6 herramientas de gestión de datos imprescindibles para capturar, organizar y analizar datos

Desde que contar con datos limpios y fiables es fundamental para todas las áreas de un negocio, desde la toma de decisiones ejecutivas hasta campañas de marketing en curso, es más importante que nunca disponer de las herramientas de gestión de datos adecuadas.

Las herramientas de gestión de datos actuales ya no están reservadas para analistas y especialistas en inteligencia empresarial. Ahora acortan las distancias entre equipos de datos y usuarios finales importantes, como profesionales del marketing y responsables de producto, proporcionando datos en tiempo real a todos los niveles de la organización para ayudarles a tomar decisiones centradas en el cliente y basadas en evidencias.

Con tantas soluciones de gestión de datos en el mercado, ¿cómo sabes cuáles son las adecuadas para tu empresa? Sigue leyendo para descubrir las 6 mejores herramientas de gestión de datos que responden a necesidades de clientes y negocios diversos para transformar datos brutos en insights útiles.

Insights más importantes

• Las herramientas de gestión de datos son programas de software diseñados para ayudar a las empresas a capturar, organizar y analizar datos de forma eficiente. Mejoran el gobierno de datos, reducen los duplicados y los errores y eliminan silos de datos en los distintos puntos de contacto para obtener una visión completa de las necesidades de los usuarios.

• Existen varios tipos de herramientas de gestión de datos, entre las que se incluyen almacenes de datos, sistemas de gestión de bases de datos (DBMS), herramientas de integración de datos, plataformas de analítica de datos, herramientas de gestión de datos sobre el comportamiento, soluciones de gestión de datos maestros (MDM) y software de modelado y visualización de datos.

• Para elegir el software de gestión de datos adecuado para tu equipo o empresa, debes tener en cuenta distintos factores, como el nivel de madurez de datos, los requisitos y objetivos empresariales, la escalabilidad, la integración con tu stack tecnológico, tu arquitectura de datos y tu presupuesto (tanto el precio inicial como el coste de propiedad a largo plazo).

1. Gestión de datos sobre el comportamiento: Contentsquare

Una de las fuentes de datos más poderosas que tienes a tu disposición es el comportamiento real de tus clientes. La forma en que se comportan en tu sitio o producto a lo largo de su ciclo de vida revela información esencial sobre sus preferencias, necesidades y frustraciones, que puedes usar para mejorar la experiencia de cliente (CX), optimizar los recorridos y, en última instancia, aumentar la satisfacción (y los ingresos).

Contentsquare captura datos limpios y fiables sobre el comportamiento de las usuarias y los usuarios en puntos de contacto clave y, luego, los organiza y los analiza. Tú puedes exportar estos conjuntos de datos analizados y los correspondientes insights al almacén de datos que utilices y combinarlos con datos de otras fuentes (como herramientas de CRM e inteligencia empresarial) para un modelado y una gestión de datos más eficaces. Para ello, sigue los pasos que encontrarás a continuación.

1. Recoge datos esenciales sobre el comportamiento y la experiencia de tus usuarias y usuarios mediante herramientas como Journeys, Heatmaps, Session Replay y Frustration Score (con IA incorporada). La plataforma unificada de Contentsquare reduce silos de datos conectando herramientas y sistemas para transformar datos brutos en insights fiables y accesibles, que tu equipo puede usar de inmediato para obtener los máximos resultados.

2. Smart Capture captura automáticamente todas las interacciones desde el primer día, sin necesidad de una configuración de etiquetado compleja, para que tengas un conjunto de datos completo que puedas consultar en cualquier momento, incluso con carácter retroactivo.

3. Luego, utiliza Data Connect para exportar estos datos sobre el comportamiento y la experiencia digital al almacén de datos que prefieras, para integrarlos en un ecosistema de datos más amplio y tener siempre presentes a los verdaderos protagonistas de esos datos: los usuarios finales.

💡 Consejo avanzado: Permite que todo el mundo pueda disfrutar de Sense Analyst, el agente de IA de Contentsquare. Sense automatiza cada etapa del proceso de análisis de datos para simplificar los flujos de trabajo, mejorar la gestión de datos y facilitar el uso para ayudar a los equipos a encontrar patrones, predecir problemas y tomar decisiones ágiles y fundamentadas que optimicen la experiencia digital.

2. Almacenamiento de datos: Snowflake

Snowflake es un almacén de datos con una arquitectura nativa de la nube que se utiliza para almacenar datos empresariales de múltiples fuentes.

Los almacenes de datos son una parte fundamental de cualquier estrategia de datos. Los almacenes de datos consolidan todos los datos empresariales en un solo lugar, lo que ofrece una fuente única de verdad a los equipos de ingeniería y datos, derriba silos entre herramientas y plataformas y ayuda a reducir problemas de calidad con los datos, como incoherencias y duplicados. Esto garantiza que todo el mundo tenga datos actualizados, precisos y de calidad para hacer análisis complejos, definir estrategias y tomar decisiones.

La plataforma de Snowflake se puede ejecutar en distintas nubes: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP). Esta arquitectura multinube ofrece una mayor flexibilidad y resiliencia del servicio, ya que permite a las empresas optimizar las cargas de trabajo a través de diferentes regiones y proveedores de nube, y a los equipos, almacenar todo tipo de datos.

Además del almacenamiento de datos, Snowflake cuenta con funciones integradas de seguridad y gobierno, compatibilidad con inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) y un agente de IA para ayudar a los equipos a analizar los datos. Separa las capas de cómputo, almacenamiento y servicio para mejorar la protección de datos y optimizar los costes según el uso real, lo que permite a los equipos administrar sus recursos de manera más eficiente.

Alternativas: Amazon Redshift, Oracle Database, Peliqan

💡 Consejo avanzado: Integra Contentsquare con Snowflake para democratizar los datos en toda tu organización y obtener insights inéditos. Utiliza Data Connect para proporcionar al agente de IA de Snowflake, Snowflake Intelligence, datos sobre el comportamiento de tus usuarias y usuarios que captures con Contentsquare. De este modo, permitirás que todos, desde analistas de negocio hasta profesionales del marketing, responsables de producto y especialistas de asistencia, obtengan respuestas instantáneas a preguntas como estas:

• ¿Cómo afecta la puntuación de frustración a las tasas de renovación?

• ¿Cómo interactuaron los usuarios con nuestra última campaña de marketing y cuál fue su impacto en los ingresos?

• ¿Qué recorridos de los usuarios dentro de la aplicación suelen generar tickets de asistencia?

3. Integración y transformación de datos: Qlik Talend Cloud

Qlik Talend Cloud es una plataforma de gestión de datos integral que incluye funciones de integración y transformación para combinar datos de múltiples fuentes y entregarlos, listos para usar, a tu almacén o repositorio de datos.

Cuenta con funcionalidades de integración de datos que permiten ingerir e integrar datos de diversas fuentes, incluidas herramientas de SaaS (como tu plataforma de CRM y de experiencia digital) y bases de datos propietarias y datos sensibles protegidos por firewalls o que se alojan en las instalaciones de la empresa. Sincroniza automáticamente los datos y los mantiene actualizados y precisos.

Las herramientas de transformación de Talend permiten hacer transformaciones básicas (como estandarizar metadatos, añadir valores que falten o corregir valores erróneos) y avanzadas (como personalizar data marts y automatizar la creación de almacenes de datos), con un asistente de IA integrado que acelera los flujos de trabajo. Talend admite procesos de tratamiento de datos tanto de ETL (extracción, transformación, carga) como de ELT (extracción, carga, transformación), lo que ayuda a los equipos de datos a mantener la coherencia y la calidad, identificar problemas rápidamente y evitar la incorporación de datos erróneos o poco fiables a su almacén de datos.

Alternativas: Oracle Data Integrator, IBM DataStage

💡 Consejo avanzado: Una buena estrategia de integración de datos garantiza que siempre trabajes con un conjunto de datos completo y confiable. Busca soluciones (como Contentsquare) que se integren fácilmente con las demás herramientas que usas a diario, como tu software de comunicación, experimentación y CRM, para que tus datos y flujos de trabajo estén siempre interconectados.

Integra Contentsquare con el resto del software que utilizas, como Slack, para mantener tus datos interconectados.

4. Gestión de datos maestros: Informatica MDM

Informatica MDM es un conjunto de herramientas de nivel empresarial para la gestión de datos maestros (MDM) en sistemas alojados en la nube o en instalaciones de empresas.

Utiliza funcionalidades de integración, reconciliación, enriquecimiento, calidad y gobierno de datos para crear un único registro maestro para cada dato, como clientes, productos y proveedores, con el fin de consolidar los datos críticos para el negocio en una visión unificada y completa.

Sus funciones de IA y ML, como agentes de IA y la función para buscar y fusionar coincidencias con IA, optimizan los flujos de trabajo, mejoran la calidad de los datos y aumentan la productividad de los usuarios ofreciéndoles autonomía.

Alternativas: SAP,Profisee, Oracle Enterprise Data Management

5. Gobierno de datos: Collibra

Collibra es una herramienta de gobierno de datos que permite a los equipos aplicar estándares y políticas al respecto en todos los activos y sistemas de datos para garantizar una visibilidad y un control totales.

Te permite implementar mecanismos de control para integrar el cumplimiento normativo en los procesos de tu organización a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos. Define y automatiza procesos clave de gobierno de datos, aplica políticas de privacidad de datos de forma automática y configura accesos basados en roles para reducir el riesgo y evitar incumplimientos normativos.

El gobierno de datos es una pieza clave en cualquier estrategia de gestión de datos, ya que garantiza que los datos de la organización sean fiables, accesibles y seguros. Y, a medida que surgen nuevos casos de uso y oportunidades relacionados con los datos, es cada vez más importante si cabe. Por lo tanto, tener un buen gobierno de datos de base permite a las empresas escalar sus procesos de forma segura y responsable, lo que facilita la adopción rápida de tecnologías emergentes, como la IA, y la obtención de ventajas competitivas.

Alternativas: Atlan, Alation, Informatica Cloud Data Governance and Catalog

💡 Consejo avanzado: Gestionar bien los datos es fundamental para cumplir los requisitos normativos y de cumplimiento. Descarga nuestra guía de analítica respetuosa con la privacidad y descubre cómo Contentsquare protege tus datos y los de tus clientes para garantizar que cumples con los principales estándares de tu sector y ofrecerte total tranquilidad.

6. Transmisión de datos en tiempo real: Apache Kafka

Apache Kafka es una plataforma distribuida de transmisión de eventos de código abierto que transfiere datos de eventos en tiempo real entre sistemas de forma fiable, en grandes volúmenes y con baja latencia. Se utiliza para crear pipelines de datos y aplicaciones de transmisión que respondan de forma instantánea a eventos, como registros de clientes o transacciones.

Si incorporas una herramienta de transmisión de datos en tiempo real en tu stack tecnológico, podrás evaluar automáticamente y aprovechar las oportunidades a medida que surgen. Por ejemplo, utiliza flujos de eventos en tiempo real para personalizar experiencias de clientes, activar publicidad basada en las preferencias de los usuarios o identificar e interceptar intentos de fraude.

Alternativas: Amazon Kinesis, RabbitMQ

Enriquece tu estrategia de gestión de datos con datos sobre el comportamiento de los usuarios

Una mejor gestión de datos beneficia a todos los equipos, lo que se traduce en mejores experiencias de cliente, menos silos, insights más rápidos y un impacto más inmediato. Disponer de datos sólidos, fiables y accesibles favorece todas las áreas del negocio, desde campañas de personalización y optimización de la experiencia digital hasta la protección contra el fraude y el cumplimiento normativo.

Utiliza herramientas de gestión de datos para ayudar tanto a equipos técnicos como no técnicos a transformar el caos de datos en claridad, permitiendo que todos consulten y analicen datos fiables y bien gobernados para tomar decisiones basadas en datos.

Preguntas frecuentes sobre herramientas de gestión de datos