Comparativa de Data Quality de los principales vendors

El mercado de las soluciones de data quality se encuentra en continuo movimiento. Las razones principales son tres:

• La necesidad de reducir costes.
• La necesidad de gobernar eficazmente la información.
• La proliferación de los negocios digitales.

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Los proveedores de herramientas de data quality son muy numerosos y por esa razón se hace necesario analizar tanto las herramientas, como los propios proveedores y la situación de nuestra empresa para saber cuál de ellas puede ser la más adecuada para nuestras necesidades, de forma que pueda ofrecernos el mejor retorno.

Todos los proveedores compiten en este mercado intentando mejorar las capacidades que ya poseen, así como creando otras nuevas. Se basan fundamentalmente en estas 8 diferentes áreas:

1. Audiencia
2. Gobernanza
3. Diversidad de datos.
4. Latencia
5. Análisis.
6. Inteligencia
7. Implementación.
8. Precio

El líder absoluto de este tipo de herramientas, según el cuadrante mágico de Gartner publicado en octubre de 2017, es Informatica. Vamos a ver cuáles son sus fortalezas principales, así como las de sus principales competidores.

Informatica: la opción más recomendada por Gartner en herramientas de Data Quality

De entre todos los proveedores que Gartner evalúa para presentar su cuadrante mágico de Data Quality, el que ocupa la posición líder es Informatica. Entre sus fortalezas más destacables se encuentran las tres siguientes:

1. Innovación: se trata de un factor diferencial que define la propuesta de Informatica en soluciones de calidad de datos. Basándose en su estrategia de plataforma inteligente de datos, ofrece amplias capacidades de calidad de datos aptas para una variedad de casos de uso y dominios de datos. La novedad es que su alcance se extiende a áreas emergentes que van desde el aprendizaje automático al IoT, pasando por la nube, Data Governance y Big Data.
2. Soporte: tanto a nivel puramente técnico, como en lo relativo a las ventas, los clientes de Informatica destacan su eficacia y la profesionalidad de sus equipos.
3. Visión: desde una profunda comprensión del mercado de calidad de datos, Informatica desarrolla una estrategia optimizada que se ve reforzada con las alianzas globales para apoyar la calidad de datos de sus clientes y sus programas de gobierno de datos.

Soluciones de calidad de datos: los puntos fuertes de las demás opciones

Pese a que Gartner señala a Informatica como líder en soluciones de calidad de datos, en el cuadrante aparecen algunos de sus competidores en posiciones relevantes. Son sus fortalezas las que les han llevado allí y, por eso, merecen ser tenidas en cuenta en el proceso de selección de herramientas. Los principales vendors a considerar después de Informatica son:

1. SAS: uno de los aspectos a tener en cuenta de esta opción son los altos niveles de satisfacción reportados por sus clientes en relación al soporte y servicios entregados. La orientación comercial de sus herramientas de calidad de datos también obtiene una valoración positiva, al igual que la transformación estratégica de la plataforma SAS, que brinda una integración más estrecha con la funcionalidad de análisis de datos, integración de datos, preparación de datos y SAS de SAS.
2. SAP: la alta conectividad de sus soluciones de calidad de datos y de su plataforma (HANA) son signo de innovación, algo esencial para el trabajo en la nube. La pre-integración de las soluciones de Data Quality con otros productos y módulos de SAP resulta especialmente beneficiosa para los clientes con infraestructura centrada en SAP y carteras de aplicaciones.
3. IBM: una ventaja de este proveedor es que su solución de calidad de datos se integra bien con productos IBM y no IBM. Además, debe tenerse en cuenta la importante inversión en innovación de este proveedor, que pone el foco en la gobernanza de la información y las capacidades de aprendizaje automático (utilizando IBM Watson).

El mercado de herramientas de calidad de datos es muy dinámico, por lo que merece la pena permanecer actualizado si se quieren reducir costes, optimizar las operaciones comerciales y monetizar los activos de datos. Hacer una elección tecnológica correcta no sólo elevará los niveles de data quality en la organización, sino que puede ayudar a mejorar los proyectos en marcha de big data y análisis, integración de datos, migración de datos, gobierno de la información y MDM.