¿Cómo la automatización de la preparación de datos acelera el tiempo para obtener información?

La cantidad de datos generados y consumidos es enorme. El avance de la tecnología asegura que la cantidad de datos que manejamos seguirá aumentando en los próximos años, dice Yash Mehta, un especialista en IoT y Big Data Science.

Más cerca del final de esta década, la cantidad total de datos alcanzará hasta 572 Zettabytes, que es casi 10 veces más que la cantidad de datos presentes en este momento. Con el tiempo, administrar y organizar los datos se convertirá en una tarea muy compleja para las organizaciones y el proceso de recopilar información valiosa de los datos recopilados consume una gran cantidad de tiempo.

Obtener conocimientos en tiempo real y mantenerse a la vanguardia en el mercado del resto de la competencia y la presión resultante para trabajar más rápido simultáneamente es uno de los principales desafíos que enfrentan las organizaciones en la actualidad. Hacer todo manualmente no es imposible, pero existen muchos desafíos al realizar todas las tareas manualmente. Por lo tanto, la automatización se ha convertido en la única forma en que las organizaciones pueden obtener información valiosa y agilizar el proceso de transformación de datos. Según un informe de tendencias de la estructura de datos, se ha descubierto que el tamaño del mercado de automatización de datos alcanzará los 4.200 millones de dólares (3.560 millones de euros) en 2026.

Automatización de datos estratégicos

Existe un error común entre las personas cuando se encuentran con el concepto de automatización de que automatizar los procesos comerciales significa reemplazar la mano de obra por tecnología. Es importante comprender que la automatización no reemplaza a los humanos en los espacios de trabajo, sino que los ayuda a realizar sus tareas de manera fluida y eficiente. Literalmente, no existe tecnología tan eficiente como el cerebro humano para analizar conjuntos de datos complejos.

Si bien la mayoría de las operaciones comerciales repetitivas y monótonas se pueden automatizar, requiere la implementación de la lógica comercial y las reglas que se deben aplicar dentro del código que se codifica manualmente. Interpretar y tomar las decisiones correctas para los negocios requiere inteligencia humana y siempre lo será. Automatizar tareas como limpiar y preparar datos proporcionará mucho tiempo para realizar varios análisis de datos complejos.

A pesar de la experiencia de los desarrolladores, la creciente necesidad de automatización hará que sea imposible mantenerse al día con la creciente cantidad de datos y recopilar conocimientos oportunos a partir de los datos. La codificación manual para implementar la lógica necesaria en la automatización será muy desafiante cuando tenga que hacerse con grandes cantidades de datos en una cantidad de tiempo muy limitada. Descubrir nuevas formas de preparación de datos y automatización empresarial ayudará a acelerar el tiempo de obtención de información.

En la actualidad, existen varias herramientas de preparación de datos disponibles en el mercado que ofrecen información confiable, actual y basada en el tiempo. Estas herramientas cifran los datos, haciéndolos más seguros y protegidos. Por ejemplo, K2View La herramienta de preparación de datos captura todos los atributos de una entidad comercial, como los pedidos y los detalles de los clientes. Además, la recopilación, el procesamiento y la canalización de datos por parte de una entidad comercial garantiza la integridad de los datos al tiempo que ofrece un acceso rápido, fácil y consistente a los datos requeridos. Hay varias otras herramientas como Alteryx , Cambridge Semantics y Datameer .

La necesidad de automatizar el proceso de transformación de datos

Además de automatizar tareas repetitivas y monótonas y ofrecer a las organizaciones más tiempo para trabajar en otros aspectos del procesamiento y análisis de datos, la automatización ofrece varios otros beneficios de la siguiente manera.

Mantener registros de datos: La automatización de los métodos de transformación de datos permitirá a las empresas organizar nuevos conjuntos de datos de forma eficaz. Esto, a su vez, ayudará a mantener los conjuntos de datos generales y a hacerlos disponibles cuando sea necesario.

Centrarse en las principales prioridades: La función del equipo de inteligencia empresarial (BI) es no solo brindar información importante y oportuna. Tienen que trabajar en iniciativas innovadoras que son muy esenciales para el negocio. Como se mencionó anteriormente, las tareas de automatización les brindarán suficiente tiempo para trabajar en los aspectos vitales de la empresa.

Mejor toma de decisiones: La automatización permite un acceso rápido a información más completa y precisa. Esto ayudará a los equipos de administración a tomar decisiones comerciales estratégicas y rápidas.

Procesos comerciales rentables: El tiempo es un factor fundamental para cualquier negocio. La automatización del proceso de transformación de datos y otras tareas relacionadas con los datos allana el camino para reducir costos y consumir recursos de manera más eficiente al tiempo que brinda mejores resultados.

Formas de automatizar el flujo de trabajo

Uso de un programador integrado y un programador de terceros

El producto ELT viene con un programador incorporado. Esto elimina la necesidad de depender de aplicaciones de terceros u otras plataformas para lanzar el producto. Las herramientas ELT también permiten administrar tareas de forma centralizada, lo que facilita el mantenimiento y la administración de las tareas. Otro beneficio de utilizar herramientas ELT es la gestión de dependencias. Aquí, un trabajo principal se puede utilizar para activar trabajos secundarios. La gestión de dependencias ayuda a categorizar las tareas y facilita la gestión. Muchas plataformas permiten ejecutar API. Las llamadas a la API se pueden programar de la forma preferida mediante el programador integrado del sistema operativo.

Muchas herramientas de terceros pueden realizar tareas de ELT. El uso de estas herramientas ELT proporcionará funcionalidades para integrarse con sistemas heredados dentro del entorno de desarrollo. Pero para utilizar herramientas ELT de terceros, se deben pagar costos adicionales por los servicios y recursos utilizados para implementar un producto.

Servicios de proveedor de servicios en la nube

Las empresas están cambiando rápidamente hacia tecnologías en la nube. Se ha descubierto que el 94% de las empresas ya se han inclinado hacia la adopción de la nube. Además de almacenar y administrar datos, los CSP ofrecen muchos otros servicios que ayudan en la automatización. Como usar servicios de mensajería para activar una tarea.

Cualquier tarea personalizada o tarea de producción que admita la mensajería puede escuchar los mensajes entrantes en una cola de trabajos e iniciar un trabajo según el contenido del mensaje. A pesar de las capacidades y características del producto, el concepto de trabajo general sigue siendo el mismo. AWS SQS, Microsoft Azure Queue Storage son algunos de los ejemplos de dichos servicios de mensajería.

Además de los servicios de mensajería mencionados anteriormente, los CSP también pueden proporcionar funciones sin servidor para ayudar con la automatización. La funcionalidad sin servidor se puede utilizar para activar los trabajos automáticamente. La ventaja de utilizar funciones sin servidor es que la empresa solo tiene que pagar por los servicios cuando se utiliza la funcionalidad. Funciones de AWS Lambda y Google Cloud Las funciones son ejemplos de servicios en la nube sin servidor.

Con la ayuda de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la automatización será mucho más fácil y eficiente. Esto, a su vez, permitirá a las organizaciones preparar los datos y obtener más conocimientos de manera eficaz a medida que evoluciona la tecnología. Pero para adoptar estas tecnologías, las organizaciones deben tener una mente abierta para aceptar y abrazar los cambios que vienen con la adopción de estas tecnologías.

El autor es Yash Mehta, un especialista en IoT y ciencia de macrodatos.