¿Qué es la automatización de datos?

Muchas organizaciones confían en la automatización de datos como componente clave de sus estrategias de gestión de datos.

El informe IBM Data Differentiator señala que hasta un 68 % de los datos de las organizaciones nunca se analizan, lo que significa que las empresas nunca aprovechan al máximo los beneficios que ofrecen esos datos.

La automatización ayuda a las empresas a mejorar la eficiencia operativa y a procesar volúmenes crecientes de datos para que puedan extraer conocimientos valiosos y tomar decisiones empresariales más rápidas y mejor informadas.

En concreto, la automatización de datos puede ayudar a agilizar el proceso ETL al que a menudo deben someterse los datos antes de que una empresa pueda utilizarlos. El ETL incluye la extracción de datos de su fuente, su transformación a un formato utilizable y su carga en la aplicación o base de datos de destino.

Al eliminar las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo y que solían requerir intervención manual, las tecnologías de automatización de datos liberan a los ingenieros científicos de datos para que se centren en prioridades más altas, como el análisis de datos y los proyectos de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML).

La automatización también mejora calidad de los datos al minimizar la posibilidad de error humano durante el proceso de los mismos.

La automatización de datos es importante para las empresas que deben procesar, analizar y actuar sobre volúmenes de datos en rápida expansión procedentes de múltiples fuentes de datos. Cada día se generan aproximadamente 402,74 millones de terabytes de datos, muchos de ellos en formatos sin procesar o no estructurados que son difíciles de leer para los sistemas de TI sin proceso de datos¹.

Las empresas requieren datos limpios y precisos para una amplia variedad de casos de uso, incluidas operaciones, cadenas de suministro, marketing y ventas, gobierno corporativo y mucho más. Hoy en día, a medida que muchas empresas ponen en marcha iniciativas de inteligencia artificial (IA), se necesitan cantidades aún más masivas de datos para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).

Antes de la automatización, el proceso de datos era complejo, laborioso y propenso a errores. Los flujos de trabajo de datos, como la recopilación, la preparación y la integración de datos, dependían de scripts codificados manualmente que debían crearse, mantenerse y actualizarse con frecuencia. Las diferentes fuentes de datos requerían una codificación personalizada para que fueran compatibles con otras partes del pipeline de datos de una organización.

Las herramientas automatizadas de proceso de datos pueden proporcionar una solución no-code a estos problemas. Las empresas que adoptan una estrategia de automatización de datos pueden reducir el tiempo de procesamiento, aumentar la productividad de los trabajadores, mejorar la calidad de los datos y analizar más datos con mayor rapidez. En una era de IA y análisis de big data, la automatización se considera una capacidad esencial.

La automatización de datos funciona estableciendo un pipeline de datos que recopila automáticamente datos de diversas fuentes, los procesa para su uso y los entrega a los repositorios y herramientas que los necesitan.

Las fuentes de datos pueden incluir bases de datos, aplicaciones, interfaces de programación de aplicaciones (API), servicios cloud y muchas otras fuentes diferentes. El destino final de los datos puede ser un almacén de datos, una aplicación de análisis, una herramienta de inteligencia empresarial o un modelo de IA o ML.

A medida que los datos fluyen a través del pipeline de datos, diferentes tecnologías de automatización trabajan juntas para completar cada paso.

Por ejemplo, los conectores de datos pueden recuperar datos de cualquier fuente sin necesidad de código personalizado o intervención manual. La automatización robótica de procesos (RPA) puede realizar tareas repetitivas, como localizar datos específicos en una hoja de cálculo o una factura y trasladarlos a una aplicación.

La inteligencia artificial y el machine learning también son tecnologías importantes para la automatización de datos. Pueden automatizar tareas complejas de introducción de datos, realizar transformaciones sofisticadas de datos y adaptar automáticamente los parámetros de proceso de datos cuando cambian las circunstancias o las necesidades empresariales.

Uno de los principales métodos para procesar conjuntos de datos para su uso se conoce como ETL, que significa extraer, transformar y cargar. La automatización de datos ayuda a agilizar estos y otros pasos clave del ciclo de vida de la gestión de datos:

• Integración de datos: reunir almacenes de datos dispares.
• Extracción de datos: recopilar datos sin procesar de diversas fuentes.
• Transformación de datos: transformar los datos para su uso previsto.
• Carga de datos: trasladar los datos transformados a su ubicación de destino.
• Análisis de datos: generar conocimientos a partir de los datos.

La integración de datos es el término general para recopilar, combinar y armonizar datos de múltiples fuentes en un formato unificado y coherente que puede utilizarse para diversos fines analíticos, operativos y de toma de decisiones.

La integración de datos implica una serie de pasos y procesos que incluyen la extracción, transformación, carga y análisis de datos, que se describen a continuación.

Los datos sin procesar se copian o exportan desde diversas fuentes, como bases de datos SQL y NoSQL, aplicaciones web, API, servicios cloud y hojas de cálculo. Los tipos de datos extraídos pueden incluir tanto formatos de datos estructurados como no estructurados, como JSON, XML, tablas de bases de datos relacionales y otros.

Las herramientas automatizadas de extracción de datos pueden reconocer y extraer datos de estas fuentes dispares sin necesidad de intervención humana o codificación. Pueden localizar y recuperar piezas específicas de información dentro de grandes volúmenes de datos no estructurados, como documentos comerciales, correos electrónicos o páginas web. Algunas herramientas de extracción pueden incluso trabajar con texto escrito a mano e imágenes de baja resolución.

La transformación de datos es una parte crítica del proceso de integración de datos en el que los datos sin procesar se convierten a un formato o estructura unificados. La transformación de datos ayuda a garantizar la compatibilidad con los sistemas de destino y mejora la calidad de los datos y su usabilidad. Según su destino, los datos pueden sufrir múltiples transformaciones para prepararlos para su uso.

Las herramientas de automatización de datos pueden realizar transformaciones de datos, como limpiarlos para eliminar errores e inconsistencias, reformatearlos, por ejemplo, eliminando columnas de una hoja de cálculo, y agregarlos combinando varios registros. Las herramientas de automatización también pueden enriquecer los datos añadiendo información relevante de otras fuentes.

Cuando los datos se transforman, se cargan en su destino objetivo, que suele ser un almacén de datos, una aplicación de análisis u otra herramienta que permite a los usuarios acceder a los datos y trabajar con ellos. Normalmente, este proceso implica una carga inicial de todos los datos, seguida de una carga periódica de los cambios incrementales en los mismos y, con menos frecuencia, actualizaciones completas para borrar y sustituir los datos del almacén.

Las herramientas de automatización pueden programar la carga de datos para que se realice automáticamente en función de intervalos de tiempo, como una o dos veces al día. También pueden iniciar la carga de datos cuando se activan los desencadenantes, como cuando se añaden nuevos datos al almacenamiento o se actualiza un documento. Algunas herramientas también pueden generar automáticamente código personalizado para cargar correctamente diferentes tipos de activos de datos.

Después de la extracción, transformación y carga, los datos están listos para ser analizados para descubrir tendencias, patrones y correlaciones que ayuden a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Las herramientas de automatización de datos pueden realizar muchas tareas de análisis de datos automáticamente para ayudar a los científicos de datos a trabajar de forma más rápida y eficaz.

Las herramientas de automatización pueden codificar o convertir datos en un formato numérico, dividir datos en subconjuntos, aislar variables, imputar valores faltantes y generalizar grandes conjuntos de datos en resúmenes de alto nivel. Para los usuarios empresariales, la automatización puede crear visualizaciones de datos que les ayuden a comprender y beneficiarse de los conocimientos basados en datos.

Los beneficios clave de la automatización de datos incluyen:

• Mejora de la eficiencia
• Calidad de los datos fiable
• Ahorro de costes
• Conocimientos empresariales más rápidos
• Toma de decisiones más rápida
• Mayor seguridad de los datos
• Escalabilidad flexible

Mover y procesar cantidades masivas de datos a través de un pipeline de datos puede ser un proceso complejo y lento. La automatización de las numerosas tareas en el pipeline de datos simplifica y acelera drásticamente el tiempo de procesamiento.

Eliminar la intervención humana en el procesamiento de grandes volúmenes de datos también elimina la posibilidad de error humano. Las herramientas de automatización de datos pueden también realizar la validación de datos para evitar errores en los mismos y mantener la coherencia con reglas empresariales.

La automatización elimina el gasto de tiempo y esfuerzo de los empleados en tareas de proceso de datos. Por ejemplo, las herramientas de automatización pueden ayudar con la entrada de datos, la corrección de errores y el formateo de los datos para que sean compatibles con otros sistemas y herramientas.

Al automatizar las tareas de análisis que solían requerir la intervención manual de los equipos de datos, la automatización de los mismos acelera el descubrimiento de conocimientos basado en ellos, a menudo en tiempo real.

Un conocimiento empresarial más rápido significa que las empresas pueden tomar decisiones en tiempo real basadas en datos para aprovechar nuevas oportunidades, mejorar la experiencia del cliente y mitigar el riesgo de actuar sin comprender las posibles consecuencias.

Las herramientas de automatización de datos pueden ayudar a proteger los mismos durante el procesamiento al cifrar automáticamente los datos confidenciales, autenticando y auditando los datos para cumplir con las normativas y restringiendo el acceso a las fuentes de datos.

A medida que crecen los volúmenes de datos y evolucionan los procesos empresariales, la automatización de datos proporciona a las organizaciones la capacidad de escalar los esfuerzos de proceso de datos manteniendo los requisitos de rendimiento.