Su guía completa sobre el procesamiento de datos

En 2025, la cantidad total de datos almacenados a nivel mundial será 200 zettabytesPara el contexto, eso es suficiente para llenar 1 billón de iPhonesLo entendemos. Estas cifras pueden parecer abrumadoras. Pero, con buenos datos, conlleva una gran responsabilidad.

El verdadero valor de los datos reside en su eficacia al procesarlos. De hecho, un procesamiento eficaz de datos es fundamental para que las empresas accedan a información valiosa y mantengan una ventaja competitiva.

Por lo tanto, comprender la importancia del procesamiento de datos según las mejores prácticas puede ayudar a las empresas a identificar nuevas vías de crecimiento y éxito.

En este blog, analizaremos el procesamiento de datos, sus diferentes etapas, tipos, tecnologías y aplicaciones. Por último, también repasaremos cómo... Astera Ayuda a empresas de todo el mundo a convertir sus datos en información mediante un procesamiento de datos sólido.

¿Qué es el procesamiento de datos?

El procesamiento de datos es un término general que se refiere a todos y cada uno de los procesos involucrados en la transformación de datos sin procesar en información valiosa.

¿Quien lo hace?

Los científicos de datos suelen procesar datos, lo que incluye recopilarlos, organizarlos, depurarlos, validarlos, analizarlos y convertirlos a formatos adecuados, como gráficos o documentos. En general, el procesamiento de datos puede realizarse mediante tres métodos: manual, mecánico y electrónico.

¿Por que hacerlo?

La idea es aumentar el valor de la información y facilitar la toma de decisiones. Esto permite a las empresas optimizar sus operaciones y tomar decisiones estratégicas oportunas. Las soluciones automatizadas de procesamiento de datos que aprovechan las tecnologías de IA y ML desempeñan un papel fundamental en este proceso.

En resumen, el procesamiento de datos convierte grandes cantidades de datos, incluido el big data, en información significativa para una gestión y toma de decisiones eficaz y oportuna.

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Las seis etapas del ciclo de procesamiento de datos

El ciclo de procesamiento de datos describe los pasos necesarios para convertir los datos brutos en información valiosa y útil. Este proceso consta de seis etapas:

1. Recopilación de datos

Los datos se recopilan de fuentes confiables, incluidas bases de datos como lagos de datos y almacenes de datosEs crucial que las fuentes de datos sean precisas, confiables y bien construidas para garantizar que los datos y la información recopilados sean de calidad y funcionalidad superiores.

2. Preparación de datos

Los datos recopilados en la primera etapa se preparan y depuran. En esta etapa, también conocida como "preprocesamiento", se organizan los datos sin procesar para facilitar la implementación de las etapas posteriores. La depuración o preparación de datos implica la eliminación de errores, la eliminación de ruido y la eliminación de datos erróneos (inexactos o incorrectos) para convertirlos en datos de alta calidad.

3. Entrada de datos

Esta es la etapa en la que los datos sin procesar comienzan a tomar forma informativa. Durante esta etapa, los datos limpios se ingresan en un sistema o destino (como una solución de almacenamiento de datos). Astera Generador de almacenamiento de datos o CRM como Salesforce). Esto se hace traduciéndolo a un idioma que el sistema pueda entender, ya sea manualmente o a través de dispositivos de entrada configurados para recopilar datos estructurados o no estructurados.

4. Tratamiento de datos

Esta etapa implica el procesamiento de datos para su interpretación utilizando algoritmos de aprendizaje automático y algoritmos de inteligencia artificial. El proceso real puede diferir según la fuente de los datos (lagos de datos, redes sociales, dispositivos conectados) y su uso previsto o propósito (derivación de patrones y tendencias, determinación de soluciones o estrategias y optimización).

5. Salida de datos

En la etapa de salida de datos, también conocida como etapa de interpretación de datos, el procesador traduce y presenta los datos en un formato legible, como documentos, gráficos, imágenes, etc. Ahora los datos pueden ser utilizados por todos los miembros de la organización, y no solo por los científicos de datos, para ayudarlos en sus respectivos proyectos de análisis de datos.

6. Almacenamiento de datos

Esta etapa final del ciclo implica el almacenamiento de los datos procesados ​​para su uso futuro. Este paso se lleva a cabo después de utilizar la información necesaria para implementaciones y análisis inmediatos. En esta etapa, las organizaciones almacenan los datos como referencia o para facilitar el acceso a los miembros de la organización para su uso futuro.

7 tipos de procesamiento de datos

Como ya comentamos, el procesamiento de datos es un término general que abarca numerosos procesos. Dependiendo del caso de uso específico, se pueden emplear diferentes métodos, por lo que existen hasta siete tipos diferentes de procesamiento de datos de uso común a nivel mundial.

Cada tipo tiene un propósito diferente y su implementación depende en gran medida de los datos disponibles y de las necesidades específicas de la organización.

1. Procesamiento por lotes

El sistema descompone una gran cantidad de datos en unidades o lotes más pequeños antes de recopilarlos y procesarlos. Esto permite gestionar con fluidez grandes volúmenes de datos durante las horas de menor actividad, optimizando así los recursos y minimizando el impacto en las operaciones diarias.

Ejemplo: Los bancos procesan transacciones y cheques no urgentes durante la noche. Esto garantiza que los saldos de las cuentas se actualicen de una sola vez para máxima precisión y eficiencia.

2. Procesamiento en tiempo real

Como su nombre indica, este tipo de procesamiento se utiliza cuando el tiempo apremia. Generalmente implica procesar y transferir datos tan pronto como el sistema los obtiene, para facilitar la toma de decisiones rápida.

Ejemplo: Los sistemas de navegación utilizan procesamiento en tiempo real para proporcionar indicaciones paso a paso y tener en cuenta las condiciones del tráfico y los cambios de ruta en tiempo real.

3. Procesamiento en línea

El procesamiento en línea permite procesar datos de forma interactiva en una red, generando respuestas instantáneas con entrada y salida continuas. Este tipo de procesamiento de datos permite que los sistemas gestionen las solicitudes de los usuarios al instante a través de internet, lo que lo hace esencial para el comercio electrónico y otros servicios en línea.

Ejemplo: Los bancos utilizan el procesamiento en línea para procesar transacciones financieras en tiempo real, lo que permite a los usuarios transferir fondos, pagar facturas y consultar saldos de cuentas.

4. Procesamiento paralelo (multiprocesamiento)

Este tipo implica el uso de múltiples unidades de procesamiento para distribuir el procesamiento de datos entre ellas, garantizando al mismo tiempo una ejecución coherente. El procesamiento en paralelo es útil al realizar tareas complejas, ya que permite un procesamiento eficiente mediante tareas concurrentes.

Ejemplo: Los teléfonos inteligentes realizan múltiples tareas, como navegación GPS, transmisión de video y llamadas telefónicas simultáneamente.

5. Procesamiento automatizado

Este tipo de procesamiento utiliza software que automatiza las tareas rutinarias del procesamiento de datos. El procesamiento automatizado reduce la necesidad de entrada manual y aumenta la eficiencia general.

Ejemplo: Los sistemas de facturación automatizados pueden calcular y cobrar automáticamente a los clientes para agilizar las operaciones de facturación y reducir la entrada manual.

6. Computación en la nube

La computación en la nube permite a las organizaciones utilizar recursos informáticos a través de internet, ofreciendo escalabilidad y flexibilidad. Estos recursos pueden incluir servidores, almacenamiento, bases de datos y unidades de procesamiento, a los que se puede acceder según sea necesario sin necesidad de instalar ni mantener infraestructura de TI adicional.

Ejemplo: Astera ofrece servicios de preparación de datos en la nube para ayudar a las organizaciones a realizar tareas de preparación de datos sin tener que invertir en recursos adicionales.

7. Procesamiento distribuido

El procesamiento distribuido, similar al multiprocesamiento, utiliza múltiples computadoras o dispositivos para mejorar la eficiencia del procesamiento. Al aprovechar la capacidad colectiva de múltiples sistemas, este tipo de procesamiento puede gestionar tareas a gran escala de forma eficiente.

Ejemplo: Servicios de streaming de vídeo como Netflix utilizan el modelo de procesamiento distribuido para procesar y distribuir contenido de forma eficiente. Esto se logra almacenando los vídeos en múltiples servidores para facilitar el acceso rápido y una reproducción fluida.

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Tecnologías utilizadas en el procesamiento de datos

Se utilizan diversas tecnologías en las diferentes etapas del procesamiento de datos. En esta sección, analizaremos las más importantes, como los almacenes de datos, los algoritmos de aprendizaje automático (ML), la tecnología en la nube y las plataformas de análisis.

Algoritmos de ML e IA

El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), conocidos colectivamente como aprendizaje profundo, son tecnologías que impulsan la mayoría de las soluciones modernas de procesamiento de datos. Los algoritmos de ML e IA descubren patrones y realizan predicciones basadas en los datos disponibles. Python, SAS y R son algunos de los lenguajes de ML más utilizados.

Estos algoritmos también se utilizan para automatizar procesos como la recopilación de datos, preparación, análisis, detección de anomalías, etc.

Por ejemplo, Astera, solución de integración de datos Utiliza el mapeo de IA para asignar automáticamente los campos relevantes entre diferentes orígenes y destinos en un flujo de datos. Esto puede ahorrar tiempo y esfuerzo considerables, especialmente en flujos de trabajo complejos.

Tecnologías de la nube

La computación en la nube ofrece una escalabilidad y flexibilidad sin precedentes, lo que permite a las organizaciones ampliar o reducir su procesamiento de datos según sus necesidades específicas.

El uso de tecnologías en la nube también ha hecho que las plataformas de análisis y BI sean accesibles para las empresas más pequeñas, ya que ya no necesitan configurar grandes centros de datos para procesar sus datos.

Bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos

Las bases de datos son cruciales para almacenar datos estructurados, pero hacen mucho más que simplemente almacenarlos. Además del almacenamiento, las bases de datos, los almacenes de datos y los lagos de datos permiten a los usuarios consultar, actualizar y recuperar información de forma eficiente.

Las bases de datos generalmente se construyen en SQL (lenguaje de consulta estructurado) y los ejemplos populares de bases de datos incluyen MySQL, SQL Server y PostgreSQL.

Los almacenes de datos y los lagos de datos, por otro lado, son sistemas de almacenamiento diseñados para operaciones a gran escala. Están diseñados para conectarse a diversas fuentes y pueden optimizarse para consultar y analizar grandes conjuntos de datos. Los almacenes de datos y los lagos de datos se utilizan generalmente para respaldar iniciativas de análisis e inteligencia empresarial (BI).

Aplicaciones del procesamiento de datos

El procesamiento eficaz de datos puede ser crucial en diversas industrias. Permite a las organizaciones tomar decisiones informadas, optimizar las operaciones y mejorar la eficiencia general. Analicemos algunos ámbitos donde el procesamiento de datos ya es crucial o lo es cada vez más.

1. Salud y ciencias de la vida

Las organizaciones sanitarias dependen del procesamiento de datos para gestionar los historiales clínicos electrónicos (HCE), procesar las reclamaciones de seguros y analizar las imágenes médicas. Por ejemplo, los hospitales utilizan el procesamiento de datos basado en IA para detectar anomalías en las exploraciones médicas, lo que ayuda a los médicos a diagnosticar enfermedades como el cáncer en una etapa temprana. Además, los profesionales sanitarios deben procesar los datos de los pacientes para personalizar los planes de tratamiento y mejorar la atención integral al paciente.

2. Finanzas y banca

El sector financiero depende en gran medida del procesamiento de datos en tiempo real y por lotes para detectar transacciones fraudulentas, evaluar el riesgo crediticio y automatizar las estrategias comerciales. Los sistemas de detección de fraude utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar patrones de transacciones e identificar posibles amenazas.

Además, los bancos dependen del procesamiento de datos para una conciliación precisa de cuentas, aprobaciones de préstamos y análisis predictivos para estrategias de inversión.

3. Venta minorista y comercio electrónico

Los minoristas utilizan el procesamiento de datos para analizar las preferencias de los clientes, optimizar la gestión del inventario y personalizar las campañas de marketing. Los datos transaccionales, los patrones de comportamiento de los clientes y la logística de la cadena de suministro pueden analizarse para optimizar las operaciones.

Por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico puede utilizar el procesamiento de datos para motores de recomendación, mostrando productos dinámicamente según el historial de navegación y el comportamiento de compra del cliente.

4. Gestión de la fabricación y la cadena de suministro

Los fabricantes aprovechan el procesamiento de datos para optimizar las líneas de producción, pronosticar la demanda y prevenir fallos en los equipos. Mediante el mantenimiento predictivo basado en aprendizaje automático, las empresas pueden analizar los datos de los sensores de la maquinaria y abordar de forma preventiva posibles problemas antes de que provoquen tiempos de inactividad.

Además, el análisis de datos en tiempo real ayuda a las empresas a optimizar la logística de la cadena de suministro al predecir las necesidades de inventario y reducir el desperdicio.

5. Gobierno y sector público

Los gobiernos de todo el mundo aprovechan el procesamiento de datos para la formulación de políticas, la administración pública y la prestación de servicios eficaces. Desde las estadísticas de población y el análisis de datos censales hasta la seguridad pública y la gestión de infraestructuras, el procesamiento de datos facilita la toma de decisiones informada y la asignación eficiente de recursos.

Los organismos encargados de hacer cumplir la ley también pueden utilizar análisis de datos en tiempo real para predecir y prevenir delitos.

6. Telecomunicaciones y medios de comunicación

Las empresas de telecomunicaciones utilizan el procesamiento de datos para optimizar la red, la facturación y el análisis de clientes. Los proveedores de contenido y las plataformas de streaming lo aprovechan para recomendar contenido personalizado según las preferencias y el historial de visualización del usuario.

7. Educación e investigación

Las instituciones educativas utilizan el procesamiento de datos para analizar el rendimiento estudiantil, adaptar el diseño curricular y optimizar los procesos administrativos. Las universidades también utilizan el análisis de datos para monitorear el progreso estudiantil, identificar brechas de aprendizaje y optimizar su oferta educativa.

8. Transportación

Las empresas de logística utilizan el procesamiento de datos en tiempo real para la gestión de flotas, la optimización de rutas y la previsión de la demanda. Esto garantiza entregas puntuales, ahorros de costes y una mayor satisfacción del cliente. Las aerolíneas, por ejemplo, utilizan el procesamiento de datos para optimizar las rutas de vuelo, optimizar el consumo de combustible y mejorar la experiencia de los pasajeros.

El futuro del procesamiento de datos

El procesamiento de datos está experimentando una auténtica revolución gracias al rápido avance de las tecnologías de IA. Si a esto le sumamos la escalabilidad de la computación en la nube, se están ampliando los límites de la cantidad y el alcance del procesamiento de datos.

Esto no sólo significa que las organizaciones grandes y pequeñas pueden aprovechar el procesamiento de datos para una mejor toma de decisiones, sino que también significa que hacerlo es mucho más rentable y eficiente.

Estos avances tecnológicos también implican que las soluciones de procesamiento de datos se están volviendo mucho más sofisticadas. Por ejemplo, funciones como la automatización de tareas repetitivas, las canalizaciones de datos autoadaptables y la preparación de datos en la nube, entre otras, están empoderando a los usuarios de datos de todo el mundo.

Ahí es donde Astera entra en juego.

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El procesamiento automatizado de datos es el camino a seguir, ya que su contraparte manual se ha vuelto redundante. Permite soluciones sostenibles con menor probabilidad de errores, un tiempo de ejecución mínimo y una menor inversión.

Las empresas dependen ahora más de datos de calidad y esta necesidad seguirá aumentando. Automatización de datos Optimiza las operaciones comerciales al eliminar tareas manuales repetitivas, permitiéndole concentrarse en el crecimiento del negocio. El procesamiento automatizado de datos también ayuda a los usuarios empresariales a tomar decisiones críticas con rapidez y en tiempo real.

Astera Utiliza tecnología que prepara, limpia, valida y almacena datos de forma precisa y eficiente. Esto permite una innovación más rápida y la disponibilidad de datos fiables en cada paso. Nuestra solución de integración de datos permite la automatización de datos mediante la programación de tareas, el mapeo basado en IA, la automatización de los flujos de datos y mucho más.

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