¿Qué es la transferencia de datos y por qué es importante? Una guía completa

• ¿Qué es la transferencia de datos?
• ¿Por qué es importante la recopilación de datos?
• Diferentes etapas de la recopilación de datos
• Beneficios de la transferencia de datos
• ¿En qué se diferencia Data Munging de ETL?
• Desafíos de la transmisión de datos
• La necesidad de automatización
• Astera ReportMiner — Su primer paso para la recopilación de datos

¿Qué es la transferencia de datos?

La manipulación de datos es el proceso de preparación de datos sin procesar para informes y análisis. Incorpora todas las etapas previas al análisis, incluyendo estructuración, limpieza, enriquecimiento y validación de los datos. El proceso también implica la transformación de datos, como la normalización de conjuntos de datos para crear asignaciones de uno a muchos. También se le conoce como manipulación de datos.

¿Por qué es importante la recopilación de datos?

Las empresas evolucionan con el tiempo, al igual que los desafíos de la gestión de datos. La manipulación de datos desempeña un papel crucial a la hora de afrontar estos desafíos, haciendo que los datos sin procesar sean utilizables para BI. Hay varias razones por las que se ha convertido en una práctica común entre las empresas modernas.

Para empezar, las empresas reciben datos de diferentes fuentes y sistemas. Puede ser difícil reunir todos los datos contenidos en estas fuentes dispares. La recopilación de datos ayuda a romper estos silos de datos y permite a las organizaciones recopilar datos en un repositorio centralizado y comprender el contexto empresarial de la información.

Durante el proceso de recopilación de datos, los datos se limpian, transforman y validan para maximizar la precisión, la relevancia y la calidad. Como resultado, los datos son precisos, actualizados y relevantes y muestran una imagen completa a los responsables de la toma de decisiones.

Diferentes etapas de la recopilación de datos

Descubrimiento de datos

Todo comienza con un objetivo definido y el proceso de análisis de datos no es una excepción. El descubrimiento de datos es la primera etapa de la recopilación de datos, donde los analistas de datos definen el propósito de los datos y cómo lograrlo a través del análisis de datos. El objetivo es identificar los posibles usos y requisitos de los datos.

En la etapa de descubrimiento, la atención se centra más en los requisitos comerciales relacionados con los datos que en las especificaciones técnicas. Por ejemplo, los analistas de datos se centran en qué indicadores o métricas clave de rendimiento serán útiles para mejorar el ciclo de ventas en lugar de cómo obtener los números relevantes para el análisis.

Estructuración de datos

Una vez que se identifican y describen los requisitos, la siguiente etapa es estructurar los datos sin procesar para que sean legibles por máquina. Los datos estructurados tienen un esquema bien definido y siguen un diseño coherente. Piense en datos perfectamente organizados en filas y columnas disponibles en hojas de cálculo y bases de datos relacionales.

El proceso involucra la extracción cuidadosa de datos de varias fuentes, incluyendo estructurado y no estructurado documentos empresariales. Los conjuntos de datos capturados se organizan en un repositorio formateado, por lo que son legibles por máquina y pueden manipularse en las fases posteriores.

Limpieza de datos

Una vez que los datos están organizados en un formato estandarizado, el siguiente paso es limpieza de datos. Esta etapa aborda una variedad de problemas de calidad de datos, que van desde valores faltantes hasta conjuntos de datos duplicados. El proceso consiste en detectar y corregir estos datos erróneos para evitar vacíos de información.

La limpieza de datos sienta las bases para un análisis de datos preciso y eficiente. Se aplican varias transformaciones, como Quitar, Reemplazar, Buscar y reemplazar, etc., para eliminar texto redundante y valores nulos, así como para identificar campos faltantes, entradas fuera de lugar y errores tipográficos que pueden distorsionar el análisis.

Enriquecimiento de datos

Los datos estructurados y limpios ahora están listos para el enriquecimiento. Es un proceso que implica agregar uno o varios conjuntos de datos de diferentes fuentes para generar una vista holística de la información. Como resultado, los datos se vuelven más útiles para informes y análisis.

Por lo general, implica la agregación de múltiples fuentes de datos. Por ejemplo, si se encuentra una identificación de pedido dentro de un sistema, un usuario puede comparar esa identificación de pedido con una base de datos diferente para obtener más detalles como el nombre de la cuenta, el saldo de la cuenta, el historial de compras, el límite de crédito, etc. Esta información adicional "enriquece" la identificación original con mayor contexto.

Validación de datos

Validar la precisión, integridad y confiabilidad de los datos es imperativo para el proceso de manipulación de datos. Siempre existe el riesgo de imprecisiones en los datos durante el proceso de transformación y enriquecimiento de datos; por lo tanto, es necesaria una verificación final para validar que la información de salida sea precisa y confiable.

Validación de datos contrasta con la limpieza de datos en que rechaza cualquier dato que no cumpla con reglas o restricciones predefinidas. también comprueba la exactitud y el significado de la información.

Hay diferentes tipos de controles de validación; Aquí hay unos ejemplos:

• Verificación de consistencia: la fecha de una factura puede ser restringida para que no sea anterior a la fecha de su pedido.
• Validación de tipo de datos: el campo de fecha y mes solo puede contener números enteros del 1 al 31 y del 1 al 12, respectivamente.
• Validación de rango y restricción: el campo de la contraseña debe tener al menos ocho caracteres, incluidas letras mayúsculas, minúsculas y dígitos numéricos.

Beneficios de la transferencia de datos

Las empresas utilizan soluciones de datos automatizadas para realizar actividades de recopilación de datos sin problemas, es decir, limpiar y transformar los datos de origen en información estandarizada para el análisis de conjuntos de datos cruzados. Existen numerosos beneficios de la manipulación de datos. Ayuda a las empresas:

• elimine los silos de datos e integre varias fuentes (como bases de datos relacionales, servidores web, etc.).
• mejorar la usabilidad de los datos mediante la transformación de datos sin procesar en información compatible y legible por máquina para los sistemas comerciales.
• Procese grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa para el análisis empresarial.
• garantizar una alta calidad de los datos para tomar decisiones estratégicas con mayor confianza.

La manipulación de datos es fácil con Astera ReportMiner

Más información

¿En qué se diferencia Data Munging de ETL?

Mientras que ETL se ocupa de conjuntos de datos relacionales estructurados o semiestructurados, la recopilación de datos implica la transformación de conjuntos de datos complejos, incluidos los datos no estructurados que no tienen un esquema predefinido. En contraste con el caso de uso de informes de ETL, el objetivo principal de la disputa de datos es el análisis exploratorio, es decir, nuevas formas de ver los datos para agregar valor y producir conocimientos comerciales.

Desafíos de la transmisión de datos

La transmisión de datos presenta varios obstáculos para las organizaciones. Para empezar, los datos provienen de múltiples fuentes y deben enviarse a diferentes destinos, por lo que es fundamental contar con una solución que tenga tantos conectores como sea posible.

Además, el uso de bibliotecas de código abierto - por ejemplo, Pandas— puede ser una actividad que requiere mucho tiempo. Los analistas de datos necesitan una gran cantidad de transformaciones preprogramadas para manejar las actividades diarias de manipulación de datos de manera eficiente.

Los analistas de datos modernos priorizan las soluciones de administración y extracción de datos sin código porque les permiten maximizar la productividad y administrar las fases de manipulación de datos de manera más fluida.

La gestión de grandes volúmenes de datos también es un gran desafío, ya que el tiempo de procesamiento de datos está relacionado con el tamaño de los datos. La extracción de datos de documentos no estructurados a menudo consume mucho tiempo y obstaculiza el proceso de disputa de datos.

La necesidad de automatización

Los científicos de datos dedican una cantidad considerable de su tiempo a recopilar datos. Encuesta de anaconda sugiere que solo la carga y limpieza de datos toma aproximadamente el 45 por ciento de su tiempo. Las empresas modernas se dan cuenta de que sus recursos pasan la mitad del tiempo haciendo el tedioso trabajo de preparación de datos (trabajo de conserje de datos, como dirán algunos) y busque formas de automatizar el proceso de manipulación de datos.

Las soluciones automatizadas permiten a las empresas abordar los cuellos de botella de la gestión de datos, por lo que, en lugar de dedicar tiempo a la disputa de datos, los analistas de datos pueden dedicar más tiempo al uso de la información refinada para informes y análisis. Las soluciones modernas de gestión de datos minimizan el lapso de tiempo entre los datos sin procesar y el análisis y facilitan la toma de decisiones basada en datos.

Astera ReportMiner — Su primer paso para la recopilación de datos

Astera ReportMiner es una solución de extracción de datos de nivel empresarial que puede automatizar y optimizar sus actividades de recopilación de datos. La plataforma automatizada y sin código está diseñada para transformar instantáneamente grandes volúmenes de datos no estructurados en información procesable. Como resultado, puede poner en marcha su iniciativa de análisis y habilitar la toma de decisiones basada en datos.

Usar Astera ReportMiner, usted puede:

• Obtenga datos de varias fuentes no estructuradas como COBOL PDF, PRN, TXT, XLS y más.
• Cree modelos de informes para extraer datos de documentos no estructurados a escala para su posterior procesamiento.
• Diseñe plantillas reutilizables que se puedan usar para capturar datos de archivos con diseños y estructuras similares.
• Configure reglas de validación de datos personalizadas para garantizar que los datos analizados cumplan con el formato deseado y los requisitos comerciales.
• Utilice una amplia biblioteca de conectores integrados para transportar datos preparados al destino que elija.

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