AUTOMATIZACION DE DATOS

¿Qué es la automatización de datos?

La automatización de datos, habilitada por los sistemas de procesamiento de datos, es el proceso de carga, manejo y procesamiento de datos a través de herramientas de procesamiento de datos automatizadas en lugar de realizar manualmente todas estas tareas.

Implica tres elementos comunes: Extraer, transformar, y Carga (también llamado ETL). El proceso ETL se clasifica en tres sencillos pasos:

Extraer datos de una o más fuentes.

Transformar en el formato requerido del sistema de destino mediante la aplicación de transformaciones, como ordenar, filtrar, etc. Carga en el sistema de destino, como una base de datos o almacenamiento de datos. Automatizar el proceso de obtención de datos ahorra tiempo y dinero al tiempo que mejora la eficiencia empresarial. También ayuda a reducir errores mediante la validación de datos y garantiza que los datos cargados estén estructurados. Es necesario recopilar información empresarial esencial a partir de sus datos para que la empresa avance en la dirección correcta. Así, al haber automatizado proceso de datos en análisis de datos ayuda a los usuarios empresariales a centrarse en analizar datos en lugar de prepararlos.

En el vertiginoso mundo actual, existen varios ejemplos cotidianos de procesamiento automático de datos, tales como:

Servicio al cliente
Soporte de escritorio
Automatización de órdenes de compra
Análisis de empleados
Programar reuniones

Ahora que entendió el significado de la automatización de datos y exploró sus ejemplos, analicemos sus beneficios.

Ventajas de la automatización de datos

Ventajas de la automatización de datos: ¿por qué es importante para su empresa? La automatización de datos ofrece excelentes incentivos para un negocio. Es una solución productiva y rentable para una organización, ya que mejora la eficiencia del trabajo y ahorra costos. Además, la automatización también es beneficiosa para los empleados, que pueden concentrarse en actividades desafiantes y altamente estimulantes en lugar de tareas monótonas.

1. Tiempo de conocimiento más rápido: Seamos sinceros; procesar grandes volúmenes de datos provenientes de fuentes dispares no es una tarea fácil. Los datos extraídos de diferentes fuentes varían en formato. Por lo tanto, debe ser estandarizado y validado antes de ser cargado en un sistema unificado.

La automatización ahorra mucho tiempo en el manejo de tareas repetitivas que forman parte de la canalización de datos. Además, minimiza la intervención humana, lo que significa menos tiempo consumido, una mejor utilización de los recursos y una mayor confiabilidad de los datos.

2. Mayor Rentabilidad: El objetivo de cualquier negocio es aumentar la rentabilidad y la automatización tiene un impacto directo en el resultado final, ya que minimiza los errores y los costos asociados con los errores.

3. Fuerza laboral más feliz: ¡Imagínese trabajar en una sola tarea, como la entrada de datos, todos los días durante horas y horas! Las tareas repetitivas pueden hacer que los equipos se sientan infelices e ineficientes. Esto no solo afecta los resultados de la empresa, sino que también crea un desafío para los equipos de recursos humanos.

4. Mejor rendimiento y escalabilidad: La automatización de datos garantiza un mejor rendimiento y escalabilidad de su entorno de datos. Por ejemplo, al habilitar la captura de datos de cambios (CDC), todos los cambios realizados en el nivel de origen se propagan por todo el sistema empresarial en función de los desencadenantes. Por el contrario, la actualización manual de tareas consume tiempo y requiere una gran experiencia.

5. Mejora de las relaciones con los clientes: La reducción de errores, la mejora de la eficiencia y una organización energizada ayudan a mejorar el servicio al cliente. Una relación saludable mejora la buena voluntad con los clientes, lo que puede conducir a tratos fluidos y una mayor lealtad de los clientes.

La automatización de datos transforma el panorama empresarial.

Adoptar una estrategia efectiva de automatización de datos: 8 pasos clave La ausencia de una estrategia de automatización adecuada puede resultar en una pérdida de tiempo y recursos para su empresa. También puede costarle más en términos de pérdida de ingresos. Por lo tanto, su estrategia de automatización de procesos de datos, que incluye la utilización de un sistema de procesamiento de datos automatizado, debe estar alineada con los objetivos de su empresa.

Aquí hay una guía paso a paso para ayudarlo a poner en práctica su estrategia de automatización:

1. Comprenda sus necesidades y defina objetivos Antes de implementar cualquier solución, debe comprender completamente sus requisitos de datos. ¿Cuántos datos necesitas procesar? ¿Qué tipo de datos prevalecen en su empresa? ¿Qué procesos de datos se beneficiarán más de la automatización? Estas son algunas de las preguntas que deben tenerse en cuenta.

2. Clasifique los datos y describa los roles de acceso El segundo paso es clasificar datos fuente según prioridad y facilidad de acceso. Consulte el inventario de su sistema fuente e identifique las fuentes a las que puede acceder. Si está utilizando un sistema automatizado herramienta de extracción de datos, asegúrese de que admita los formatos integrales de sus operaciones comerciales.

3. Mapear el flujo de trabajo y esquematizar las transformaciones El siguiente paso implica delinear el flujo de trabajo esperado en papel. Esto incluye mapear sus fuentes de datos, transformaciones requeridas y destinos.

La identificación de transformaciones es esencial para convertir los datos de origen al tamaño deseado. Por ejemplo, podría ser tan fácil como convertir acrónimos complicados en nombres de texto completo o tan complejo como transformar DB relacional datos en un archivo CSV. Es crucial identificar las transformaciones correctas para obtener los resultados deseados durante la automatización de datos, de lo contrario, todo su conjunto de datos puede ser erróneo.

4. Seleccione las herramientas de automatización de datos adecuadas Su flujo de trabajo lo ayudará a decidir cómo realizará la automatización. Puede decidir crear una solución usted mismo a través de la codificación, o puede comprar una herramienta de automatización de datos. Su elección dependerá de su presupuesto, alcance y recursos humanos.

Por ejemplo, los equipos pequeños encontrarán un método interno más económico que una herramienta empresarial.

5. Desarrolle y pruebe el proceso ETL En función de los requisitos descritos en los dos pasos anteriores, seleccione un enfoque de automatización con todas las funciones esenciales necesarias para procesar o actualizar datos manteniendo la calidad. Evalúe cuidadosamente el enfoque, ya sea una herramienta o una solución personalizada, y modifíquelo cuando sea necesario.

6. Programar datos para actualizaciones Luego, programe sus flujos de datos para actualizaciones oportunas. Para este paso, seleccionando un Herramienta ETL con funciones de automatización de procesos como la programación de trabajos, la automatización del flujo de trabajo, etc., garantiza la ejecución del proceso sin intervención humana.

7. Seguimiento del rendimiento Realice un seguimiento continuo del rendimiento de su estrategia de automatización. Supervise los indicadores clave, como la velocidad de procesamiento, las horas ahorradas y los errores. Revise y perfeccione periódicamente sus flujos de trabajo para optimizar el rendimiento, identificar áreas de mejora y adaptarse a las necesidades comerciales cambiantes.

8. Evalúe su enfoque Finalmente, evalúe su estrategia de automatización frente a los objetivos iniciales. Si no funciona, vuelve a la mesa de dibujo. Por otro lado, si su estrategia es exitosa, considere aplicarla a otros procesos y departamentos.

Futuro de las herramientas de automatización La creciente popularidad de la ciencia de la automatización ha allanado el camino para conceptos interesantes en modelos de aprendizaje automático llamados ingeniería de funciones automatizadas. Es el proceso de extraer características de datos sin procesar a través de técnicas de minería de datos y recopilación de datos. Aunque la ingeniería de funciones automatizada es un método comparativamente nuevo, puede resolver varias dificultades de proyectos de ciencia de datos utilizando conjuntos de datos del mundo real.

Conclusión

La automatización de datos es el secreto que las empresas exitosas han descubierto y están aprovechando para impulsar su crecimiento y eficiencia.

A pesar de los desafíos, las ventajas son innegables: mejor eficiencia, menos errores, ahorro de tiempo y recursos, y una toma de decisiones más informada. Además, con el auge de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la automatización de datos sólo se volverá más inteligente, rápida y eficiente.

No es sólo una tendencia; es el futuro de cómo las empresas operarán y crecerán en un mundo cada vez más impulsado por los datos. Sea cual sea el tamaño o el sector de tu empresa, la automatización de datos es una estrategia que vale la pena considerar.

No sólo te permitirá mantener la competitividad, sino que también te preparará para el futuro.