El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Automatización de datos: todo lo que necesita saber
La automatización de datos es cada vez más crucial para la sostenibilidad empresarial, especialmente considerando el crecimiento exponencial del volumen de datos. Pero no se trata solo del volumen; las fuentes y los tipos de datos también están aumentando.
Según el Centro Internacional de Datos (IDC), la esfera global de datos crecerá hasta 163 zettabytes en 2025. Eso equivale a 163 billones de gigabytes, o diez veces más que la cantidad registrada en 2016.
Para una empresa, el big data puede convertirse en un desafío o en una oportunidad. ¿Cómo lo recopilaría, lo depuraría y lo consolidaría? datos de gestión¿, análisis y automatización?
Sí, todo el proceso sería una tarea enorme, ¡pero ahí es donde la automatización de datos viene al rescate!
En este blog, hablaremos sobre la automatización de datos, sus beneficios, casos de uso, los pasos de una estrategia de automatización eficaz y el futuro de las herramientas de automatización. ¡Comencemos!
¿Qué es la automatización de datos?
La automatización de datos, habilitada por los sistemas de procesamiento de datos, consiste en cargar, gestionar y procesar datos mediante herramientas automatizadas, en lugar de realizar todas estas tareas manualmente. La idea es minimizar la intervención humana en la recopilación, carga, transformación, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos.
Las herramientas de automatización de datos pueden automatizar tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, incluida la ingesta, transformación, limpieza, validación e integración de datos.
La automatización de datos generalmente implica tres elementos comunes: Extraer, transformar, y Carga (también llamado ETL). El proceso ETL consta de 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 almacenamiento de datos.
Automatizar el proceso de obtención de datos ahorra tiempo y dinero, a la vez que mejora la eficiencia empresarial. Además, ayuda a reducir errores mediante la validación de datos y garantiza que los datos cargados estén estructurados. Recopilar información empresarial esencial a partir de los datos es fundamental para que la empresa avance en la dirección correcta.
En resumen, tener automatizado proceso de datos en análisis de datos ayuda a los usuarios empresariales a centrarse en analizar datos en lugar de prepararlos.
Casos de uso de automatización de datos
Las herramientas de automatización de datos funcionan configurando un canal de datos que puede recopilar automáticamente datos de distintas fuentes, procesarlos y transformarlos para que sean adecuados para el destino y luego entregarlos a almacenes de datos o herramientas de análisis y BI.
A medida que los datos se mueven a través de un canal de datos, diferentes tecnologías de automatización, basadas en aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), entran en juego para completar el proceso.
Veamos algunos casos de uso populares de automatización de datos en la vida real:
1. Captura inteligente de datos
- Caso de uso: Implementar tecnologías como reconocimiento óptico de caracteres (OCR), escaneo de códigos de barras y reconocimiento de objetos para extraer y procesar información de fuentes de datos semiestructurados y no estructurados.
- Ejemplo: La captura inteligente de datos automatiza y acelera la extracción de datos, aplicando información en tiempo real y automatizando procesos en función de la información extraída. Esto reduce las tareas manuales y los errores humanos, optimizando las operaciones en diversos sectores, como el comercio minorista, la logística y la sanidad.
2. Análisis aumentado
- Caso de uso: Utilizar el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para automatizar los procesos de análisis de datos, lo que permite a los usuarios interactuar con los datos de forma más intuitiva y obtener información sin una gran experiencia técnica.
- Ejemplo: En la agricultura, el análisis aumentado puede procesar datos sobre el uso del agua, las condiciones del suelo y el crecimiento de los cultivos para brindar información útil, ayudando a los agricultores a tomar decisiones informadas para optimizar el rendimiento y la utilización de los recursos.
3. IA automática
- Caso de uso: Automatizar todo el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático, desde la preparación de datos y la selección de modelos hasta la ingeniería de características y la optimización de hiperparámetros.
- Ejemplo: Una empresa que desee predecir las respuestas de los clientes a las promociones puede utilizar AutoAI para preparar automáticamente los datos, seleccionar el tipo de modelo adecuado, diseñar funciones relevantes y optimizar los parámetros, lo que da como resultado predicciones precisas con una menor intervención manual.
4. Gestión de inventario impulsada por IA
- Caso de uso: Aplicación de IA para monitorear los niveles de inventario, predecir la demanda y optimizar los procesos de reposición de existencias.
- Ejemplo: Al implementar un sistema de gestión de inventario impulsado por IA, amarra Se logró una reducción del 40% en el exceso de inventario. El sistema analizó los datos de ventas y el comportamiento de los clientes para pronosticar la demanda con precisión, lo que permitió un control de inventario más eficiente.
Ventajas de la automatización de datos: ¿por qué es importante para su empresa?
La automatización de datos ofrece excelentes incentivos para las empresas. Es una solución productiva y rentable para las organizaciones, que mejora la eficiencia laboral y ahorra costos. Además, la automatización también beneficia a los empleados, quienes pueden concentrarse en actividades desafiantes y estimulantes en lugar de tareas monótonas.
1. Tiempo de conocimiento más rápido
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 repetitivas que forman parte de la canalización de datos. Además, minimiza la intervención humana, lo que significa menos tiempo consumido, una mejor utilización de los recursos y una mayor confiabilidad de los datos.
2. Mayor rentabilidad
El objetivo de cualquier negocio es aumentar la rentabilidad, y la automatización tiene un impacto directo en el resultado final, ya que minimiza los errores y los costos asociados a ellos.
¿Sabes que corregir errores pasados puede suponer un gasto extra? 25,000 horas anuales a un costo de $878,000Imagine la cantidad de ahorro de tiempo y costos que se puede lograr al aprovechar la automatización.
De hecho, unaSegún una encuesta de McKinsey, la automatización puede permitir ahorros de hasta un 30%.
3. Una fuerza laboral más feliz
¡Imagínese trabajar en una sola tarea, como la entrada de datos, todos los días durante horas y horas! Las tareas repetitivas pueden hacer que los equipos se sientan infelices e ineficientes. Esto no solo afecta los resultados de la empresa, sino que también crea un desafío para los equipos de recursos humanos.
La automatización de tareas básicas permite que los equipos se concentren en trabajos más complejos y crezcan en sus funciones. También mejora su moral y sentido de pertenencia, lo que les permite ser más eficientes y menos propensos a abandonar.
4. 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 automatizado herramientas de integración de datos, cargar datos y administrar CDC es solo cuestión de arrastrar y soltar objetos en el diseñador visual sin escribir código.
5. Mejora de las relaciones con los clientes
La reducción de errores, la mejora de la eficiencia y una organización energizada ayudan a mejorar el servicio al cliente. Una relación saludable mejora la buena voluntad con los clientes, lo que puede conducir a tratos fluidos y una mayor lealtad de los clientes.
Cómo empezar con la automatización de datos
Idealmente, los datos de ventas, clientes e inventario deberían estar automatizados. Pero si considera que cualquier otro tipo de datos es esencial para los esfuerzos de su empresa, es mejor incluirlos también en el proceso de automatización. Esto reduce la dependencia de los recursos y le facilita el mantenimiento. integridad de los datos y calidad de los datos a la larga.
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, es muy probable que cualquier gran cantidad de datos que necesiten actualizaciones, transformaciones o manipulaciones frecuentes sea un candidato para la automatización de datos.
Adoptar una estrategia efectiva de automatización de datos: 8 pasos clave
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 de procesos de datos, que incluye la utilización de un sistema de procesamiento de datos automatizado, 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. Comprenda sus necesidades y defina objetivos
Antes de implementar cualquier solución, debe comprender completamente sus requisitos de datos. ¿Cuántos datos necesitas procesar? ¿Qué tipo de datos prevalecen en su empresa? ¿Qué procesos de datos se beneficiarán más de la automatización? Estas son algunas de las preguntas que deben tenerse en cuenta.
También necesita definir sus objetivos para el uso de la automatización. Algunos objetivos simples que pueden ayudar son:
- X número de horas ahorradas en el procesamiento de facturas por día.
- Cantidad de $Y ahorrada por analista por mes.
- Reducir la migración de datos en Z horas.
Estos objetivos lo guiarán durante el proceso de implementación y lo ayudarán a evaluar la efectividad de su estrategia.
2. Clasifique los datos y describa los roles de acceso
El segundo paso es clasificar datos fuente según prioridad y facilidad de acceso. Consulte el inventario de su sistema fuente e identifique las fuentes a las que puede acceder. Si está utilizando un sistema automatizado herramienta de extracción de datos, asegúrese de que admita los formatos integrales de sus operaciones comerciales.
Además, determine quién tendrá acceso a los datos. ¿Se dará acceso a cada equipo departamental o se centralizará entre los especialistas de TI?
3. Mapear el flujo de trabajo y esquematizar las transformaciones
El siguiente paso implica delinear el flujo de trabajo esperado en papel. Esto incluye mapear sus fuentes de datos, transformaciones requeridas y destinos.
ldentificación transformaciones es 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.
4. Seleccione las herramientas de automatización de datos adecuadas
Su flujo de trabajo lo ayudará a decidir cómo realizará la automatización. Puede decidir crear una solución usted mismo a través de la codificación, o puede comprar una herramienta de automatización de datos. Su elección dependerá de su presupuesto, alcance y recursos humanos.
Por ejemplo, los equipos pequeños encontrarán un método interno más económico que una herramienta empresarial.
5. Desarrolle y pruebe el proceso ETL
En función de los requisitos descritos en los dos pasos anteriores, seleccione un enfoque de automatización con todas las funciones esenciales necesarias para procesar o actualizar datos manteniendo la calidad. Evalúe cuidadosamente el enfoque, ya sea una herramienta o una solución personalizada, y modifíquelo cuando sea necesario.
6. Programar datos para actualizaciones
Luego, programe sus flujos de datos para actualizaciones oportunas. Para este paso, seleccionando un Herramienta ETL con funciones de automatización de procesos como la programación de trabajos, la automatización del flujo de trabajo, etc., garantiza la ejecución del proceso sin intervención humana.
7. Seguimiento del rendimiento
Realice un seguimiento continuo del rendimiento de su estrategia de automatización. Supervise los indicadores clave, como la velocidad de procesamiento, las horas ahorradas y los errores. Revise y perfeccione periódicamente sus flujos de trabajo para optimizar el rendimiento, identificar áreas de mejora y adaptarse a las necesidades comerciales cambiantes.
8. Evalúe su enfoque
Finalmente, evalúe su estrategia de automatización frente a los objetivos iniciales. Si no funciona, vuelve a la mesa de dibujo. Por otro lado, si su estrategia es exitosa, considere aplicarla a otros procesos y departamentos.
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 funciones automatizadas. Es el proceso de extraer características de datos sin procesar a través de tecnicas de mineria de datos y recopilación de datos. Aunque la ingeniería de funciones automatizada es un método comparativamente nuevo, puede resolver varias dificultades de proyectos de ciencia de datos utilizando conjuntos de datos del mundo real.
Además, las herramientas de automatización de datos están configuradas para ser más fáciles de usar y accesibles. Las interfaces de usuario serán más intuitivas, lo que permitirá a los usuarios con diferentes niveles de experiencia técnica configurar e implementar fácilmente procesos de automatización. La integración con otros sistemas y plataformas también será perfecta, lo que permitirá a las organizaciones aprovechar los datos de varias fuentes y sistemas de manera más efectiva. Además, las soluciones basadas en la nube seguirán ganando protagonismo, proporcionando escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad para organizaciones de todos los tamaños.
Simplifique la automatización de datos con Astera
Automatización de datos con Astera
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 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.
La automatización de datos optimiza los procesos empresariales al eliminar las tareas manuales repetitivas, lo que le permite centrarse en el crecimiento del negocio. El análisis automatizado de datos también ayuda a los usuarios empresariales a tomar decisiones críticas con rapidez y en tiempo real.
Astera 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.
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Autores:
Tehreem Naeem
