Las 9 Mejores Herramientas de Integración de Datos Según Gartner

El mercado de herramientas de integración de datos está experimentando un crecimiento significativo, impulsado por la evolución hacia arquitecturas de data fabric y la creciente demanda de productos de datos diseñados para respaldar soluciones avanzadas de inteligencia artificial, como la IA generativa. 

Ante esta transformación, los líderes en datos y analítica enfrentan la necesidad de evaluar cuidadosamente a los proveedores de herramientas de integración para asegurar que sus capacidades estén alineadas con los desafíos tecnológicos del futuro.

Un análisis reciente de Gartner, reconocida consultora en tecnología y análisis de mercado, presenta su nuevo Cuadrante Mágico de Herramientas de Integración de Datos de 2023, ofreciendo una visión detallada de los proveedores y su posición en el mercado en función de factores como innovación, rendimiento y adaptabilidad en entornos multicloud e híbridos.

Hasta 2026, se espera que las tareas manuales de integración de datos se reduzcan hasta en un 30%, gracias a patrones de diseño de data fabric y técnicas de integración de datos aumentada.

Además, se prevé que el avance de la inteligencia artificial en gestión de datos disminuya la dependencia de especialistas en TI en un 40%, simplificando los procesos de integración y liberando recursos para áreas estratégicas.

Para 2025, las herramientas que no implementen integración multicloud o híbrida a través de modelos PaaS podrían enfrentar una pérdida de hasta el 50% en su cuota de mercado, en beneficio de los proveedores que sí ofrezcan estas capacidades avanzadas.

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¿Qué son las herramientas de integración de datos?

Las herramientas de integración de datos son soluciones tecnológicas diseñadas para conectar y unificar datos provenientes de múltiples fuentes, transformándolos en información coherente y utilizable para análisis y toma de decisiones.

En un entorno donde los datos provienen de diversas plataformas, como aplicaciones empresariales, bases de datos, sistemas en la nube y dispositivos IoT, estas herramientas juegan un papel esencial al permitir una visión centralizada y consistente de la información.

Estas herramientas permiten a las empresas automatizar procesos de integración que antes requerían esfuerzos manuales extensivos, facilitando la unificación y estandarización de datos en tiempo real o en lotes, según las necesidades del negocio.

Con la evolución de la inteligencia artificial y el machine learning, muchas herramientas de integración de datos ahora incluyen capacidades avanzadas de data fabric, que aprovechan algoritmos inteligentes para conectar datos de forma más rápida y eficiente.

Además, las soluciones de integración de datos actuales son cada vez más adaptables a entornos multicloud y de nube híbrida, permitiendo que las empresas integren datos en entornos tecnológicos diversos sin comprometer la seguridad ni el rendimiento. 

Dentro de las herramientas de integración de datos, cobran especial relevancia las herramientas ETL. 

¿Qué herramientas de ETL existen?

• Descúbrelo en: ¿Cómo elegir la herramienta ETL adecuada?

Herramientas de Integración de Datos: Capacidades Clave

Las capacidades clave para una herramienta de integración de datos son los requisitos funcionales básicos que cada proveedor debe cumplir para ser considerado en evaluaciones comparativas.

Herramientas de Integración de datos: Capacidades esenciales:

• Movimiento de datos en bloques/lotes: La herramienta debe manejar volúmenes de datos en bloques o lotes mediante tecnologías ETL y ELT, accediendo, transformando y consolidando datos de múltiples fuentes.
• Replicación y sincronización en tiempo casi real: La capacidad de replicar datos, incluyendo la captura de cambios (CDC) y sincronización en los destinos, es crucial para asegurar una integración continua desde múltiples bases de datos y eventos, manteniendo actualizados los sistemas de destino.
• Virtualización de datos: Permite realizar consultas distribuidas en diferentes fuentes de datos integradas virtualmente, facilitando el acceso a los datos a través de API, JDBC o SQL. Este enfoque optimiza la interoperabilidad sin duplicación de datos.

Herramientas de Integración de datos: Capacidades estándar

• Integración de datos aumentada: Funciones avanzadas que utilizan metadatos y algoritmos de machine learning para optimizar la integración, incluyendo recuperación automática y corrección de esquemas.
• Preparación de datos en autoservicio: Diseñada para usuarios comerciales no técnicos, esta capacidad facilita el acceso, perfilado, depuración y transformación de datos en autoservicio, permitiendo un control sin intervención de TI.
• Soporte de metadatos: Incluye herramientas para gestionar y compartir metadatos técnicos y comerciales a través de catálogos, mejorando la eficiencia de las tareas de integración y garantizando un acceso coherente a los datos.

Herramientas de Integración de datos: Capacidades opcionales

• Soporte de DataOps: Herramientas que optimizan la gestión de pipelines, como la integración de Git, automatización de pruebas y orquestación CI/CD, asegurando agilidad y seguridad en la entrega de datos.
• Soporte de FinOps: Facilita el control de los costos en la nube mediante el monitoreo de gastos y análisis de rendimiento, optimizando las inversiones en función de precio y rendimiento para una gestión financiera efectiva de los recursos en la nube.

Estas capacidades aseguran que una herramienta de integración de datos no solo cumpla con los requisitos operativos actuales, sino que esté preparada para el entorno multicloud y las demandas de escalabilidad de las empresas de hoy.

Cuadrante mágico de gartner de 2023 sobre herramientas de integración de datos

Accede al informe completo del Cuadrante Mágico de Gartner sobre Herramientas de Integración de Datos 2023 aquí: 

Las 9 mejores herramientas de integración de datos

1. Informatica

Informatica destaca como líder del Cuadrante Mágico de Gartner de Integración de Datos, con herramientas como Intelligent Data Management Cloud y PowerCenter, que abordan desde integración en la nube hasta replicación de datos en entornos complejos. Su motor CLAIRE, potenciado por machine learning, permite optimizar operaciones en data pipelines. La compañía se posiciona como un socio clave para empresas en sectores regulados como finanzas y salud.

• Fortalezas: Ofrece integración de datos integral en múltiples ecosistemas, y su modelo de licencia basado en unidades de procesamiento permite flexibilidad en el uso.
• Advertencias: Algunos usuarios reportan falta de claridad en migraciones y desafíos de soporte en implementaciones complejas.

2. Oracle

Oracle, también líder en el Cuadrante Mágico de Gartner de Integración de Datos, ofrece su plataforma GoldenGate y servicios en OCI, que son una opción destacada para la replicación de datos de baja latencia y soporte para integración en entornos tanto en la nube como en local. Su plataforma también respalda enfoques avanzados como data fabric y data mesh, optimizando el uso de datos en tiempo real.

• Fortalezas: Potente replicación de datos y soporte para múltiples entornos.
• Advertencias: Los costos elevados y la percepción de ser una solución “solo para bases de datos Oracle” limitan su adopción en entornos heterogéneos.

3. Microsoft

Microsoft, reconocido como líder en el Cuadrante Mágico de Gartner de Integración de Datos, ofrece herramientas como Azure Data Factory (ADF) y su herramienta ETL,  SQL Server Integration Services (SSIS), que proporcionan integración tanto en local como en la nube. Con Microsoft Fabric, la empresa unifica gestión de datos en Azure, cubriendo desde DataOps hasta pipelines de analítica avanzada.

• Fortalezas: Una visión integral de la gestión de datos mediante la integración de servicios de Azure, lo que mejora la interoperabilidad y reduce la complejidad.
• Advertencias: Las limitaciones en el acceso a metadatos y los desafíos en arquitecturas híbridas hacen que algunos casos de uso complejos no se beneficien totalmente de sus capacidades.

4. IBM

IBM, otro líder en el Cuadrante Mágico de Gartner de Integración de datos, sobresale por su enfoque modular y abierto. Sus productos como IBM Cloud Pak for Data, DataStage y Watson Knowledge Catalog ofrecen una combinación robusta de integración, virtualización y replicación de datos, con un enfoque hacia la implementación de data fabric.

• Fortalezas: Soporte completo para múltiples patrones de integración de datos y optimización de cargas de trabajo.
• Advertencias: A pesar de su modelo de precios flexible, la percepción de costos altos y las complejidades en la configuración inicial pueden ser desventajas para algunas organizaciones.

5. Qlik (Talend)

Qlik, líder en el Cuadrante Mágico de Gartner de Integración de datos gracias a su reciente adquisición de Talend, ofrece una suite completa para integración de datos, con herramientas como Talend Data Fabric, Data Catalog, y capacidades de CDC. Se destaca en entornos híbridos y multicloud, siendo ideal para empresas que buscan agilidad en sus despliegues de datos.

• Fortalezas: Amplia gama de capacidades de integración y calidad de datos, con soporte para DataOps y FinOps.
• Advertencias: La falta de diferenciación en algunas capacidades y las dudas sobre la integración de productos tras la adquisición pueden preocupar a algunos clientes.

6. Denodo

Denodo es otro líder en el Cuadrante Mágico de Gartner de Integración de Datos, especializado en virtualización de datos. Su Denodo Platform permite combinar datos de múltiples fuentes y distribuir cargas de trabajo en entornos híbridos, manteniendo altos niveles de satisfacción de sus clientes.

• Fortalezas: Fuerte en virtualización de datos y soporte optimizado para multicloud e híbrido, lo que ayuda a minimizar los costos de procesamiento.
• Advertencias: Aunque soporta integración lógica, su capacidad para manejar tareas físicas como ETL es limitada, y algunos clientes experimentan desafíos en la configuración inicial.

7. Qlik

Qlik ha ganado fuerza en integración de datos mediante adquisiciones estratégicas, destacando en replicación de datos y automatización de ETL. Su herramienta Qlik Compose permite diseñar automáticamente almacenes de datos y pipelines, mientras que Qlik AutoML añade capacidades de autocuración.

• Fortalezas: Fuertes capacidades en replicación de datos y aumento de su alcance con la adquisición de Talend.
• Advertencias: Limitado en casos de uso de virtualización de datos, y la falta de una hoja de ruta clara tras la adquisición de Talend puede generar incertidumbre.

8. SAP

SAP, otro líder en el Cuadrante Mágico de Gartner de Integración de datos, ofrece soluciones como SAP Data Intelligence y SAP Datasphere, destacando por su integración de metadatos y su estrategia de producto alineada con data fabric. SAP se enfoca en servir a sus clientes con necesidades avanzadas de integración dentro de su propio ecosistema.

• Fortalezas: Acceso nativo a fuentes de datos SAP y un conjunto de herramientas centradas en la gestión de metadatos.
• Advertencias: La percepción de costos elevados y desafíos en la integración con fuentes de datos no SAP pueden ser limitaciones para algunas organizaciones.

9. AB Initio Software

Ab Initio se incorpora como líder en el Cuadrante Mágico de Gartner de Integración de datos, conocido por su enfoque en clientes empresariales con necesidades complejas. Su Ab Initio Data Platform admite múltiples estilos de integración y se destaca por su enfoque disruptivo en grandes organizaciones.

• Fortalezas: Soporte para complejas tareas de integración y un enfoque innovador en la gestión operativa y financiera de data pipelines.
• Advertencias: Su estructura de precios compleja y falta de enfoque en despliegues de nivel de entrada limitan su adopción en ciertos entornos.

Conclusión

El mercado de herramientas de integración de datos está en constante evolución, impulsado por la necesidad de adaptarse a entornos tecnológicos cada vez más complejos y diversificados.

Las empresas deben estar atentas a las tendencias emergentes, como la integración multicloud y la inteligencia artificial, para mantenerse competitivas.

Elegir la herramienta adecuada no solo implica evaluar las capacidades actuales, sino también considerar la flexibilidad y escalabilidad futuras.