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El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

¿Debería construir o comprar su herramienta de análisis de datos?

16 de abril de 2024

Definición de análisis 

Antes de profundizar en las herramientas de análisis de datos, debemos comprender qué significa el análisis.

Considere la siguiente oración: 

El software experto analizó los datos problemáticos. 

Intuitivamente, todos entendemos lo que esto significa, pero ¿qué pasa si lo dividimos en un formato más simple?  

Herramienta de análisis de datos

El proceso de dividir esta oración en su sujeto, verbo y objeto se conoce como análisis lingüístico. Al realizar un análisis lingüístico, los lectores pueden comprender mejor la intención detrás de las palabras de un autor. 

De la misma manera que los lectores utilizan el análisis lingüístico para dar sentido al lenguaje, las empresas utilizan el análisis de datos para dar sentido a sus datos. 

¿Qué es el análisis de datos?

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de convertir datos de un formato a otro. El uso más común del análisis de datos es convertir código HTML sin procesar en formato JSON. 

Pero, ¿es este el único caso de uso de análisis de datos? No exactamente. 

Los archivos PDF, correos electrónicos, archivos de audio y muchos otros tipos de archivos pueden almacenar datos empresariales. El análisis de datos es la conversión de cualquiera de estos tipos de archivos a formatos más comprensibles. 

¿Cómo funciona un analizador? 

Un analizador no se ocupa de analizar todos los puntos de datos dentro de un documento comercial. Más bien, los datos se recopilan en un conjunto predefinido de reglas.

Por lo tanto, el análisis de datos se logra en los siguientes dos pasos: 

  1. En primer lugar, definir las reglas que subrayan qué datos deben capturarse
  2. Y luego, realizar las transformaciones adecuadas en los datos analizados para que estén listos para el almacenamiento y el análisis.

Optimización del flujo de trabajo empresarial mediante el análisis de datos 

Hoy en día, más del 80 % de los datos comerciales no están estructurados. Aprender a utilizar estos datos puede crear una ventaja competitiva para las empresas, y una solución robusta de análisis de datos puede ayudarlo a lograrlo. 

Un analizador de datos proporciona estructura a los datos y automatiza los desafíos de extracción de datos que enfrentan las empresas en el día a día. Como resultado, las empresas pueden usar datos previamente inaccesibles y usarlos para optimizar las comunicaciones, potenciar el análisis e identificar procesos ineficientes. 

Finanzas e inversiones 

Finance está preparado para la utilización de analizadores de datos. Las regulaciones estrictas y la necesidad de una gran cantidad de información financiera crean miles de puntos de datos que deben clasificarse y analizarse. Por lo tanto, la transformación de datos no estructurados en datos estructurados es crucial para tomar decisiones de inversión, determinar las tasas de préstamos y preparar pronósticos de ganancias.  

Además, también brinda a las instituciones financieras la capacidad de analizar archivos de audio, documentos e informes de auditoría que les permiten obtener una mejor comprensión de las tendencias y patrones de los usuarios. Esto da como resultado una mayor personalización de las ofertas de productos. 

Envío y Logística 

Al igual que en la industria financiera, la industria del transporte marítimo y la logística también tiene una necesidad importante y cada vez mayor de análisis de datos. Algunos ejemplos de datos no estructurados que deben formatearse correctamente para optimizar el flujo de trabajo son las facturas comerciales, las facturas de derechos de importación/exportación y las etiquetas de envío.

Contabilidad 

Las empresas que operan en el sector de la contabilidad tienen una gran cantidad de datos no estructurados que deben filtrar para obtener información relevante. También deben cumplir con amplios requisitos de cumplimiento que requieren datos precisos y confiables. 

Industrias como la legal y legal, la atención médica, los seguros y la fabricación también tienen requisitos normativos similares y se benefician de tener una herramienta sólida de análisis de datos. 

Para construir o comprar su herramienta de análisis de datos 

¿Debe crear su propia herramienta de análisis de datos o comprar una solución de análisis de datos existente para manejar sus necesidades de administración de datos? Estos son algunos puntos clave que debe tener en cuenta. 

El alcance de su(s) caso(s) de uso

Si tiene una gran variedad de casos de uso con un alto grado de diferenciación dentro de los documentos para esos casos de uso, es sensato confiar en la gran capacidad de una herramienta de análisis de datos existente. Por otro lado, si se trata de archivos homogéneos, la creación de una solución de análisis de datos especializada para esos archivos específicos también es una buena solución.

Integración con otros sistemas

¿Cómo planea integrar su herramienta de análisis de datos con otras? herramientas de gestión de datos empleados de su empresa también es una consideración importante. Quizás desee que los datos analizados se introduzcan en una plataforma de análisis que le proporcione información útil y procesable, o desee introducir esta información directamente en un almacén de datos para poder almacenarla como una única fuente de verdad. Trabajar en integraciones puede ser difícil. Como parte de AsteraLa mayor oferta de gestión de datos de Astera ReportMiner puede ofrecerle una poderosa herramienta de análisis de datos junto con un ecosistema de otros productos de administración de datos que pueden llevar su uso de datos comerciales al siguiente nivel.

Inversión

A primera vista, comprar una herramienta de análisis de datos parece una compra costosa. Sin embargo, también se debe considerar el costo de oportunidad de asignar recursos de desarrollo a la creación de una herramienta de análisis de datos. Y es relevante tener en cuenta que construir la herramienta es sólo el primer paso. El mantenimiento continuo y las actualizaciones de la herramienta pueden resultar tareas igualmente agotadoras de recursos para su empresa.

Consulta este ordenador para ver cuánto puede ahorrar comprando su herramienta de análisis de datos en su lugar.

Atención al cliente

La ejecución de una solución de análisis de datos no es una tarea sencilla. Como resultado, su equipo de desarrollo se encontrará con problemas en un momento u otro. Tener un equipo de representantes de atención al cliente dedicados como eso en Astera asegura que cualquier problema de este tipo se solucione de manera rápida y eficiente. 

Astera ReportMiner Le permite analizar datos más rápido 

Si decide que vale la pena comprar una herramienta de análisis de datos para su negocio, Astera ReportMiner es la herramienta ideal para ti. ReportMinerLa extracción de datos basada en plantillas combinada con su potente motor ETL le permite analizar datos con velocidad y precisión.  

cheque ReportMiner Oct 

El siguiente video muestra un caso de uso común de procesamiento de documentos en ReportMiner y sus características, incluyendo: 

  • La ventana de diseñador intuitiva que le permite crear plantillas con facilidad
  • Definición de patrón y selección de región que le permite extraer datos especificando los campos relevantes 
  • Captura de datos que le permite analizar tanto los pares de valores clave como las regiones de la tabla
  • Vista previa de datos que le permite ver sus datos en tiempo real

Interesado en usar Astera ReportMiner para impulsar su análisis de datos? Descarga una prueba gratuita de 14-day de nuestra solución de extracción de datos automatizada. Si prefiere hablar con un representante, llame al +1 888-77-ASTERA .

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