Gartner Magic Quadrant: Líderes en Calidad de Datos Aumentada
La calidad de los datos es un pilar fundamental para la toma de decisiones empresariales, ya que influye directamente en la efectividad de la inteligencia artificial (AI) y la analítica avanzada.
La AI depende de datos precisos y confiables para entrenar modelos y hacer predicciones acertadas, mientras que la analítica avanzada requiere información de alta calidad para generar insights valiosos y estratégicos.
Sin embargo, los enfoques tradicionales para gestionar la calidad de los datos han sido manuales, lentos y poco escalables. En este contexto, las soluciones de calidad de datos aumentadas (Augmented Data Quality - ADQ) han emergido como una revolución en la industria, integrando inteligencia artificial (AI) y machine learning (ML) para mejorar la calidad y confiabilidad de los datos de manera automatizada.
¿Qué es Augmented Data Quality (ADQ)?
Gartner define las soluciones de calidad de datos aumentadas (ADQ) como un conjunto de capacidades diseñadas para mejorar la calidad de los datos a través de la automatización inteligente, el análisis de metadatos y la implementación de modelos de AI/ML. Estas soluciones tienen el objetivo de:
- Mejorar el descubrimiento de insights y la toma de decisiones.
- Automatizar procesos críticos de calidad de datos.
- Asegurar la gobernanza y confiabilidad de la información.
- Reducir el tiempo y esfuerzo manual en la gestión de datos.
Principales capacidades de Augmented Data Quality (ADQ)
Las soluciones de calidad de datos aumentadas incluyen diversas funcionalidades que permiten mejorar la confiabilidad y el uso de los datos empresariales:
- Conectividad:
Capacidad para aplicar calidad de datos en diversas fuentes, incluyendo datos en la nube, on-premises, estructurados y no estructurados. - Perfilado y monitoreo de datos:
Uso de AI para analizar datos, identificar anomalías y generar alertas automatizadas. - Matching, linking y merging:
AI/ML para identificar, enlazar y fusionar registros de datos duplicados o relacionados. - Automatización de reglas de calidad de datos:
Generación automática de reglas para validar, estandarizar y transformar datos. - Soporte para metadatos activos:
Detección automática de estructura y relaciones de datos para mejorar la calidad. - Integración con herramientas de DataOps y gobernanza de datos:
Compatibilidad con plataformas de gestión de datos empresariales.
Gartner Magic Quadrant: Líderes en Calidad de Datos Aumentada
Cada año, Gartner publica su Magic Quadrant, una evaluación de los principales proveedores de soluciones de calidad de datos. En el reporte de 2025, Qlik se posiciona como líder en el cuadrante de soluciones de calidad de datos aumentada por sexta vez consecutiva, debido a su innovación tecnológica y crecimiento en el mercado.
¿Por qué Qlik es un líder en ADQ?
Qlik ha demostrado liderazgo en el mercado de calidad de datos gracias a varios factores clave:
- Crecimiento acelerado: Qlik experimentó un crecimiento de más del 100% en su software de gestión de datos en 2023, según el informe de Gartner. Además, reportó un 37% de crecimiento en nuevas licencias.
- Innovación tecnológica: Qlik ha demostrado avances en la calidad de datos para casos de AI, proporcionando un Trust Score para AI que evalúa la calidad de los datos utilizados en modelos de inteligencia artificial. También ha integrado OpenAI y Pinecone para pipelines de retrieval-augmented generation (RAG), optimizando la calidad de datos estructurados y no estructurados.
- Soporte para datos no estructurados: En enero de 2024, Qlik adquirió Kyndi, mejorando su capacidad para interpretar y procesar datos no estructurados. La combinación de tecnologías de Qlik Cloud y Kyndi ha fortalecido su capacidad para ofrecer datos con calidad confiable.
- Alto nivel de integración: Qlik permite la ejecución de preparación de datos a través de API, facilitando la automatización y mejorando las capacidades de transformación de datos para empresas.
Descarga el informe de Gartner sobre Augmented Data Quality (ADQ) que evalúa a los principales proveedores de soluciones de calidad de datos que integran AI, machine learning y automatización.
Tendencias del Mercado en Calidad de Datos Aumentada
La evolución de las soluciones de calidad de datos está marcada por la adopción de AI y la convergencia con otras tecnologías clave:
- AI para la calidad de datos:
Uso de NLP y modelos de machine learning para automatizar el descubrimiento, validación y corrección de datos. - Calidad de datos para AI:
Asegurar la integridad de los datos utilizados en modelos de machine learning para evitar sesgos y errores. - Soporte para datos no estructurados:
Tecnologías de AI para validar y corregir datos en formatos de texto, audio e imagen. - Integración con herramientas de DataOps y Observabilidad:
Mejor gestión del ciclo de vida de los datos a través de plataformas de gobernanza.
GPStrategy:
Innovación en Calidad de Datos Personalizada
En GPStrategy, entendemos que la calidad de los datos es clave para el éxito de cualquier estrategia empresarial basada en analítica y AI.
Implementamos soluciones personalizadas que integran las mejores prácticas de calidad de datos aumentada, asegurando que nuestros clientes cuenten con información confiable, gobernada y lista para la toma de decisiones estratégicas.
Nos mantenemos a la vanguardia del sector, explorando constantemente nuevas tecnologías y tendencias para ofrecer soluciones innovadoras que se adapten a las necesidades específicas de cada organización.
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