformación de datos
Latenode simplifica el proceso de transformación de datos al permitir que los usuarios creen flujos de trabajo (llamados escenarios) que automatizan la extracción, transformación y carga (ETL) de datos. Esta plataforma proporciona varios nodos para gestionar diferentes etapas de la transformación de datos.
- Descubrimiento y mapeo: Identifique las fuentes y los formatos de datos que requieren transformación. En Latenode, puede usar el nodo de activación de Webhook para iniciar el flujo de trabajo cuando llegan nuevos datos.
- Generación y ejecución de código:Crear código para realizar transformaciones utilizando el nodo JavaScript en Latenode. Este nodo le permite escribir código JavaScript personalizado para manipular datos.
- Tipos de transformación:Latenode ofrece varios nodos de acción para aplicar distintos tipos de transformaciones, como filtrado, enriquecimiento, división y unión. Por ejemplo, puede utilizar el nodo de solicitud HTTP para enviar datos transformados a otro servicio o API.
- Revisión y Validación: Evalúe los resultados de la transformación para comprobar si cumplen con el formato de destino. Latenode le permite configurar condiciones y rutas para validar los datos antes de continuar con el procesamiento.
A modo de ejemplo, vamos a Automatice el proceso de extracción de datos sin procesar de una fuente, conviértalos en un formato utilizable y cárguelos en el sistema de destino mediante Latenode.
- Nodo de webhook:Recibe datos sin procesar entrantes a través de una solicitud HTTP.
- Nodo de JavaScript:Transforma los datos combinando el nombre y el apellido y creando un mensaje para correo electrónico.
- Nodo de solicitud HTTP:Envía los datos transformados al sistema de destino, como un servicio de correo electrónico.
- Nodo de respuesta de webhook:Devuelve una respuesta que indica el éxito de la ejecución del escenario.
Al aprovechar Latenode, las organizaciones pueden superar los desafíos asociados con la transformación de datos, garantizando datos de alta calidad, compatibles y listos para usar para el análisis y la toma de decisiones.
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2. Informatica PowerCenter
Informatica PowerCenter es una plataforma de integración de datos robusta que se utiliza ampliamente por su capacidad para gestionar procesos complejos de transformación y carga de datos. Como solución de nivel empresarial, PowerCenter admite una variedad de escenarios de integración de datos, incluidos ETL (Extracción, Transformación, Carga), migración de datos y sincronización de datos. Su escalabilidad, conectividad integral y capacidades de transformación avanzadas lo convierten en una opción ideal para grandes organizaciones que buscan administrar grandes cantidades de datos de manera eficiente.
Características clave:
- Capacidades ETL integrales:PowerCenter se destaca en la extracción, transformación y carga de datos desde diversas fuentes a sistemas de destino.
- Conectividad extensa:Admite una amplia gama de fuentes de datos, incluidas bases de datos, servicios en la nube y plataformas de big data.
- Herramientas de transformación avanzadas:Ofrece un amplio conjunto de funcionalidades de transformación para limpiar, agregar y manipular datos.
- Manejo de Metadatos:Proporciona funciones sólidas de gestión de metadatos para garantizar la gobernanza de los datos y el seguimiento del linaje.
- Escalabilidad y rendimiento:Diseñado para manejar grandes volúmenes de datos y transformaciones complejas, garantizando un rendimiento óptimo.
- Integración de la calidad de datos:Se integra con las herramientas de calidad de datos de Informatica para mantener una alta precisión y confiabilidad de los datos.
Precios:
Informatica PowerCenter sigue un modelo de precios personalizado en función de las necesidades específicas y la escala de la implementación. El precio depende, por lo general, de factores como la cantidad de conectores, el volumen de datos procesados y las funciones adicionales requeridas. Los clientes potenciales deben comunicarse directamente con Informatica para obtener una cotización detallada adaptada a sus necesidades organizacionales.
Conclusión:
Informatica PowerCenter se destaca como una solución potente para la transformación e integración de datos, capaz de manejar las complejas necesidades de las grandes empresas. Su amplio conjunto de características, que incluye capacidades ETL integrales, herramientas de transformación avanzadas y una sólida gestión de metadatos, lo convierten en la opción preferida de las organizaciones que buscan optimizar sus procesos de datos. Si bien el precio es personalizado y puede ser más alto en comparación con algunos competidores, el nivel de escalabilidad, rendimiento e integración con herramientas de calidad de datos justifican la inversión para las empresas que requieren soluciones de gestión de datos confiables y eficientes.
3. Tejido de datos de Talend
Talend Data Fabric es un conjunto integrado de aplicaciones diseñadas para proporcionar soluciones integrales de transformación e integración de datos. Admite varios escenarios de integración de datos, incluidos ETL, migración de datos y sincronización de datos, y ofrece herramientas para la calidad de los datos, la gestión de datos maestros y la integración de aplicaciones. Las raíces de código abierto de Talend y sus sólidas funciones lo convierten en una opción popular para las organizaciones que buscan aprovechar sus datos de manera eficaz y eficiente.
Características clave:
- Plataforma unificada:Talend Data Fabric integra múltiples soluciones de gestión de datos en una única plataforma, incluida la integración de datos, la calidad de datos y la gestión de datos maestros.
- Fundación de código abierto:Construido sobre tecnología de código abierto, ofrece flexibilidad y soporte de la comunidad.
- Integración de la nube:Admite la integración con plataformas en la nube como AWS, Azure y Google Cloud.
- Transformación avanzada de datos:Proporciona una amplia gama de capacidades de transformación para limpiar, estandarizar y enriquecer datos.
- Procesamiento de datos en tiempo real:Permite la integración de datos en tiempo real y el procesamiento de datos en tiempo real.
- Herramientas de calidad de datos:Incluye herramientas integradas para la creación de perfiles, limpieza y comparación de datos para garantizar una alta calidad de los mismos.
- Global:Diseñado para escalar con las necesidades de la organización, capaz de manejar grandes volúmenes de datos.
- Interfaz de fácil utilización:Ofrece una interfaz de arrastrar y soltar para diseñar flujos de trabajo y transformaciones de datos.
Precios:
Talend Data Fabric ofrece planes de precios flexibles adaptados a las diferentes necesidades de cada organización. Los precios suelen basarse en la cantidad de usuarios, el volumen de datos y las funciones específicas requeridas. Talend ofrece precios basados en suscripciones y licencias perpetuas. Los clientes potenciales pueden comunicarse con Talend para obtener una cotización personalizada en función de sus requisitos específicos.
Conclusión:
Talend Data Fabric es una plataforma de integración de datos potente y versátil que satisface una amplia gama de necesidades de gestión de datos. Su plataforma unificada, sus capacidades avanzadas de transformación y su fuerte enfoque en la calidad de los datos la convierten en una excelente opción para las organizaciones que buscan optimizar sus flujos de trabajo de datos. Las funciones de escalabilidad y procesamiento en tiempo real garantizan que Talend pueda crecer con su empresa y gestionar las crecientes demandas de datos. Si bien el precio es variable y se adapta a las necesidades de cada organización, el conjunto integral de funciones y la flexibilidad que ofrece Talend Data Fabric lo convierten en una inversión que vale la pena para las empresas que buscan aprovechar todo el potencial de sus datos.
4. Pegamento WS
AWS Glue es un servicio ETL (Extracción, Transformación y Carga) totalmente administrado que ofrece Amazon Web Services. Simplifica el proceso de preparación y carga de datos para análisis al automatizar el descubrimiento, la transformación y la catalogación de datos. Diseñado para la escalabilidad y la flexibilidad, AWS Glue se integra perfectamente con otros servicios de AWS, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para crear lagos y almacenes de datos en la nube.
Características clave:
- Arquitectura sin servidor:AWS Glue funciona sin necesidad de aprovisionar ni administrar servidores, escalando automáticamente los recursos según sea necesario.
- Catálogo de datos integrado:Proporciona un repositorio central para almacenar metadatos y hacer que los datos sean fácilmente buscables y consultables.
- Descubrimiento automático de esquemas:Escanea sus fuentes de datos para inferir esquemas automáticamente y generar código para transformar sus datos.
- Soporte para múltiples fuentes de datos:Puede conectarse a una amplia variedad de fuentes de datos, incluidas Amazon S3, RDS, Redshift y varias bases de datos compatibles con JDBC.
- Programación de trabajos:Le permite programar trabajos ETL para que se ejecuten en momentos específicos o en función de eventos.
- Transformación de datos:Ofrece potentes capacidades de transformación utilizando PySpark, una API de Python para Apache Spark.
- Procesamiento en tiempo real y por lotes:Admite tanto transmisión de datos en tiempo real como procesamiento por lotes, lo que proporciona flexibilidad para diferentes casos de uso.
- Integración con servicios de AWS:Se integra perfectamente con otros servicios de AWS como Lambda, Athena y CloudWatch para mejorar la funcionalidad y el monitoreo.
Precios:
Los precios de AWS Glue se basan en los recursos que consumen sus trabajos ETL. Esto incluye los cargos por procesamiento de datos, uso de rastreadores y almacenamiento del catálogo de datos. La estructura de costos es de pago por uso, lo que significa que solo paga por los recursos que utiliza. Para obtener información detallada sobre los precios, los clientes pueden consultar la página de precios de AWS Glue en el sitio web de AWS.
Conclusión:
AWS Glue es un servicio ETL sólido y totalmente administrado que ofrece una amplia gama de funciones para simplificar y automatizar los procesos de transformación de datos. Su arquitectura sin servidor y su integración perfecta con otros servicios de AWS lo convierten en una opción ideal para las organizaciones que buscan crear y administrar lagos y almacenes de datos en la nube. El descubrimiento automático de esquemas y las potentes capacidades de transformación de datos permiten a los usuarios procesar y analizar de manera eficiente grandes volúmenes de datos. Con su modelo de precios flexible, AWS Glue ofrece una solución rentable que se adapta a las necesidades de su negocio, lo que lo convierte en una excelente inversión para las organizaciones que buscan optimizar sus flujos de trabajo de datos en la nube.
5. Factoría de datos de Azure
Azure Data Factory (ADF) es un servicio de integración de datos basado en la nube proporcionado por Microsoft Azure. Permite la creación, programación y orquestación de flujos de trabajo de datos a escala, lo que facilita el traslado y la transformación de datos de diversas fuentes. ADF admite procesos ETL (Extracción, Transformación, Carga) y ELT (Extracción, Carga, Transformación), lo que proporciona una solución integral para crear canalizaciones de datos y preparar datos para análisis.
Características clave:
- Integración de Datos:Se conecta a una amplia gama de fuentes de datos, incluidas bases de datos locales, almacenamiento en la nube y aplicaciones SaaS.
- Soporte ETL y ELT:Proporciona herramientas tanto para procesos ETL tradicionales como ELT modernos, lo que permite flexibilidad en la transformación de datos.
- Diseñador visual de tuberías:Ofrece una interfaz de arrastrar y soltar para crear y administrar canales de datos sin escribir código.
- Movimiento de datos:Mueve datos de manera eficiente entre varios almacenes de datos, incluidos Azure Blob Storage, Azure SQL Database y más.
- Transformación de datos:Utiliza Azure Data Flow para diseñar visualmente transformaciones de datos o aprovechar código personalizado con Azure Databricks y HDInsight.
- Programación y seguimiento:Incluye capacidades de programación integradas y herramientas de monitoreo detalladas para administrar y rastrear las ejecuciones del pipeline.
- Escalabilidad y rendimiento:Se escala automáticamente para manejar grandes volúmenes de datos y flujos de trabajo complejos.
- Integración con el ecosistema de Azure:Se integra perfectamente con otros servicios de Azure, como Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning y Power BI.
Precios:
Los precios de Azure Data Factory se basan en varios factores, como la cantidad de actividades de canalización, el volumen de movimiento de datos y el uso de Data Flow. La estructura de costos es de pago por uso, lo que garantiza que solo pague por los recursos consumidos. Para obtener información detallada sobre los precios, los clientes pueden consultar la página de precios de Azure Data Factory en el sitio web de Microsoft Azure.
Conclusión
Azure Data Factory es un servicio de integración de datos potente y flexible que simplifica el proceso de creación, administración y organización de canales de datos. Su amplia conectividad, su diseñador visual de canales y sus sólidas capacidades de transformación lo convierten en una excelente opción para las organizaciones que buscan optimizar sus flujos de trabajo de datos y aprovechar todo el potencial de sus datos. La escalabilidad del servicio y su integración con el ecosistema más amplio de Azure garantizan que pueda satisfacer las necesidades de empresas de todos los tamaños, lo que proporciona una solución rentable que crece con sus requisitos de datos. Con Azure Data Factory, las organizaciones pueden mover, transformar y preparar datos de manera eficiente para análisis avanzados e inteligencia empresarial, lo que lo convierte en un activo valioso para cualquier empresa basada en datos.
Comparación de las principales plataformas de transformación de datos en 2024
A medida que las empresas dependen cada vez más de las decisiones basadas en datos, es fundamental elegir la plataforma de transformación de datos adecuada. La herramienta adecuada puede optimizar los procesos de datos, mejorar la calidad de los datos y aumentar la eficiencia general. Para ayudarlo en la toma de decisiones, hemos comparado las cinco principales plataformas de transformación de datos en función de sus características clave. Esta comparación destaca las fortalezas y las capacidades de cada plataforma, lo que lo ayudará a encontrar la que mejor se adapte a sus necesidades.
| Característica | Nodo tardío | Informática PowerCenter | Tejido de datos de Talend | Pegamento AWS | Fábrica de datos de Azure |
|---|---|---|---|---|---|
| Capacidades ETL | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| Integración: | Integración perfecta con muchos servicios y aplicaciones populares | Amplia conectividad con diversas fuentes de datos | Plataforma unificada con múltiples herramientas de integración | Admite múltiples fuentes de datos, incluidos los servicios de AWS | Se conecta a una amplia gama de fuentes de datos. |
| Herramientas de transformación | Compatibilidad avanzada con JavaScript para procesamiento y transformación de datos personalizados | Herramientas de transformación avanzadas | Capacidades avanzadas de transformación de datos | PySpark para la transformación de datos | Flujo de datos de Azure, Databricks, HDInsight |
| Procesamiento en tiempo real | Sí | Limitada | Sí | Sí | Sí |
| Herramientas de calidad de datos | Herramientas integradas para la precisión y confiabilidad de los datos | Sí | Sí | Limitada | Sí |
| Manejo de Metadatos | Gestión robusta de metadatos y variables globales | Robusto | Sí | Catálogo de datos integrado | Sí |
| Global | Altamente escalable para satisfacer las crecientes necesidades comerciales. | Alta | Alta | Alta | Alta |
| Interfaz de usuario | Interfaz visual intuitiva de arrastrar y soltar | Visual y basado en guiones | Arrastrar y soltar visualmente | Interfaz sin código con automatización | Diseñador visual de tuberías |
| Integración de la nube | Amplio soporte de integración en la nube | Limitada | Sí | Sí | Sí |
| Programación y seguimiento | Herramientas integrales para gestionar escenarios, incluido el control de versiones y el historial de ejecución | Sí | Sí | Sí | Sí |
| Precios | Precios rentables con planes gratuitos y basados en suscripción | Precio a medida | Licencias perpetuas y basadas en suscripción | Pay-as-you-go | Pay-as-you-go |
Herramientas de apoyo para la transformación de datos
Además de las sólidas plataformas de transformación de datos, existen diversas herramientas de apoyo que pueden mejorar y agilizar el proceso de transformación de datos. Estas herramientas proporcionan potentes capacidades de análisis, visualización y manipulación de datos, lo que facilita el trabajo con conjuntos de datos complejos y la obtención de información valiosa. A continuación, se presentan algunas de las herramientas de apoyo más eficaces para la transformación de datos:
- Cuaderno Jupyter: Un entorno de programación interactivo de código abierto que permite la creación y el intercambio de documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo.
- Looker (anteriormente Google Data Studio)): Una herramienta de inteligencia y visualización de negocios que permite la creación de paneles e informes personalizables a partir de diversas fuentes de datos.
- Consulta de Power Query de Microsoft Excel:Un conjunto de características de Excel que permiten descubrir, conectar, combinar y refinar fuentes de datos para satisfacer las necesidades de análisis.
Conclusión del artículo
Seleccionar los tipos de transformación de datos adecuados es fundamental para gestionar y aprovechar eficazmente los datos. Al evaluar las diferentes opciones, es importante tener en cuenta factores como el acceso a datos no estructurados, la facilidad de uso, las capacidades de integración y las funciones de automatización. Entre los principales servicios de transformación de datos en 2024 se encuentran Latenode, Informatica PowerCenter, Talend Data Fabric, AWS Glue y Azure Data Factory. Cada una de estas plataformas ofrece ventajas y características únicas que pueden satisfacer una variedad de necesidades de transformación de datos.
Al evaluar cuidadosamente los requisitos específicos de su organización y elegir una herramienta que se ajuste a esas necesidades, puede optimizar sus flujos de trabajo de datos, mejorar la calidad de los datos y, en última instancia, generar mejores resultados comerciales. Invertir en la solución de transformación de datos adecuada le permitirá a su organización aprovechar todo el potencial de sus datos, lo que le permitirá tomar decisiones más informadas y estratégicas.
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