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, estos grandes datos pueden 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, cubriremos:
- ¿Qué es la automatización de datos?
- Casos de uso de automatización de datos
- Ventajas de la automatización de datos
- Cómo empezar con la automatización de datos
- Adoptar una estrategia efectiva de automatización de datos a través de 8 pasos clave
- El futuro de las herramientas de automatización
¿Qué es la automatización de datos?
La automatización de datos, habilitada por los sistemas de procesamiento de datos, es el proceso de carga, manejo y procesamiento de datos a través de herramientas de procesamiento de datos 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 almacenamiento 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 un procesamiento de datos automatizado en el análisis de datos ayuda a los usuarios comerciales a concentrarse en analizar los datos en lugar de prepararlos.
Casos de uso de automatización de datos
En el vertiginoso mundo actual, existen varios ejemplos cotidianos de procesamiento automático de datos, tales como:
- Servicio al cliente
- Soporte de escritorio
- Automatización de órdenes de compra
- Análisis de empleados
- 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.
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 con los errores. ¿Sabes que rectificar errores pasados puede causar un costo extra? 25,000 horas anuales a un costo de $878,000? Imagine la cantidad de ahorro de tiempo y costos que se puede lograr aprovechando la automatización. De hecho, unSegún una encuesta de McKinsey, la automatización puede permitir ahorros de hasta un 30%.
3. 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 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.
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 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, 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 una herramienta de extracción de datos automatizada, asegúrese de que sea compatible con 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.
La identificación de 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
A continuación, programe sus flujos de datos para recibir actualizaciones oportunas. Para este paso, seleccionar una herramienta ETL con funciones de automatización de procesos como programación de trabajos, automatización del flujo de trabajo, etc., garantiza la ejecución del proceso sin ninguna 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 características automatizadas. Es el proceso de extraer características de datos sin procesar a través de técnicas de minería de datos y recopilación 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.
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.
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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.
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.
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