La automatización de datos describe el uso de herramientas de software para procesar datos y crear un pipeline de données en lugar de utilizar métodos manuales.
¿Por qué es importante la automatización de datos?
Los datos son el alma de la empresa moderna. Todas las interacciones con los clientes y casi todas las operaciones generan datos. Estos datos se utilizan para tomar las decisiones que hacen avanzar a la empresa. Automatizar el proceso por el que los datos se convierten en información que proporciona información es la clave para obtener información en tiempo real que permita a una empresa responder a las necesidades de los clientes y del mercado.
Una empresa genera y recopila tantos datos que, sin automatización, rápidamente sería imposible evitar la saturación de los recursos de procesamiento manual de datos.
Evolución de la automatización de datos
Antes de la aparición de las soluciones de integración de datos, los departamentos de TI y los desarrolladores de software codificaban las aplicaciones para procesar los datos y creaban scripts para unir su código personalizado. Este engorroso enfoque era bastante frágil, por lo que consumía ingentes recursos para mantenerlo en funcionamiento.
Con el tiempo, surgió un mercado de software de extracción, transformación y carga de datos (ETL) y preparación de datos que eliminaba la necesidad de codificación manual con componentes reutilizables. Estas canalizaciones de datos se generalizaron lo suficiente como para requerir su propia orquestación y gestión centralizada, lo que llevó a soluciones de integración de datos más completas para escalar aún más la automatización, imponiendo más gastos generales de administración de datos al tiempo que se eliminaba el código personalizado.
Las soluciones modernas gestion des données , como Actian Data Platform, proporcionan una solución integral que extrae datos de fuentes operativas, los transforma en un formato apto para el análisis y los conecta en un almacén de datos a una solución informatique décisionnelle (BI).
Automatizar el paso de los datos brutos a los análisis procesables
Para obtener el máximo valor de los datos operativos, hay que convertirlos a un formato fácil de analizar. Esta transformación es un proceso de varias etapas que requiere muchos pasos para su automatización. A continuación se muestran algunos ejemplos de los pasos que se dan en este viaje.
Conexión a fuentes de datos operativas
Una vez identificados los sistemas de registro necesarios, hay que extraer los datos de ellos. Estas fuentes pueden incluir fuentes de medios sociales, archivos de registro de sitios web, sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP). La tecnología de integración de datos viene con conectores predefinidos para la mayoría de las fuentes de datos.
Extracción de datos
Los datos pueden extraerse de su fuente con scripts personalizados, herramientas ETL o interfaces de programación de aplicaciones (API) como Apache SPARK.
Filtrado de datos
Las canalizaciones de datos pueden consumir muchos recursos de almacenamiento e informáticos, por lo que tiene sentido filtrar los registros, campos y valores periféricos irrelevantes o innecesarios para mejorar la calidad de los datos y proporcionar análisis más precisos.
Fusión de datos
Al fusionar dos archivos de datos, un enfoque basado en reglas garantiza que no se creen registros duplicados. Las reglas de conciliación ayudan a fusionar datos cuando deben combinarse dos registros con la misma clave.
Rellenar huecos
Cuando se utilizan datos para entrenar un modèle de machine learning automático, es importante asegurarse de que no sean demasiado escasos. Los valores que faltan pueden sustituirse por valores por defecto.
Transformación de datos
La transformación de datos cambia el formato de los datos para mejorar su cohérence. Las transformaciones pueden ser tan sencillas como agrupar valores, redondearlos o cambiar el tipo de datos para mejorar el análisis.
Carga de datos
Para que el análisis sea eficaz, los datos deben cargarse en una base de datos diseñada para el análisis de datos, como la base de datos en columnas Actian Vector.
Informes y visualización de datos
Por lo general, el último paso en un proceso de automatización de datos consiste en rellenar un tableau de bord informatique décisionnelle (BI) con información derivada de los datos operativos acumulados. Estos cuadros de mando permiten tomar decisiones informadas en tiempo real.
Orquestación de la automatización de datos
Las herramientas de integración de datos como Actian DataConnect proporcionan las herramientas visuales para construir un pipeline de données automatizado y una gestión centralizada de los flujos de trabajo para mantener bajos los costes de administración.
Ventajas de la automatización de datos
Entre las ventajas de la automatización de datos se incluyen:
- Disponer de la información más reciente proporciona a la empresa la visibilidad que necesita para responder rápidamente a los cambios en el comportamiento de los clientes y la dinámica del mercado.
- La automatización permite a una organización aprovechar al máximo todos sus activos de datos.
- Una plataforma unificada de automatización de datos permite a una empresa ampliar los canales de datos sin sobrecargar los limitados recursos informáticos.
Automatización de datos con Actian Data Platform
Actian Data Platform proporciona una ubicación unificada para construir y mantener todos los proyectos de automatización y análisis de datos. La integración de datos incorporada facilita la creación y gestión de canalizaciones de datos. DataConnect proporciona conectores a cientos de fuentes de datos y a todas las soluciones informatique décisionnelle . La base de données analytique vectorial base de données analytique integrada utiliza consultas vectorizadas y stockage en colonnes para ofrecer el máximo rendimiento con el mínimo ajuste.
Los datos pueden almacenarse in situ y en varias nubes públicas, como AWS, Azure y Google Cloud Platform. Admite consultas distribuidas y almacenamiento en bloques, por lo que las instancias de bases de datos pueden configurarse en función de las características de la carga de trabajo.
