Acelerando la generación de insights mediante preparación automatizada de datos

Los volúmenes de datos crecen a un ritmo sin precedentes. Como señala el especialista en IoT y Big Data Science Yash Mehta, los avances tecnológicos solo acelerarán esta tendencia.

Para finales de la década, se proyecta que los datos globales alcancen 572 zettabytes —casi diez veces el volumen actual. Gestionar y organizar tales conjuntos de datos colosales se volverá cada vez más intrincado, y extraer insights accionables demandará tiempo significativo.

Entregar insights en tiempo real y mantener una ventaja competitiva son imperativos críticos para empresas modernas. Los flujos de trabajo manuales pueden ser costosos y propensos a errores, haciendo de la automatización la solución indispensable para transformación eficiente de datos. Un reciente informe de Tendencias de Data Fabric proyecta el mercado de automatización de datos en 4.200 millones USD (3.560 millones EUR) para 2026.

Automatización estratégica de datos

Existe un concepto erróneo común de que la automatización simplemente reemplaza mano de obra humana con tecnología. En realidad, la automatización aumenta la experiencia humana, permitiendo a los equipos enfocarse en toma de decisiones de alto valor mientras tareas rutinarias se ejecutan sin problemas en segundo plano. Ninguna tecnología puede igualar aún la capacidad del cerebro humano para interpretar conjuntos de datos complejos.

Si bien operaciones repetitivas pueden automatizarse, la lógica y reglas que impulsan decisiones de negocio aún requieren supervisión humana. Automatizar la limpieza y preparación de datos libera a analistas para abordar análisis más sofisticados.

A pesar de la creciente habilidad de desarrolladores, el puro volumen de datos hace que la codificación manual sea insostenible. Soluciones innovadoras de automatización son esenciales para acelerar el camino de datos en bruto a insight.

El mercado actual ofrece una gama de herramientas confiables de preparación de datos que proporcionan insights seguros, en tiempo real y basados en tiempo. K2View captura cada atributo de una entidad de negocio —como pedidos de clientes— asegurando integridad de datos mientras entrega acceso rápido y consistente. Otras soluciones populares incluyen Alteryx, Cambridge Semantics y Datameer.

La necesidad de automatizar el proceso de transformación de datos

Además de automatizar tareas rutinarias, la automatización entrega numerosos beneficios estratégicos:

Mantener registros de datos – La transformación automatizada mantiene conjuntos de datos organizados y disponibles.

Enfocarse en prioridades centrales – Los equipos de BI pueden dedicar más tiempo a iniciativas de alto impacto en lugar de tareas manuales.

Mejor toma de decisiones – Acceso rápido a datos completos y precisos empodera a líderes para tomar decisiones rápidas y estratégicas.

Procesos rentables – La automatización reduce consumo de mano de obra y recursos, entregando mayor valor a menor coste.

Formas de automatizar flujos de trabajo

Planificadores integrados y de terceros

La mayoría de productos ELT incluyen un planificador integrado, eliminando la necesidad de herramientas externas y centralizando la gestión de tareas. Las herramientas ELT también soportan gestión de dependencias, permitiendo que trabajos padre disparen trabajos hijo y simplificando la orquestación. Muchas plataformas exponen APIs que pueden planificarse via el planificador del sistema operativo.

Herramientas ELT de terceros se integran con sistemas heredados pero pueden incurrir en costes adicionales de licenciamiento y operación.

Ofertas de proveedores de servicios cloud

Con el 94 % de empresas ya adoptando plataformas cloud, los CSP proporcionan una riqueza de servicios de automatización. Servicios de mensajería —como AWS SQS y Microsoft Azure Queue Storage— pueden disparar trabajos via colas de mensajes. Funciones serverless —como AWS Lambda y Google Cloud Functions— permiten ejecución pay-as-you-go de scripts de automatización.

La Inteligencia Artificial y el Machine Learning agilizan aún más la automatización, permitiendo a las organizaciones preparar datos y derivar insights más eficientemente. Sin embargo, el éxito depende de una mentalidad abierta hacia el cambio.

El autor es Yash Mehta, especialista en IoT y Ciencia de Big Data.