Automatización de datos: cómo transforma el panorama empresarial

By |2022-04-19T10:29:10+00:00Febrero 21st, 2020|

La automatización de datos se considera crucial para la sostenibilidad empresarial. Según el Centro Internacional de Datos (IDC), la esfera global de datos crecerá hasta 163 zettabytes para 2025. Eso equivale a 163 billones de gigabytes o diez veces más que la cantidad registrada en 2016. Para una empresa, este crecimiento exponencial de datos puede convertirse en un desafío. ¿Cómo recopilaría, limpiaría y ensamblaría para la gestión, el análisis y la automatización de datos? Todo el proceso sería una tarea tremenda.

¡No se preocupe, la automatización de datos viene a su rescate!

En este blog, explicaremos:

automatización de datos

Fuente: ASIFocus

¿Qué es la automatización de datos?

La definición de automatización de datos es el proceso de carga, manejo y procesamiento de datos a través de herramientas automatizadas en lugar de realizar manualmente todas estas tareas.

Implica tres elementos comunes: Extraer, transformar, y Carga (también llamado ETL). El proceso ETL se clasifica en tres sencillos pasos:

  • Extraer datos de una o más fuentes
  • Transformar en el formato requerido del sistema de destino mediante la aplicación de transformaciones, como ordenar, filtrar, etc.
  • Carga en el sistema de destino, como una base de datos o un almacén de datos

La automatización del proceso de abastecimiento de datos ahorra tiempo y dinero al mismo tiempo que mejora la eficiencia empresarial. También ayuda a reducir los errores mediante la validación de datos y garantiza que los datos cargados estén estructurados. La recopilación de información empresarial esencial a partir de sus datos es necesaria para que la empresa progrese en la dirección correcta. Por lo tanto, tener automatización en el análisis de datos ayuda a los usuarios comerciales a concentrarse en analizar los datos en lugar de prepararlos.

Ejemplos de automatización de datos

En el mundo cambiante de hoy, existen varios ejemplos cotidianos de automatización de datos, como:

  1. Servicio al cliente
  2. Soporte de escritorio
  3. Automatización de órdenes de compra
  4. Análisis de empleados
  5. Programar reuniones

Ahora que entendió el significado de la automatización de datos y exploró sus ejemplos, analicemos sus beneficios. 

Ventajas de la automatización de datos: ¿por qué es importante para su empresa?

La automatización de datos ofrece excelentes incentivos para un negocio. Es una solución productiva y rentable para una organización, ya que mejora la eficiencia del trabajo y ahorra costos. Además, la automatización también es beneficiosa para los empleados, que pueden concentrarse en actividades desafiantes y altamente estimulantes en lugar de tareas monótonas.

Además, la gestión de datos automatizada garantiza la coherencia. Mantener la calidad del trabajo es crucial para las empresas, ya que los procesos manuales podrían verse comprometidos.

Además, la automatización ayuda a mejorar la integración de datos de múltiples fuentes de datos a una sola. Aquí hay algunas formas en que la integración automatizada puede revolucionar los procesos comerciales:

1. Tiempo reducido

Seamos sinceros; procesar grandes volúmenes de datos provenientes de fuentes dispares no es una tarea fácil. Los datos extraídos de diferentes fuentes varían en formato. Por lo tanto, debe ser estandarizado y validado antes de ser cargado en un sistema unificado.

La automatización ahorra mucho tiempo en el manejo de tareas que forman parte de la canalización de datos. Además, minimiza la intervención manual, lo que significa una baja utilización de recursos, ahorro de tiempo y mayor confiabilidad de los datos.

2. Mejor rendimiento y escalabilidad

La automatización de datos garantiza un mejor rendimiento y escalabilidad de su entorno de datos. Por ejemplo, al habilitar la captura de datos de cambios (CDC), todos los cambios realizados en el nivel de origen se propagan por todo el sistema empresarial en función de los desencadenantes. Por el contrario, la actualización manual de tareas consume tiempo y requiere una gran experiencia.

Con las herramientas de integración de datos automatizadas, cargar datos y administrar CDC es solo una cuestión de arrastrar y soltar objetos en el diseñador visual sin escribir código.

Cómo empezar con la automatización de datos

Idealmente, los datos de ventas, clientes e inventario deberían automatizarse. Pero si considera que cualquier otro tipo de datos es esencial para los esfuerzos de su empresa, es mejor incluirlo también en el proceso de automatización. Esto reduce la dependencia de los recursos y le facilita el mantenimiento de la integridad y la calidad de los datos a largo plazo.

Aquí hay una lista de verificación para ayudarlo a decidir los candidatos adecuados para la automatización de datos:

  • ¿Los datos requieren actualizaciones frecuentes?
  • ¿Requiere manipulación antes de cargar / procesar?
  • ¿El volumen de datos es alto?
  • ¿Los datos provienen de fuentes heterogéneas?

En pocas palabras, cualquier conjunto de datos que necesite actualizaciones, transformaciones o manipulaciones frecuentes, y que tenga un tamaño más significativo, es probablemente un candidato para la automatización de datos.

Estrategia de automatización de datos: lo que debe saber

La ausencia de una estrategia de automatización adecuada puede resultar en una pérdida de tiempo y recursos para su empresa. También puede costarle más en términos de pérdida de ingresos. Por lo tanto, su estrategia de automatización del proceso de datos debe estar alineada con los objetivos de su empresa.

Aquí hay una guía paso a paso para ayudarlo a poner en práctica su estrategia de automatización.

1. Clasificar datos

El primer paso en este proceso es categorizar datos fuente según la prioridad y facilidad de acceso. Consulte el inventario de su sistema fuente e identifique las fuentes a las que puede acceder. Si está utilizando una herramienta de extracción de datos automatizada, asegúrese de que sea compatible con los formatos integrales de sus operaciones comerciales.

2. Transformaciones del esquema

El siguiente paso consiste en identificar transformaciones esencial para convertir los datos de origen al tamaño deseado. Por ejemplo, podría ser tan fácil como convertir acrónimos complicados en nombres de texto completo o tan complejo como transformar DB relacional datos en un archivo CSV. Es crucial identificar las transformaciones correctas para obtener los resultados deseados durante la automatización de datos; de lo contrario, todo su conjunto de datos puede ser erróneo.

3. Desarrolle y pruebe el proceso ETL

Según los requisitos de automatización de datos descritos en los dos pasos anteriores, seleccione un Herramienta ETL con todas las características esenciales requeridas para procesar o actualizar datos manteniendo la calidad.

4. Programar datos para actualizaciones

El último paso es programar sus datos para actualizaciones oportunas. Para este paso, seleccionar una herramienta ETL con funciones de automatización de procesos como programación de trabajos, automatización de flujos de trabajo, etc. Garantiza la ejecución del proceso sin ninguna intervención manual.

Tener en cuenta estos cuatro pasos le ayudará a desarrollar una estrategia exitosa para sus procesos de datos.

Futuro de las herramientas de automatización

La creciente popularidad de la ciencia de la automatización ha allanado el camino para conceptos interesantes en modelos de aprendizaje automático llamados ingeniería de características automatizadas. Es el proceso de extraer características de datos sin procesar a través de técnicas de minería de datos.

Aunque la ingeniería de características automatizada es un método comparativamente nuevo, puede resolver varias dificultades de proyectos de ciencia de datos utilizando conjuntos de datos del mundo real.

Inicie la automatización de datos con Astera Centerprise

El análisis de datos y la automatización de datos son imprescindibles para la sostenibilidad duradera de sus iniciativas empresariales basadas en datos. El manejo manual de datos puede aumentar las posibilidades de errores, el tiempo de ejecución y la inversión en recursos. A medida que avanzamos, la necesidad de datos de calidad para los informes comerciales solo aumentará. Actualmente, las empresas confían más en la calidad de los datos. No se puede registrar a través de procesos manuales, y la automatización resuelve este problema de una vez por todas.

Al eliminar las tareas manuales repetitivas, la automatización de datos agiliza sus procesos comerciales y le permite concentrarse en el crecimiento del negocio. El análisis de datos automatizado ayuda aún más a los usuarios comerciales a tomar decisiones comerciales críticas rápidamente en tiempo real.

Astera Centerprise permite la automatización de datos a través de la programación de trabajos. Puede crear fácilmente mapas de datos y automatizarlos en eventos/desencadenadores/acciones, como la eliminación de archivos, el correo electrónico o el cambio de valor. Descubra cómo esta solución automatizada puede ayudarlo a extraer información de calidad para mejorar su negocio.