Las 20 principales herramientas de ingestión de datos en 2025: La guía definitiva

4. Flujo de datos en la nube de Google

Dataflow es un servicio de Google Cloud totalmente gestionado para el procesamiento de flujos y lotes. Puede gestionar canalizaciones de datos sencillas, como mover datos entre sistemas a intervalos programados, así como canalizaciones avanzadas en tiempo real. 

Además, la herramienta es altamente escalable y admite una transición fluida del procesamiento por lotes al procesamiento por flujos cuando sea necesario.

El flujo de datos de Google está construido sobre Apache Beam. Así que puedes codificar canalizaciones de ingestión utilizando los SDK de Beam. Además, la herramienta ofrece plantillas de flujo de trabajo predefinidas para crear canalizaciones al instante. Los desarrolladores también pueden crear plantillas personalizadas y ponerlas a disposición de usuarios no técnicos para que las desplieguen bajo demanda. 

5. Azure Data Factory

Azure Data Factory (ADF) es el servicio en la nube de Microsoft para la ingesta de datos de múltiples fuentes. Está diseñado para crear, programar y orquestar flujos de trabajo para automatizar el proceso. 

El ADF en sí no almacena ningún dato. Soporta el movimiento de datos entre sistemas y los procesa mediante recursos informáticos en servidores remotos. 

La plataforma tiene más de 90 conectores integrados para enlazar diversas fuentes de datos, incluidos almacenes de datos locales, API REST y servidores en la nube. A continuación, el componente "copiar actividad" copia los datos de la fuente al sumidero. 

Si ya utilizas los servicios de Microsoft para otras operaciones de datos, Azure Data Factory es una solución integral para tus necesidades de ingestión de datos. Nuestro tutorial Azure Data Factory te guía a través de la configuración de flujos de trabajo de ingestión de datos en Azure.

Experiencia en la interfaz de usuario de Azure Data Factory y Synapse Analytics. Fuente Image: Microsoft Aprende

6. Talend

Talend es una plataforma de integración de datos de extremo a extremo y de código abierto. Facilita la creación de flujos de trabajo de ingestión de datos, ofreciendo componentes de arrastrar y soltar para conectar diferentes fuentes y destinos. 

Talend es conocido por mover datos entre sistemas manteniendo la calidad. Su sólido conjunto de herramientas de calidad de datos garantiza la exactitud de los datos durante la ingestión. Además, las funciones de supervisión integradas permiten cumplir las normas de seguridad y gobernanza de datos.  

7. Fivetran

Fivetran es una popular plataforma de integración de datos que automatiza las tareas de ELT. Proporciona datos ininterrumpidos adaptando automáticamente los cambios de formato de los datos. Esta función también ayuda a mantener la precisión de los datos mediante la asignación de esquemas durante la ingesta. 

La principal ventaja de herramientas como Fivetran es que tienen mantenimiento cero. Su gestión y supervisión automáticas de los esquemas permite el automantenimiento de los conductos. 

Además, la herramienta incluye funciones CDC (captura de datos de cambios), que garantizan que el destino se mantiene actualizado en tiempo real. 

Para los que no estén familiarizados, CDC se refiere al proceso de identificar las actualizaciones recientes realizadas en una base de datos y reflejarlas en el destino en tiempo real.

8. Airbyte

Airbyte es otra herramienta de ingestión de datos de código abierto de la lista. Es la plataforma de integración de datos más popular, y más de 3000 empresas la utilizan. 

Con más de 300 conectores prefabricados, Airbyte ofrece la más amplia compatibilidad con diversas conexiones de origen y destino. Además, al ser de código abierto, puedes indagar en el código de estos conectores y personalizarlos. Si tu caso de uso no está cubierto, puedes escribir tu propio conector de origen. 

Airbyte requiere conocimientos técnicos para configurar y mantener los conductos, especialmente los conectores personalizados. Sin embargo, tiene planes de pago con servicios totalmente gestionados y soporte dedicado.

La interfaz de usuario de Airbyte. Fuente de la imagen: Airbyte GitHub

9. Informatica

La nube inteligente de gestión de datos de Informatica contiene un conjunto de herramientas para simplificar la ingestión de datos. Su herramienta "Cargador de datos" tarda sólo unos minutos en cargar datos de más de 30 servicios en la nube. 

Informatica también dispone de una herramienta de integración de aplicaciones que conecta sistemas de software dispares, tanto locales como en la nube. Su plataforma de integración de datos en la nube está bien diseñada para la ingestión de datos de alto rendimiento con ETL/ELT.  

Diseñado para manejar datos por lotes y en tiempo real, Informatica permite ingerir cualquier tipo de datos de bases de datos relacionales, aplicaciones y sistemas de archivos. Además, la plataforma proporciona capacidades de IA como el motor CLAIRE, que analiza la información de metadatos y sugiere conjuntos de datos relevantes para tus necesidades de ingestión de datos. 

10. Apache Flume

Apache Flume es un servicio distribuido y fiable para cargar datos de registro en destinos. Su arquitectura flexible está especialmente diseñada para flujos de datos en streaming, como desde múltiples servidores web a HDFS o ElasticSearch casi en tiempo real. 

El agente Flume es el principal componente responsable de los movimientos de datos. Se compone de un canal, un sumidero y una fuente. El componente fuente recoge los archivos de datos del origen, y el sumidero garantiza la sincronización entre el destino y la fuente. Se pueden configurar varios agentes Flume para la ingestión paralela de datos cuando se transmiten grandes volúmenes de datos.

Apache Flume es conocido por su tolerancia a fallos. Con múltiples mecanismos de conmutación por error y recuperación, Flume garantiza una ingestión de datos coherente y fiable incluso en caso de fallos.  

11. Puntada

Stitch es una herramienta ETL en la nube sencilla y extensible. Aunque carece de capacidades complejas de transformación personalizada, es perfecto para tareas de ingestión de datos. 

Al igual que otras herramientas ETL empresariales, Stitch ofrece una gama de conectores a más de 140 fuentes de datos, normalmente desde aplicaciones SaaS y bases de datos a almacenes y lagos de datos. Para flujos de trabajo de ingestión de datos personalizados, Stitch se integra con Singer, lo que te permite crear conectores personalizados.

Interfaz de usuario de extracción de datos Stitch. Ifuente mago: Documentación de puntadas

12. StreamSets

StreamSets, adquirido por IBM, es un motor de integración de datos de código abierto para datos en flujo, por lotes y CDC. Su función "Colector de datos" proporciona conectores de origen de arrastrar y soltar para plataformas en la nube, como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, así como para sistemas locales. 

No necesitas conocimientos informáticos para crear o editar canalizaciones de ingestión de datos: su interfaz de usuario de arrastrar y soltar del recopilador de datos es muy intuitiva. 

StreamSets es una herramienta independiente de la plataforma que permite a los usuarios crear canalizaciones de recopilación de datos que se adaptan a múltiples entornos con una reconfiguración mínima. Además de los recolectores de datos, la plataforma dispone de transformadores de datos que funcionan con Apache Spark para realizar transformaciones de datos complejas. 

13. Apache Beam

Apache Beam es una solución unificada que proporciona un único modelo de programación para casos de uso de lotes y streaming. Funciona perfectamente con plataformas en la nube como Google Cloud Dataflow, Apache Flink y Apache Spark. 

Para la ingestión de datos en tiempo real, puedes definir ventanas fijas, deslizantes y de sesión para agrupar y procesar los datos rápidamente.

Apache Beam destaca por su flexibilidad. Permite definir canalizaciones en cualquier lenguaje de programación y ejecutarlas en múltiples motores de ejecución.

14. Datos Hevo

Hevo Data es una plataforma totalmente gestionada, sin código, para trasladar datos de más de 150 fuentes al destino que elijas. La herramienta no sólo se ocupa de la ingestión de datos, sino que también los transforma para que estén listos para el análisis. 

La plataforma detecta automáticamente el esquema de los datos entrantes y los hace coincidir con el esquema de destino, proporcionando flexibilidad. 

Hevo data también ofrece una sólida arquitectura tolerante a fallos, que garantiza que no se produzcan pérdidas de datos durante la ingestión de los mismos. En general, Hevo Data es la mejor opción para casos de uso de streaming y análisis en tiempo real. 

Interfaz de usuario de Hevo data. Fuente de la imagen: Documentación Hevo

15. Segmento

Segment es una plataforma de datos de clientes, que proporciona datos de clientes limpios y transformados para la analítica. La plataforma está especializada en recopilar varios tipos de datos de clientes, como interacciones, impresiones, clics y otros datos de comportamiento.

La API de seguimiento de la herramienta recopila datos de eventos de múltiples fuentes, incluidos el móvil, la web y el servidor. Con unos pocos clics, los datos pueden integrarse con más de 450 aplicaciones.

Los datos recogidos a través de Segment están disponibles para los usuarios mediante consultas SQL, mientras que los programadores pueden acceder a los datos en tiempo real mediante comandos curl. 

16. Matillion

Matillion es una plataforma de integración de datos nativa de la nube diseñada para mover y transformar datos en la nube. Está mejor diseñado para potentes almacenes de datos en la nube como Snowflake, Amazon Redshift y Google BigQuery.

La plataforma proporciona una amplia gama de conectores preconstruidos para fuentes de datos tanto en la nube como locales, incluidas bases de datos, aplicaciones SaaS, plataformas de medios sociales, etc. 

Al centrarse en el rendimiento, Matilion también ofrece sólidas capacidades de transformación para limpiar y preparar los datos para su posterior análisis. 

17. Keboola

Keboola, especialmente diseñado para realizar transformaciones complejas, proporciona facilidades de ingestión de datos personalizados. Con más de 250 integraciones incorporadas entre fuentes y destinos, automatiza la ingestión de datos con unos pocos clics.

Keboola admite tanto el flujo de datos por lotes como en tiempo real para importar datos empresariales. Sin embargo, en el caso de la ingestión de datos en tiempo real, necesitas conocimientos de codificación para configurar los webhooks. 

Flujos de trabajo de datos Keboola. Fuente de la imagen: Keboola

18. Quitanieves

Snowplow es una plataforma de recopilación de datos de última generación que captura y procesa datos de eventos procedentes de diversas fuentes. Está especializada en recopilar datos sobre el comportamiento de los clientes y prepararlos para análisis avanzados de IA y aprendizaje automático.

Snowplow utiliza internamente rastreadores y webhooks para recopilar datos de eventos en tiempo real. 

Los rastreadores son las bibliotecas o SDK que pueden integrarse en aplicaciones móviles, sitios web y aplicaciones del lado del servidor. Recogen información de eventos, como interacciones, clics y gustos de los usuarios, y la envían a los recopiladores. A continuación, los recopiladores pasan los datos por el proceso de enriquecimiento antes de enviarlos al almacén de destino.

19. IBM DataStage

IBM DataStage es una plataforma de integración de datos líder del sector creada para operaciones ETL y ELT. Su versión básica está disponible on-premise, pero para experimentar la escala y la automatización a través de la nube, actualízala a DataStage para IBM Cloud Pak®. 

Su amplio conjunto de conectores y etapas preconstruidos automatiza el movimiento de datos entre múltiples fuentes en la nube y almacenes de datos.

Para quienes configuran su arquitectura de datos en el ecosistema IBM, DataStage es la herramienta a la que acudir para la ingestión de datos. Se integra con otras plataformas de datos de IBM, como Cloud Object Storage y Db2, para la ingestión y transformación.

20. Alteryx

Alteryx es conocidan por sus herramientas de análisis y visualización de datos. Con más de 8000 clientes, es una popular plataforma de análisis que automatiza las tareas de datos y análisis.

Alteryx tiene una herramienta llamada Designer Cloud que ofrece una interfaz intuitiva para construir canalizaciones de ingestión de datos para casos de uso analítico y de IA. Ofrece conectividad con varias fuentes de datos, como almacenes de datos, almacenamiento en la nube y sistemas de archivos.

¿Quieres simplificar la preparación y el análisis de datos sin codificar? Aprende a automatizar los flujos de trabajo de con Introducción a Alteryx y desbloquealas funciones ETL de arrastrar y soltar.

Interfaz de usuario Alteryx de arrastrar y soltar. Fuente de la imagen: Alteryx

Tabla resumen de las herramientas de ingestión de datos

Criterios para elegir herramientas de ingestión de datos

Con tantas herramientas en el sector, elegir la plataforma de integración de datos adecuada para tus fines puede resultar difícil. Aquí tienes una lista de algunos de los factores que debes tener en cuenta antes de optar por una herramienta de integración de datos concreta.

Escalabilidad

Puedes ingerir fácilmente una hoja Excel o un archivo CSV en los destinos de destino. Sin embargo, la ingesta manual de datos de flujo en tiempo real desde múltiples fuentes a varios destinos puede ser un reto. Por ejemplo, las aplicaciones modernas, como las redes sociales, suelen experimentar picos de demanda a veces y bajos otras. Aquí es donde brilla la función de escalabilidad de las herramientas de ingestión de datos.

La escalabilidad se refiere a la capacidad de crecer o decrecer en función de la demanda. Esto permite que la herramienta se adapte rápidamente a las crecientes demandas de volúmenes de datos sin comprometer el rendimiento.

Flexibilidad 

La flexibilidad se refiere a la capacidad de manejar datos de diversas fuentes y formatos. Las herramientas de ingestión de datos que admiten varias fuentes de datos y ofrecen conectores personalizados garantizan la flexibilidad de los sistemas de ingestión de datos.  

Por ejemplo, la función de mapeo automático de esquemas detecta el esquema de los datos entrantes y los mapea al destino sin restringirlos a una estructura de esquemas predefinida. Esto permite que la herramienta ingiera datos de cualquier esquema.

Procesamiento en tiempo real frente a procesamiento por lotes

La ingesta de datos por lotes recopila datos según un calendario y los actualiza en el destino. Por otra parte, la ingesta de datos en tiempo real significa transferir datos continuos con retardo cero.

Hoy en día, muchas herramientas de ingesta de datos admiten tanto la ingesta de datos por lotes como en tiempo real. Sin embargo, si tratas a menudo con datos en tiempo real, como eventos de clientes o streaming de vídeo, elige una herramienta con capacidades de alto rendimiento y baja latencia.

Coste y licencias

Las distintas herramientas de ingesta de datos tienen estructuras de precios diferentes. Algunos ofrecen precios por niveles, mientras que otros siguen un modelo de pago por uso. Estas soluciones suelen ser más rentables que las herramientas de código abierto, porque las herramientas gratuitas requieren que contrates a expertos para permitir la ingestión de datos. Sin embargo, las herramientas de código abierto ofrecen una gran flexibilidad y personalización para tu caso de uso. 

Algunas herramientas de ingestión de datos de pago también ofrecen funciones de nivel empresarial con amplias posibilidades de personalización, aunque tienen un coste. Por tanto, en función de tu presupuesto y de tus necesidades de personalización, debes elegir entre plataformas de pago y de código abierto.

Conclusión 

Elegir la herramienta de ingestión de datos adecuada depende de tus necesidades específicas: si priorizas el streaming en tiempo real, el procesamiento por lotes, la compatibilidad con la nube o la facilidad de integración. Las herramientas enumeradas anteriormente ofrecen una variedad de opciones, que te ayudarán a agilizar la recogida de datos y la carga en tus sistemas de destino de forma eficiente.

Si eres nuevo en la ingeniería de datos y quieres profundizar en tu comprensión de cómo fluyen los datos a través de los conductos modernos, consulta el curso Introducción a la Ingeniería de Datos. Para quienes estén interesados en aprender más sobre los procesos ETL y ELT en Python, ETL y ELT en Python es un gran recurso para adquirir experiencia práctica con las técnicas de ingestión de datos.