Automatización de datos: cómo transforma el panorama empresarial

By |2021-05-18T10:54:33+00:00Febrero 21st, 2020|

La automatización de datos se considera crucial para la sostenibilidad empresarial. Según el Centro Internacional de Datos (IDC), se espera que la esfera global de datos crezca 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, ese crecimiento exponencial de los datos puede convertirse en un desafío. ¿Cómo recopilaría, limpiaría y juntaría todo para el análisis de datos y la automatización?

Eso es mucho con lo que lidiar, ¿no?

Aquí es donde la automatización de datos viene a su rescate.

En este blog, explicaremos qué es la automatización de datos y cómo puede ayudar a mejorar la eficiencia de sus procesos de integración para el análisis de datos automatizado. Además, veremos qué tipo de datos requieren automatización y una guía rápida paso a paso para ayudarlo a comenzar con una estrategia de automatización de datos utilizando las herramientas de automatización de procesos adecuadas.

automatización de datos

Fuente: ASIFocus

¿Qué es la automatización de datos?

La definición de automatización de datos es el proceso de cargar, manejar y procesar 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 se puede clasificar en tres pasos simples:

  • Extracción 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

Automatizar el proceso de obtención de datos no solo ahorra tiempo y dinero, sino que también mejora la eficiencia empresarial. La automatización de datos también ayuda a reducir errores a través de la validación de datos y asegura que los datos se carguen en un formato estructurado. La recopilación de información empresarial importante a partir de sus datos es necesaria para que la empresa avance en la dirección correcta. Por lo tanto, tener un proceso de análisis de datos automatizado ayudaría 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 ha entendido el significado de la automatización de datos y ha explorado diferentes ejemplos de automatización, analicemos los beneficios de la automatización de datos.

Ventajas de la automatización de datos: ¿Por qué es importante la automatización de datos para su negocio?

La automatización de datos ofrece grandes incentivos para una empresa. Es una solución productiva y rentable para una organización. Las empresas pueden beneficiarse ahorrando costos y aumentando la eficiencia del trabajo al automatizar algunos de sus procesos. Esto también podría ser beneficioso para los empleados, que pueden concentrarse en actividades desafiantes y altamente estimulantes en lugar de realizar tareas repetitivas y aburridas.

Además, la automatización de datos garantiza la coherencia. Mantener la calidad del trabajo es fundamental para las empresas, que podrían verse comprometidas al realizar procesos manuales.

La automatización de datos mejora la integración

La automatización de datos ayuda a mejorar la integración de datos de múltiples fuentes de datos en una sola. A continuación, se muestran algunas formas en las que puede revolucionar los procesos comerciales:

1. Reduce el tiempo

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. Tiene que 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 tubería de datos. Además, minimiza la intervención manual, lo que significa una baja utilización de recursos, ahorro de tiempo y una mayor fiabilidad 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 cambio (CDC), todos los cambios realizados a nivel de origen se propagan en todo el sistema empresarial en función de los desencadenantes. Por el contrario, la actualización manual de las tareas de datos consume tiempo y requiere una gran experiencia.

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

integración de datos

Cómo empezar con la automatización de datos

Idealmente, las ventas, los clientes y los datos de inventario deben automatizarse. Pero si considera que cualquier otro tipo de datos es esencial para sus esfuerzos empresariales, inclúyalo también en la línea de automatización.

Esto se debe a que la automatización reduce la dependencia de los recursos y 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 correctos 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 mayor, probablemente sea un candidato para la automatización de datos.

Estrategia de automatización de datos: lo que debe saber

Sin una estrategia de automatización de datos adecuada, su empresa se desviará del camino correcto y esto puede resultar en una pérdida de tiempo y recursos. 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 de datos.

1. Clasificar datos

El primer paso en la automatización de datos es categorizar datos fuente de acuerdo a 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 que son parte integral 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 difíciles 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 que tiene todas las características esenciales requeridas para procesar o actualizar datos mientras se conserva la calidad.

4. Programar datos para actualizaciones

El último paso es programar sus datos para actualizaciones oportunas. Para este paso, se recomienda seleccionar una herramienta ETL que tenga funciones de automatización de procesos como la programación de trabajos, la automatización del flujo de trabajo, etc. Esto garantiza la ejecución del proceso sin ninguna intervención manual.

Tener en cuenta estos cuatro pasos le ayudará a desarrollar una estrategia exitosa para su proceso de automatización de datos.

El futuro de las herramientas de automatización de datos

La creciente popularidad de la ciencia de datos de automatización ha allanado el camino para un concepto interesante en los modelos de aprendizaje automático llamado ingeniería de funciones automatizadas. Es el proceso de extraer características de datos sin procesar a través de técnicas de minería de datos.

Aunque la ingeniería de características automatizadas es un método relativamente nuevo, tiene el potencial de resolver una serie de 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 son imprescindibles para la sostenibilidad a largo plazo de sus iniciativas comerciales basadas en datos. El manejo manual de datos puede aumentar las posibilidades de errores, el tiempo de ejecución y la inversión de recursos. A medida que avancemos, la necesidad de datos de calidad para los informes comerciales solo aumentará. Hoy en día, las empresas dependen más de la calidad de los datos. Es algo que simplemente no se puede registrar a través de procesos manuales y la automatización de datos 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 empresarial. El análisis de datos automatizado ayuda aún más a los usuarios comerciales a tomar decisiones comerciales críticas con prontitud y en tiempo real.

Astera Centerprise permite la automatización de datos mediante la programación de trabajos. Puede crear fácilmente mapas de datos y automatizarlos en eventos / disparadores / acciones. Por ejemplo, la entrega de un archivo, un correo electrónico o un cambio de valor. Obtenga más información sobre cómo esta herramienta de automatización de datos puede ayudarlo a extraer conocimientos de calidad para la mejora empresarial.

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