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Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

¿Qué es el procesamiento de datos? Definición y Etapas

2nd abril, 2024

El procesamiento efectivo de datos es un aspecto crítico para que las empresas obtengan acceso a información valiosa y mantengan una ventaja competitiva. Por lo tanto, comprender la importancia de procesar datos según las mejores prácticas puede ayudar a desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento y éxito.

¿Qué es el procesamiento de datos?

El procesamiento de datos implica transformar datos sin procesar en información valiosa para las empresas. En general, los científicos de datos procesan datos, lo que incluye recopilarlos, organizarlos, limpiarlos, verificarlos, analizarlos y convertirlos en formatos legibles, como gráficos o documentos. El procesamiento de datos se puede realizar utilizando tres métodos, es decir, manual, mecánico y electrónico.

El objetivo es aumentar el valor de la información y facilitar la toma de decisiones. Esto permite a las empresas mejorar sus operaciones y tomar decisiones estratégicas oportunas. Las soluciones automatizadas de procesamiento de datos, como la programación de software de computadora, juegan un papel importante en esto. Puede ayudar a convertir grandes cantidades de datos, incluidos big data, en conocimientos significativos para la gestión de calidad y la toma de decisiones.

Seis etapas del ciclo de procesamiento de datos

El ciclo de procesamiento de datos describe los pasos que se deben realizar con los datos sin procesar para convertirlos en información valiosa y útil. Este proceso consta de las siguientes seis etapas:

Recolectar Datos

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

Preparación de datos

Luego se preparan y limpian los datos recopilados en la primera etapa. En esta etapa, también conocida como "preprocesamiento", los datos sin procesar se organizan para ayudar en la implementación de etapas posteriores. Limpieza de datos o preparación de datos Implica eliminar errores, eliminar ruido y eliminar datos incorrectos (datos inexactos o incorrectos) para clasificarlos en datos de alta calidad.

Los datos de entrada

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 un almacén de datos como Astera Creador de almacenes 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.

Procesamiento 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).

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 de datos legible, como documentos, gráficos, imágenes, etc. Ahora todos los miembros de la organización pueden utilizar los datos, y no solo los datos. científicos, para ayudarlos en sus respectivos proyectos de análisis de datos.

Almacenamiento de datos

Esta etapa final del ciclo implica almacenar los datos procesados ​​para uso futuro. Este paso se lleva a cabo después de usar la información requerida para implementaciones y conocimientos inmediatos. En esta etapa, las organizaciones almacenan datos con fines de referencia o para permitir un acceso fácil y rápido a los miembros de la organización para uso futuro.

Tipos

Los siguientes tipos se diferencian en función de la fuente de datos y los pasos realizados por el procesador. Cada tipo tiene un propósito diferente y su implementación depende en gran medida de los datos sin procesar disponibles.

  • Procesamiento por lotes: El sistema descompone una gran cantidad de datos en unidades/lotes más pequeños antes de recopilarlos y procesarlos.
  • Procesamiento en tiempo real: Por lo general, implica el procesamiento y la transferencia de datos tan pronto como el sistema los obtiene, para ayudar en la toma rápida de decisiones.
  • Procesamiento en línea: Implica el procesamiento automático de datos al ingresarlos automáticamente a través de una interfaz tan pronto como estén disponibles.
  • Multiprocesamiento: Dividir un sistema informático en procesadores más pequeños para distribuir el procesamiento de datos entre ellos, al tiempo que garantiza una ejecución coherente. Los ingenieros de datos también se refieren a esto como procesamiento paralelo.
  • Tiempo compartido: Permitiendo que múltiples usuarios accedan al sistema informático simultáneamente, para ejecutar el proceso.

El futuro del procesamiento

Estructurado vs no estructurado

El futuro de esta innovación gira en torno al concepto de nube. La tecnología en la nube permite métodos electrónicos de procesamiento de datos que aceleran su velocidad, eficiencia y eficacia. Por lo tanto, ayuda a generar análisis oportunos y de mayor calidad. Esto significa que cada organización ahora tiene más datos para utilizar y aumenta la cantidad de información valiosa extraída.

La computación en la nube permite que las empresas no solo implementen estas etapas, sino que también las actualicen incorporando cambios innovadores y actualizaciones. Las tecnologías de nube de big data permiten a las empresas combinar todas sus plataformas en un sistema fácilmente adaptable.

Las grandes corporaciones no son las únicas que se benefician de la tecnología en la nube. De hecho, las pequeñas empresas pueden obtener grandes beneficios por sí mismas. Ofrece una inmensa escalabilidad a las empresas sin incurrir en precios elevados.

Las innovaciones de TI exactas que crearon big data y sus desafíos asociados también nos han brindado las soluciones. La nube puede manejar grandes cargas de trabajo que son una característica importante de las operaciones de big data.

Iniciar procesamiento de datos con Astera Centerprise

Implemente el procesamiento de datos en múltiples nubes con Astera Centerprise

El procesamiento de datos automatizado es el camino a seguir, ya que su contraparte manual se ha vuelto redundante debido a la innovación en tecnología. Permite soluciones sostenibles con posibilidades reducidas de errores, tiempo de ejecución e inversión.

Las empresas ahora dependen más de los datos de calidad. Con el paso del tiempo, esta necesidad de datos de calidad seguirá aumentando. Automatización de datos agiliza las operaciones de su negocio al eliminar las tareas manuales repetitivas y le permite concentrarse en el crecimiento del negocio. El procesamiento de datos automatizado ayuda aún más a los usuarios comerciales a tomar decisiones comerciales críticas rápidamente en tiempo real.

Astera Centerprise utiliza tecnología que prepara, limpia, valida y almacena datos de manera precisa y eficiente. Permite una innovación más rápida y la disponibilidad de datos confiables en cada paso. Centerprise permite la automatización de datos a través de la programación de trabajos al crear mapas de datos y automatizarlos en activadores o acciones.

Con un Centerprise, los usuarios ahorran tiempo y recursos al permitir que nuestro software automatice todas sus tareas repetitivas. Le permite configurar flujos de datos que transforman y migran datos de un origen al destino deseado. Descubra cómo esta solución automatizada puede ayudarlo a extraer información de calidad para mejorar su negocio.

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