O plano de jogo de automação de dados em 8 etapas – Astera Centerprise

A automação de dados é considerada crucial para a sustentabilidade dos negócios. De acordo com o International Data Center (IDC), a esfera global de dados crescerá para 163 zetabytes até 2025. Isso equivale a 163 trilhões de gigabytes ou dez vezes mais do que o valor registrado em 2016.

Para uma empresa, esse big data pode se tornar um desafio. Como você coletaria, limparia e montaria tudo para gestão de dados, análise e automação? Todo o processo seria uma tarefa tremenda.

Não se preocupe, a automação de dados vem em seu socorro!

Neste blog, vamos cobrir:

• O que é automação de dados?
• Casos de uso de automação de dados
• Vantagens da automação de dados
• Como começar com automação de dados
• Adotando uma estratégia eficaz de automação de dados por meio de 8 etapas principais
• O futuro das ferramentas de automação

O que é automação de dados?

A automação de dados, habilitada por sistemas de processamento de dados, é o processo de upload, manipulação e processamento de dados por meio de ferramentas automatizadas de processamento de dados, em vez de executar manualmente todas essas tarefas.

Envolve três elementos comuns: Extração, Transformação, e Ver (também chamado de ETL). O processo ETL é categorizado em três etapas simples:

• Extrair dados de uma ou mais fontes.
• Transformar no formato exigido do sistema de destino aplicando transformações, como classificação, filtro etc.
• Ver no sistema de destino, como um banco de dados ou data warehouse.

Automatizar o processo de fornecimento de dados economiza tempo e dinheiro, ao mesmo tempo que melhora a eficiência dos negócios. Também ajuda a reduzir erros por meio da validação de dados e garante que os dados carregados sejam estruturados. A coleta de insights de negócios essenciais a partir de seus dados é necessária para que a empresa progrida na direção certa. Assim, tendo automatizado informática na análise de dados ajuda os usuários corporativos a se concentrarem na análise dos dados, em vez de prepará-los.

Casos de uso de automação de dados

No mundo acelerado de hoje, existem vários exemplos cotidianos de processamento automático de dados, como:

1. Atendimento ao cliente
2. Suporte de mesa
3. Automação de pedido de compra
4. Análise de funcionários
5. Agendando reuniões

Agora que você entendeu o significado da automação de dados e explorou seus exemplos, vamos discutir seus benefícios.

Vantagens da automação de dados: por que é importante para o seu negócio?

A automação de dados oferece excelentes incentivos para uma empresa. É uma solução produtiva e econômica para uma organização, pois melhora a eficiência do trabalho e economiza custos. Além disso, a automação também é benéfica para os funcionários, que podem se concentrar em atividades desafiadoras e altamente estimulantes, em vez de tarefas monótonas.

1. Tempo de insight mais rápido: Vamos encarar; processar grandes volumes de dados provenientes de fontes diferentes não é uma tarefa fácil. Os dados extraídos de diferentes fontes variam em formato. Portanto, deve ser padronizado e validado antes de ser carregado em um sistema unificado.

A automação economiza muito tempo lidando com tarefas repetitivas que fazem parte do pipeline de dados. Além disso, minimiza a intervenção humana, o que significa menos tempo consumido, melhor utilização de recursos e maior confiabilidade dos dados.

2. Maior Rentabilidade: O objetivo de qualquer negócio é aumentar a lucratividade, e a automação tem um impacto direto nos resultados financeiros, pois minimiza os erros e os custos associados a eles. Você sabia que corrigir erros passados ​​pode causar um custo extra 25,000 horas anuais a um custo de US$ 878,000? Imagine a quantidade de economia de tempo e custos que pode ser alcançada aproveitando a automação. Na verdade, umde acordo com uma pesquisa da McKinsey, a automação pode permitir economias de até 30%.

3. Força de trabalho mais feliz: Imagine trabalhar em uma única tarefa, como entrada de dados, todos os dias por horas a fio! Tarefas repetitivas podem tornar as equipes infelizes e ineficientes. Isso não afeta apenas os resultados da empresa, mas também cria um desafio para as equipes de RH.

Automatizar tarefas básicas permite que as equipes se concentrem em trabalhos mais complexos e cresçam em suas funções. Também melhora sua moral e senso de pertencimento, permitindo que sejam mais eficientes e menos propensos a rotatividade.

4. Melhor desempenho e escalabilidade: A automação de dados garante melhor desempenho e escalabilidade de seu ambiente de dados. Por exemplo, ao habilitar o Change Data Capture (CDC), todas as alterações feitas no nível de origem são propagadas por todo o sistema corporativo com base em gatilhos. Ao contrário, a atualização manual das tarefas consome tempo e requer um conhecimento significativo.

Com automatizado ferramentas de integração de dados, carregar dados e gerenciar o CDC é apenas uma questão de arrastar e soltar objetos no designer visual sem escrever código.

5. Melhor relacionamento com o cliente: Erros reduzidos, maior eficiência e uma organização energizada ajudam a melhorar o atendimento ao cliente. Um relacionamento saudável melhora a boa vontade com os clientes, o que pode levar a negociações tranquilas e maior fidelidade do cliente.

Como começar com automação de dados

Idealmente, os dados de vendas, clientes e inventário devem ser automatizados. Mas se você considerar qualquer outro tipo de dados essencial para os empreendimentos de sua empresa, é melhor incluí-los também no pipeline de automação. Isso reduz a dependência de recursos e facilita a manutenção integridade de dados e qualidade de dados no longo prazo.

Aqui está uma lista de verificação para ajudá-lo a decidir os candidatos adequados para automação de dados:

• Os dados requerem atualizações frequentes?
• Requer manipulação antes de carregar / processar?
• O volume de dados está alto?
• Os dados são provenientes de fontes heterogêneas?

Em poucas palavras, qualquer grande quantidade de dados que precise de atualização, transformação ou manipulação frequente provavelmente é um candidato à automação de dados.

Adotando uma estratégia eficaz de automação de dados: 8 etapas principais

A ausência de uma estratégia de automação adequada pode resultar em desperdício de tempo e recursos para sua empresa. Também pode custar mais em termos de perda de receita. Portanto, sua estratégia de automação de processos de dados, que inclui a utilização de um sistema automatizado de processamento de dados, deve estar alinhada aos objetivos de sua empresa.

Aqui está um guia passo a passo para ajudá-lo a colocar sua estratégia de automação em uso:

1. Entenda suas necessidades e defina objetivos

Antes de implementar qualquer solução, você precisa entender completamente seus requisitos de dados. Quantos dados você precisa processar? Que tipo de dados é predominante em sua empresa? Quais processos de dados se beneficiarão mais com a automação? Essas são algumas das questões que precisam ser consideradas.

Você também precisa definir seus objetivos para usar a automação. Alguns objetivos simples que podem ajudar são:

• X número de horas economizadas no processamento de faturas por dia.
• Valor de $Y economizado por analista por mês.
• Reduzindo a migração de dados em Z horas.

Esses objetivos o guiarão durante o processo de implementação e o ajudarão a avaliar a eficácia de sua estratégia.

2. Classifique os dados e descreva as funções de acesso

O segundo passo é categorizar dados de origem de acordo com prioridade e facilidade de acesso. Consulte o inventário do sistema de origem e identifique as fontes que você pode acessar. Se você estiver usando um sistema automatizado ferramenta de extração de dados, certifique-se de que ele suporta os formatos integrais de suas operações comerciais.

Além disso, determine quem terá acesso aos dados. O acesso será dado a cada equipe departamental ou será centralizado entre os especialistas de TI?

3. Mapeie o fluxo de trabalho e descreva as transformações

A próxima etapa envolve delinear o fluxo de trabalho esperado no papel. Isso inclui mapear suas fontes de dados, transformações necessárias e destinos.

Identificar transformações é essencial para converter os dados de origem no tamanho desejado. Por exemplo, pode ser tão fácil quanto converter siglas complicadas em nomes de texto completo ou tão complexo quanto transformar banco de dados relacional dados em um arquivo CSV. É crucial identificar as transformações corretas para obter os resultados desejados durante a automação de dados, caso contrário, todo o seu conjunto de dados pode estar errado.

4. Selecione as ferramentas de automação de dados corretas

Seu fluxo de trabalho ajudará você a decidir como executará a automação. Você pode decidir criar uma solução por meio da codificação ou pode comprar uma ferramenta de automação de dados. Sua escolha dependerá de seu orçamento, escopo e recursos humanos.

Por exemplo, equipes pequenas acharão um método interno mais barato do que uma ferramenta empresarial.

5. Desenvolva e teste o processo ETL

Com base nos requisitos descritos nas duas etapas anteriores, selecione uma abordagem de automação com todos os recursos essenciais necessários para processar ou atualizar dados, mantendo a qualidade. Avalie cuidadosamente a abordagem, seja uma ferramenta ou uma solução personalizada, e ajuste-a quando necessário.

6. Agendar dados para atualizações

Em seguida, agende seus fluxos de dados para atualizações oportunas. Para esta etapa, selecionando um Ferramenta ETL com recursos de automação de processos, como agendamento de tarefas, automação de fluxo de trabalho, etc., garante a execução do processo sem qualquer intervenção humana.

7. Acompanhe o desempenho

Acompanhe continuamente o desempenho de sua estratégia de automação. Monitore os principais indicadores, como velocidade de processamento, horas economizadas e erros. Revise e refine regularmente seus fluxos de trabalho para otimizar o desempenho, identificar áreas de melhoria e adaptar-se às crescentes necessidades de negócios.

8. Avalie sua abordagem

Por fim, avalie sua estratégia de automação em relação aos objetivos iniciais. Se não estiver funcionando, volte para a prancheta. Por outro lado, se sua estratégia for bem-sucedida, considere aplicá-la a outros processos e departamentos.

Futuro das ferramentas de automação

A crescente popularidade da ciência da automação abriu caminho para conceitos interessantes em modelos de aprendizado de máquina, chamados de engenharia de recursos automatizados. É o processo de extrair recursos de dados brutos por meio de técnicas de mineração de dados e coleta de dados. Embora a engenharia automatizada de recursos seja um método comparativamente novo, ela pode resolver várias dificuldades de projetos de ciência de dados usando conjuntos de dados do mundo real.

Além disso, as ferramentas de automação de dados estão definidas para se tornarem mais fáceis de usar e acessíveis. As interfaces de usuário se tornarão mais intuitivas, permitindo que usuários com níveis variados de conhecimento técnico configurem e implementem facilmente processos de automação. A integração com outros sistemas e plataformas também se tornará perfeita, permitindo que as organizações aproveitem dados de várias fontes e sistemas com mais eficiência. Além disso, as soluções baseadas em nuvem continuarão a ganhar destaque, oferecendo escalabilidade, flexibilidade e economia para organizações de todos os tamanhos.

Simplifique a automação de dados com Astera Centerprise

A análise e a automação de dados são essenciais para a sustentabilidade duradoura de suas iniciativas de negócios orientadas por dados. A manipulação manual de dados pode aumentar as chances de erros, tempo de execução e investimento de recursos.

À medida que avançamos, a necessidade de dados de qualidade para relatórios de negócios só aumentará. As empresas estão confiando mais na qualidade dos dados hoje. Não pode ser registrado por meio de processos manuais, e a automação resolve esse problema de uma vez por todas.

Ao eliminar tarefas manuais repetitivas, a automação de dados otimiza seus processos de negócios e permite que você se concentre no crescimento dos negócios. A análise automatizada de dados ajuda ainda mais os usuários corporativos a tomar decisões críticas de negócios prontamente em tempo real.

Astera Centerprise permite a automação de dados por meio do agendamento de tarefas. Você pode criar facilmente mapas de dados e automatizá-los em eventos/gatilhos/ações, como descarte de arquivo, e-mail ou alteração de valor. Saiba como esta solução automatizada pode ajudá-lo a extrair insights de qualidade para melhoria dos negócios.