Las mejores herramientas de transformación de datos en 2024

Saludos, soy Radzivon de Latenode. A medida que nos adentramos en 2024, la importancia de las herramientas de transformación de datos sigue creciendo. Estas herramientas son esenciales para convertir los datos brutos en un formato utilizable y procesable, que permita un mejor análisis, una mayor calidad de los datos y una integración perfecta de diversas fuentes. Seleccionar la herramienta de transformación de datos adecuada es crucial para gestionar y aprovechar eficazmente tus datos para tomar decisiones empresariales informadas.

En este artículo, exploraré las principales soluciones de transformación de datos disponibles en 2024. Examinaremos sus principales características, ventajas y precios, y te ayudaremos a elegir la mejor solución para tus necesidades de transformación de datos. Con numerosas opciones disponibles, comprender los puntos fuertes y las capacidades de cada herramienta te permitirá seleccionar la que mejor se adapte a los requisitos de tu organización.

Puntos clave: Seleccionar la herramienta de transformación de datos adecuada es crucial para gestionar y aprovechar los datos con eficacia. Entre los mejores software de Transformación de Datos en 2024, Latenode destaca por su interfaz intuitiva, sus capacidades de integración sin fisuras y sus planes de precios rentables. Evaluar cuidadosamente las necesidades de tu organización te ayudará a optimizar los flujos de trabajo de datos, mejorar su calidad e impulsar mejores resultados empresariales.

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Comprender la transformación de datos 

La transformación de datos es el proceso de convertir los datos brutos de su estado original a un formato más adecuado para su análisis y utilización. Es importante en el análisis de datos, ya que permite:

• Perspectivas valiosas que extraer
• Decisiones fundamentadas que deben tomarse basándose en la información disponible

Los datos en bruto suelen proceder de fuentes dispares y pueden estar desestructurados, 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 coherencia a los datos y los alinean con los requisitos de los sistemas y aplicaciones de destino.

Tras la transformación, los datos son adecuados para cargarlos en sistemas analíticos, almacenes de datos u otras herramientas de inteligencia empresarial. Los datos limpios, normalizados y estructurados garantizan:

• Resultados de análisis más precisos
• Visualizaciones fiables
• Informes de calidad

Además, el proceso de transformación mejora la utilidad de los datos al alinearlos con los objetivos empresariales. En el comercio minorista, ayuda a comprender el comportamiento de los clientes y a optimizar el inventario, mientras que en la sanidad, mejora la atención al paciente y la investigación médica. Una transformación eficaz de los datos garantiza el cumplimiento de la normativa, algo crucial en finanzas y sanidad. En resumen, la transformación de datos convierte los datos brutos en un recurso valioso, impulsando iniciativas estratégicas y mejoras operativas. Invertir en procesos sólidos de transformación de datos libera el potencial de los datos, lo que conduce a mejores resultados y a 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. Proporcionan capacidades para limpiar, estructurar y enriquecer los datos, haciéndolos más adecuados para el análisis y la toma de decisiones. Las ventajas de utilizar herramientas de transformación de datos incluyen la mejora de la calidad de los datos, el 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:

• Extraer 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

Aprovechando estas capacidades, las organizaciones pueden garantizar que los datos sean coherentes, precisos y estén listos para el análisis en todo su ecosistema analítico.

Factores clave a tener en cuenta al elegir una herramienta de transformación de datos

Al elegir una solución de transformación de datos, es importante tener en cuenta varios factores clave. En primer lugar, la herramienta debe ser capaz de acceder a datos no estructurados, extrayendo información de diversas fuentes como PDF, correos electrónicos y páginas web. Además, debe ofrecer la posibilidad de ver los datos e interactuar con ellos en tiempo real durante el proceso de transformación.

Otros factores críticos son:

• Facilidad de uso, con una interfaz intuitiva y mínimos conocimientos de programación.
• Integración perfecta con varias fuentes de datos y sistemas de destino.
• Disponibilidad de funciones preconstruidas y posibilidad de crear funciones personalizadas para transformaciones complejas.
• Admite interfaces con código y sin código para atender a distintos tipos de usuarios.
• Supervisión de la calidad de los datos en tiempo real durante el proceso de transformación.
• Generación automática de guiones reutilizables para automatizar los procesos de transformación.
• La capacidad de automatizar las tareas de transformación de datos para mejorar la eficacia y la precisión.

Teniendo en cuenta estos factores, las organizaciones pueden seleccionar la herramienta de ejemplo de transformación de datos más adecuada que se ajuste a sus necesidades y requisitos.

Principales herramientas de transformación de datos en 2024

Como los datos siguen siendo la piedra angular de la toma de decisiones estratégicas, disponer de las herramientas de transformación adecuadas es esencial para cualquier organización. En la siguiente sección se destacan los principales servicios de transformación de datos disponibles en 2024, cada uno de los cuales ofrece características y ventajas únicas para satisfacer diversas necesidades empresariales.

1. Latenode

Latenode es una versátil plataforma de automatización de bajo código diseñada para agilizar la automatización de flujos de trabajo entre varios servicios y API. Con su sencilla interfaz de arrastrar y soltar, Latenode permite a los usuarios crear, gestionar y desplegar escenarios complejos sin grandes conocimientos 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 tus necesidades empresariales, e incluye sólidas funciones de seguridad para proteger tus datos. Esto hace de Latenode una solución ideal para empresas de cualquier tamaño que busquen optimizar sus operaciones de forma eficiente.

Características principales

• Constructor visual de flujos de trabajo: Crea y gestiona flujos de trabajo mediante una interfaz visual de arrastrar y soltar.
• Amplia biblioteca de nodos: Incluye varios tipos de nodos, como nodos de acción, nodos desencadenantes y herramientas para manejar diferentes tareas dentro de un flujo de trabajo.
• Compatibilidad con JavaScript: Permite la ejecución de código personalizado dentro de los nodos para el procesamiento y transformación de datos complejos.
• Plantillas de escenarios: Plantillas preconstruidas para tareas comunes que aceleran 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 sin fisuras.
• Variables Globales: Utiliza variables globales para conectar varios escenarios dentro de una cuenta, facilitando el intercambio de datos y la coherencia entre los flujos de trabajo.
• Gestión de Escenarios: Herramientas completas para gestionar escenarios, incluyendo control de versiones, historial de ejecuciones y funciones de exportación/importación.
• Gestión de autorizaciones: Simplifica la conexión a servicios externos con la gestión de autorizaciones integrada.

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 añade cargos por ejecutar flujos de trabajo complejos, lo que hace que el software de automatización de bajo código sea más asequible. La solución cuenta con cinco planes de precios.

• El plan Gratuito: permite hasta 12 horas de cálculo y 1500 ejecuciones de escenarios con hasta cinco flujos de trabajo activos.
• El plan Starter: te costará 17 $, y te concede 83 horas de cálculo, 10.000 ejecuciones de escenarios y 20 flujos de trabajo activos. También te proporciona un historial de ejecuciones de tres días y 100 solicitudes de AI Code Copilot.
• El plan Crecer: tiene 417 horas de cálculo y 100.000 ejecuciones de escenarios por 97 $ mensuales. También te proporciona un número ilimitado de flujos de trabajo activos, 30 días de historial de ejecuciones y una función básica de trabajo en equipo.
• El plan Prime: cuesta 297 $ e incluye 1,5 millones de ejecuciones de escenarios, una función mejorada de trabajo en equipo y más de todo.
• El plan Empresa: Ingenieros dedicados al éxito, integración de aplicaciones personalizadas y seguridad con nube privada son algunas de las ventajas del plan Empresa. Tendrás que solicitar un presupuesto para este nivel.

Cómo Latenode mejora la transformación de datos

Latenode simplifica el proceso de transformación de datos permitiendo a los usuarios crear flujos de trabajo (llamados escenarios) que automatizan la extracción, transformación y carga (ETL) de datos. Esta plataforma proporciona varios nodos para gestionar las distintas etapas de la transformación de datos.

• Descubrimiento y mapeo: Identifica las fuentes de datos y los formatos que requieren transformación. En Latenode, puedes utilizar el nodo desencadenante Webhook para iniciar el flujo de trabajo cuando lleguen nuevos datos.
• Generación y ejecución de código: Crea código para realizar transformaciones utilizando el nodo JavaScript en Latenode. Este nodo te permite escribir JavaScript personalizado para manipular datos.
• Tipos de transformación: Latenode ofrece varios nodos de acción para aplicar distintos tipos de transformaciones, como filtrar, enriquecer, dividir y unir. Por ejemplo, puedes utilizar el nodo Solicitud HTTP para enviar datos transformados a otro servicio o API.
• Revisión y validación: Evalúa los resultados de la transformación para comprobar que se ajustan al formato de destino. Latenode te permite establecer condiciones y rutas para validar los datos antes de seguir procesándolos.

A modo de ejemplo, automatizaremos el proceso de extraer datos en bruto de una fuente, convertirlos a un formato utilizable y cargarlos en el sistema de destino utilizando Latenode.

• Nodo Webhook: Recibe datos sin procesar a través de una petición HTTP.
• Nodo JavaScript: Transforma los datos combinando el nombre y los apellidos y creando un mensaje para el correo electrónico.
• Nodo de petición HTTP: Envía los datos transformados al sistema de destino, como un servicio de correo electrónico.
• Nodo de Respuesta Webhook: Devuelve una respuesta que indica el éxito de la ejecución del escenario.

Aprovechando Latenode, las organizaciones pueden superar los retos asociados a la transformación de datos, garantizando datos de alta calidad, compatibles y listos para usar en el análisis y la toma de decisiones.

Si necesitas ayuda o consejo sobre cómo crear tu propio script o si quieres replicar éste, ponte en contacto con nuestra comunidad de Discorddonde se encuentran los expertos en automatización Low-code.

2. Informatica PowerCenter

Informatica PowerCenter es una sólida plataforma de integración de datos muy utilizada por su capacidad para gestionar procesos complejos de transformación y carga de datos. Como solución de nivel empresarial, PowerCenter admite una amplia gama de escenarios de integración de datos, como ETL (extracción, transformación y carga), migración de datos y sincronización de datos. Su escalabilidad, conectividad integral y capacidades avanzadas de transformación lo convierten en la opción ideal para grandes organizaciones que buscan gestionar grandes cantidades de datos de forma eficiente.

Características principales:

• Amplias capacidades ETL: PowerCenter destaca en la extracción, transformación y carga de datos desde diversas fuentes a sistemas de destino.
• Amplia conectividad: Admite una amplia gama de fuentes de datos, incluidas bases de datos, servicios en la nube y plataformas de big data.
• Herramientas avanzadas de transformación: Ofrece un rico conjunto de funcionalidades de transformación para limpiar, agregar y manipular datos.
• Gestión de metadatos: Proporciona sólidas funciones 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 Calidad de Datos: Se integra con las herramientas de Calidad de Datos de Informatica para mantener una alta precisión y fiabilidad de los datos.

Precios: 

Informatica PowerCenter sigue un modelo de precios personalizado basado en las necesidades específicas y la escala de la implantación. El precio suele depender de factores como el número de conectores, el volumen de datos procesados y las funciones adicionales necesarias. Los clientes potenciales deben ponerse en contacto directamente con Informatica para obtener un presupuesto detallado adaptado a sus necesidades organizativas.

Conclusión:

Informatica PowerCenter destaca como una potente solución para la transformación e integración de datos, capaz de gestionar las complejas necesidades de las grandes empresas. Su amplio conjunto de funciones, que incluye capacidades ETL completas, 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. Aunque el precio es personalizado y puede ser más elevado que el de algunos competidores, el nivel de escalabilidad, rendimiento e integración con herramientas de calidad de datos justifican la inversión para las empresas que necesitan soluciones de gestión de datos fiables y eficaces.

3. Talend Data Fabric

Talend Data Fabric es un conjunto integrado de aplicaciones diseñadas para proporcionar soluciones completas de integración y transformación de datos. Admite varios escenarios de integración de datos, como 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 forma eficaz y eficiente.

Características principales:

• Plataforma unificada: Talend Data Fabric integra múltiples soluciones de gestión de datos en una única plataforma, incluyendo la integración de datos, la calidad de datos y la gestión de datos maestros.
• Fundación de código abierto: Construida sobre tecnología de código abierto, ofrece flexibilidad y apoyo comunitario.
• Integración en 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, normalizar y enriquecer los datos.
• Procesamiento de datos en tiempo real: Permite la integración de datos en tiempo real y el procesamiento de datos en streaming.
• Herramientas de calidad de datos: Incluye herramientas integradas de perfilado, limpieza y cotejo de datos para garantizar una alta calidad de los datos.
• Escalabilidad: Diseñada para escalar con las necesidades de la organización, capaz de manejar grandes volúmenes de datos.
• Interfaz fácil de usar: 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 distintas necesidades organizativas. Los precios suelen basarse en el número de usuarios, el volumen de datos y las funciones específicas necesarias. Talend ofrece tanto precios basados en suscripción como licencias perpetuas. Los clientes potenciales pueden ponerse en contacto con Talend para obtener un presupuesto personalizado basado en 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 opción excelente para las organizaciones que buscan optimizar sus flujos de trabajo de datos. La escalabilidad y las funciones de procesamiento en tiempo real garantizan que Talend pueda crecer con tu empresa y gestionar las crecientes demandas de datos. Aunque el precio es variable y se adapta a las necesidades de cada organización, el amplio conjunto de funciones y la flexibilidad que ofrece Talend Data Fabric hacen que sea una inversión que merece la pena para las empresas que pretenden aprovechar todo el potencial de sus datos.

4. Pegamento WS

AWS Glue es un servicio ETL (Extraer, Transformar, Cargar) totalmente gestionado proporcionado por Amazon Web Services. Simplifica el proceso de preparación y carga de datos para el análisis, automatizando el descubrimiento, la transformación y la catalogación de los datos. Diseñado para ofrecer escalabilidad y flexibilidad, AWS Glue se integra perfectamente con otros servicios de AWS, lo que lo convierte en una potente herramienta para crear lagos de datos y almacenes de datos en la nube.

Características principales:

• Arquitectura sin servidores: AWS Glue funciona sin necesidad de aprovisionar o administrar servidores, escalando automáticamente los recursos según sea necesario.
• Catálogo de Datos Integrado: Proporciona un repositorio central para almacenar metadatos y facilitar la búsqueda y consulta de datos.
• Descubrimiento automático de esquemas: Escanea tus fuentes de datos para inferir automáticamente esquemas y generar código para transformar tus datos.
• Compatibilidad con múltiples fuentes de datos: Puede conectarse a una amplia variedad de fuentes de datos, como Amazon S3, RDS, Redshift y varias bases de datos compatibles con JDBC.
• Programación de trabajos: Te permite programar trabajos ETL para que se ejecuten en momentos concretos 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 el flujo de datos en tiempo real como el 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 la monitorización.

Precios: 

Los precios de AWS Glue se basan en los recursos consumidos por tus trabajos ETL. Esto incluye cargos por procesamiento de datos, uso de rastreadores y almacenamiento del Catálogo de datos. La estructura de costes es de pago por uso, lo que significa que sólo pagas por los recursos que utilizas. 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 sólido servicio ETL totalmente administrado que ofrece una amplia gama de características para simplificar y automatizar los procesos de transformación de datos. Su arquitectura sin servidor y su perfecta integración con otros servicios de AWS lo convierten en una opción ideal para las organizaciones que buscan construir y administrar lagos de datos 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 eficientemente grandes volúmenes de datos. Con su modelo de precios flexible, AWS Glue proporciona una solución rentable que se adapta a las necesidades de tu negocio, por lo que es una inversión excelente para las organizaciones que buscan optimizar sus flujos de trabajo de datos en la nube.

5. Azure Data Factory

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, facilitando el movimiento y la transformación de datos de diversas fuentes. ADF es compatible con los procesos ETL (Extraer, Transformar, Cargar) y ELT (Extraer, Cargar, Transformar), proporcionando una solución integral para crear canalizaciones de datos y preparar los datos para el análisis.

Características principales:

• Integración de datos: Conecta con 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 para los procesos ETL tradicionales y ELT modernos, permitiendo flexibilidad en la transformación de datos.
• Diseñador Visual de Canalizaciones: Ofrece una interfaz de arrastrar y soltar para construir y gestionar canalizaciones de datos sin escribir código.
• Movimiento de datos: Mueve datos de forma eficiente entre varios almacenes de datos, incluidos Azure Blob Storage, Azure SQL Database, etc.
• Transformación de datos: Utiliza Azure Data Flow para diseñar visualmente transformaciones de datos o aprovechar el código personalizado con Azure Databricks y HDInsight.
• Programación y supervisión: Incluye funciones de programación integradas y herramientas de supervisión detalladas para gestionar y seguir las ejecuciones de las canalizaciones.
• Escalabilidad y rendimiento: Escala automáticamente para manejar grandes volúmenes de datos y flujos de trabajo complejos.
• Integración con el ecosistema Azure: Se integra perfectamente con otros servicios de Azure, como Azure Synapse Analytics, Azure Machine Learning y Power BI.

Precios:

El precio de Azure Data Factory se basa en varios factores, como el número de actividades de canalización, el volumen de movimiento de datos y el uso de Data Flow. La estructura de costes es de pago por uso, lo que garantiza que sólo pagas 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, gestión y orquestación de canalizaciones de datos. Su amplia conectividad, su diseñador visual de canalizaciones y sus sólidas capacidades de transformación lo convierten en una opción excelente para las organizaciones que buscan agilizar sus flujos de trabajo de datos y aprovechar todo el potencial de sus datos. La escalabilidad del servicio y su integración con el ecosistema Azure más amplio garantizan que pueda satisfacer las necesidades de empresas de todos los tamaños, proporcionando una solución rentable que crece con tus requisitos de datos. Con Azure Data Factory, las organizaciones pueden mover, transformar y preparar datos de forma eficiente para la analítica avanzada y la inteligencia empresarial, lo que lo convierte en un activo valioso para cualquier empresa impulsada por los datos.

Comparación de las principales plataformas de transformación de datos en 2024

Como las empresas dependen cada vez más de las decisiones basadas en datos, elegir la plataforma de transformación de datos adecuada es crucial. La herramienta adecuada puede agilizar tus procesos de datos, mejorar su calidad y aumentar la eficiencia general. Para ayudarte en tu toma de decisiones, hemos comparado las cinco principales plataformas de transformación de datos en función de sus características clave. Esta comparación destaca los puntos fuertes y las capacidades de cada plataforma, ayudándote a encontrar la que mejor se adapta a tus necesidades.

Herramientas de apoyo para la transformación de datos

Además de las sólidas plataformas de transformación de datos, varias herramientas de apoyo pueden mejorar y agilizar el proceso de transformación de datos. Estas herramientas proporcionan potentes capacidades de análisis, visualización y manipulación de datos, facilitando el trabajo con conjuntos de datos complejos y la obtención de perspectivas significativas. A continuación se indican algunas de las herramientas de apoyo más eficaces para la transformación de datos:

• Jupyter Notebook: Un entorno de programación interactivo de código abierto que permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo.
• Looker (antes Google Data Studio): Una herramienta de visualización e inteligencia empresarial que permite crear cuadros de mando e informes personalizables a partir de diversas fuentes de datos.
• Microsoft Excel Power Query: Conjunto de funciones 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 crucial para gestionar y aprovechar eficazmente tus datos. Al evaluar las distintas opciones, es importante tener en cuenta factores como el acceso a los 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 están Latenode, Informatica PowerCenter, Talend Data Fabric, AWS Glue y Azure Data Factory. Cada una de estas plataformas ofrece puntos fuertes y características únicas que pueden satisfacer diversas necesidades de transformación de datos.

Evaluando cuidadosamente los requisitos específicos de tu organización y eligiendo una herramienta que se ajuste a esas necesidades, puedes optimizar tus flujos de trabajo de datos, mejorar la calidad de los datos y, en última instancia, impulsar mejores resultados empresariales. Invertir en la solución de transformación de datos adecuada permitirá a tu organización liberar todo el potencial de tus datos, lo que conducirá a una toma de decisiones más informada y estratégica.