A automação de dados está se tornando cada vez mais crucial para a sustentabilidade dos negócios, especialmente considerando o crescimento exponencial do volume de dados. Mas não é só o volume; fontes de dados e tipos de dados também estão aumentando.

De acordo com o International Data Center (IDC), a esfera global de dados crescerá para 163 zetabytes em 2025. Isso equivale a 163 trilhões de gigabytes, ou dez vezes mais do que a quantidade registrada em 2016.

Para uma empresa, big data pode se tornar um desafio ou uma oportunidade. Como você coletaria, limparia e consolidaria isso para gestão de dados, análise e automação?

Sim, todo o processo seria uma tarefa tremenda, mas é aí que a automação de dados vem ao resgate!

Neste blog, discutiremos a automação de dados, seus benefícios, casos de uso, etapas de uma estratégia de automação eficaz e o futuro das ferramentas de automação. Vamos mergulhar!

O que é automação de dados?

Automação de dados, habilitada por sistemas de processamento de dados, é o processo de upload, manipulação e processamento de dados por meio de ferramentas de processamento de dados automatizado em vez de executar manualmente todas essas tarefas. A ideia é minimizar a intervenção humana quando se trata de coletar, fazer upload, transformar, armazenar, processar e analisar dados.

Ferramentas de automação de dados podem automatizar tarefas repetitivas e demoradas, incluindo ingestão, transformação, limpeza, validação e integração de dados.

A automação de dados normalmente envolve três elementos comuns: Extração, Transformação, e Ver (também chamado de ETL). O processo ETL inclui 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 em que melhora a eficiência empresarial. Também ajuda a reduzir erros por meio da validação de dados e garante que os dados carregados sejam estruturados. Coletar insights empresariais essenciais dos seus dados é necessário para que a empresa progrida na direção certa.

Em suma, ter 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

Ferramentas de automação de dados funcionam configurando um pipeline de dados que pode coletar dados automaticamente de fontes distintas, processar e transformar os dados para torná-los adequados ao destino e, então, entregá-los a data warehouses ou ferramentas de análise e BI.

À medida que os dados passam por um pipeline de dados, diferentes tecnologias de automação — baseadas em aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) — entram em ação para concluir o processo.

Vejamos alguns casos de uso populares de automação de dados na vida real:

1. Captura inteligente de dados

• Caso de uso: Implementar tecnologias como reconhecimento óptico de caracteres (OCR), leitura de código de barras e reconhecimento de objetos para extrair e processar informações de fontes de dados semiestruturadas e não estruturadas.
• Exemplo: A captura inteligente de dados automatiza e acelera a extração de dados, aplicando insights em tempo real e automatizando processos com base na entrada extraída. Isso reduz tarefas manuais e erros humanos, agilizando operações em vários setores, como varejo, logística e saúde.

2. Análise Aumentada

• Caso de uso: Empregar aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (PLN) para automatizar processos de análise de dados, permitindo que os usuários interajam com os dados de forma mais intuitiva e obtenham insights sem ampla experiência técnica.
• Exemplo: Na agricultura, a análise aumentada pode processar dados sobre o uso da água, condições do solo e crescimento das plantações para fornecer insights acionáveis, ajudando os agricultores a tomar decisões informadas para otimizar o rendimento e a utilização de recursos.

3. IA automática

• Caso de uso: Automatizando todo o ciclo de vida dos modelos de aprendizado de máquina, desde a preparação de dados e seleção de modelos até a engenharia de recursos e otimização de hiperparâmetros.
• Exemplo: Uma empresa que pretende prever as respostas dos clientes às promoções pode usar o AutoAI para preparar dados automaticamente, selecionar o tipo de modelo apropriado, projetar recursos relevantes e otimizar parâmetros, resultando em previsões precisas com intervenção manual reduzida.

4. Gestão de inventário com tecnologia de IA

• Caso de uso: Aplicação de IA para monitorar níveis de estoque, prever demanda e otimizar processos de reposição de estoque.
• Exemplo: Ao implementar um sistema de gestão de inventário baseado em IA, Amarrar obteve uma redução de 40% no excesso de estoque. O sistema analisou dados de vendas e comportamento do cliente para prever a demanda com precisão, permitindo um controle de estoque mais eficiente.

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

A automação de dados oferece excelentes incentivos para empresas. É uma solução produtiva e econômica para organizações, melhorando a eficiência do trabalho e economizando custos. Além disso, a automação também é benéfica para funcionários, que podem se concentrar em atividades desafiadoras e altamente estimulantes em vez de tarefas monótonas.

1.   Tempo para 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 lucratividade

 O objetivo de qualquer negócio é aumentar a lucratividade, e a automação tem um impacto direto nos resultados, pois minimiza erros e os custos associados a eles.

Você sabia que corrigir erros do passado pode causar um lucro extra? 25,000 horas anuais a um custo de US$ 878,000? Imagine a quantidade de economia de tempo e custo que pode ser alcançada ao alavancar 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.   Relacionamento com o cliente aprimorado

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.

Agilize a integração de dados com uma ferramenta ETL automatizada

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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.

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Automação de dados com Astera

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.

A automação de dados simplifica os processos de negócios eliminando tarefas manuais repetitivas, permitindo que você se concentre no crescimento do negócio. A análise automatizada de dados ajuda ainda mais os usuários de negócios a tomar decisões comerciais críticas prontamente em tempo real.

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