¿Qué es la automatización de datos?

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

IBM Data Differentiator informa que hasta el 68 % de los datos organizacionales nunca se analizan, lo que significa que la empresa nunca se da cuenta del beneficio completo de esos datos.

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

Específicamente, la automatización de datos puede ayudar a optimizar el proceso ETL por el que a menudo deben pasar los datos antes de que una empresa pueda usarlos. ETL incluye extraer datos de su fuente, transformarlos en un formato utilizable y cargarlos en la aplicación o base de datos de destino.

Al eliminar las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo y solían requerir intervención manual, las tecnologías de automatización de datos liberan a los ingenieros de datos y 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 de datos también mejora la calidad de los datos al minimizar la posibilidad de error humano durante el procesamiento de datos.

La automatización de datos es importante para las empresas que deben procesar, analizar y actuar sobre volúmenes de datos en rápida expansión 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 procesamiento de datos.¹

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

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

Las herramientas automatizadas de procesamiento de datos pueden proporcionar una solución sin código 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 la era de la IA y analytics de big data, la Automatización de datos 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 web, interfaces de programación de aplicaciones (API), servicios en la nube y muchas otras fuentes diferentes. El destino final de los datos puede ser un almacén de datos, una aplicación de analytics, una herramienta de business intelligence o un modelo de IA o machine learning (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 moverlos a una aplicación.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático también son tecnologías importantes para la automatización de datos. Pueden automatizar tareas complejas de entrada de datos, realizar transformaciones de datos sofisticadas y adaptar automáticamente los parámetros de procesamiento de datos cuando cambian las circunstancias o las necesidades del negocio.

Uno de los métodos principales para procesar conjuntos de datos para su uso se conoce como ETL, para extraer, transformar y cargar. La automatización de datos ayuda a optimizar 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: mover los datos transformados a su ubicación de destino.
• Análisis de datos: generar insights a partir de 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 se puede utilizar 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 de datos, la transformación de datos, la carga de datos y el 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 en la nube y hojas de cálculo. Los tipos de datos extraídos pueden incluir formatos de datos estructurados y no estructurados, como JSON, XML, tablas de bases de datos relacionales y más.

Las herramientas automatizadas de extracción de datos pueden reconocer y extraer datos de estas fuentes dispares sin necesidad de intervención humana o programación. Pueden localizar y recuperar información específica 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 en un formato o estructura unificado. La transformación de datos ayuda a garantizar la compatibilidad con los sistemas de destino y mejora la calidad y la usabilidad de los datos. Dependiendo de 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 limpiar datos para eliminar errores e inconsistencias, reformatear datos, como eliminar columnas de una hoja de cálculo y agregar datos combinando varios registros. Las herramientas de automatización también pueden enriquecer los datos agregando 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 analytics u otra herramienta que permite a los usuarios acceder a los datos y trabajar con ellos. Por lo general, esto implica una carga inicial de todos los datos, seguida de la carga periódica de cambios incrementales en los datos y, con menos frecuencia, actualizaciones completas para borrar y reemplazar los datos en el 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 activadores, como cuando se agregan 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 para ayudar 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 a un formato numérico, dividir datos en subconjuntos, aislar variables, imputar missing values y generalizar grandes conjuntos de datos en resúmenes de alto nivel. Para los usuarios empresariales, la automatización de datos puede crear visualizaciones de datos para ayudarles a comprender y beneficiarse de los insights basados en datos.

Los beneficios clave de la automatización de datos incluyen:

• Mayor Eficiencia
• Calidad de datos confiable
• Ahorro de costos
• Insights 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 todo el pipeline de datos simplifica y acelera drásticamente el tiempo de procesamiento.

Eliminar la intervención humana del procesamiento de grandes volúmenes de datos también elimina la posibilidad de error humano. Las herramientas de automatización de datos pueden realizar la validación de datos para evitar errores en los datos y mantener la coherencia con las business rules.

La automatización de datos elimina el gasto de los empleados que dedican tiempo y esfuerzo a las tareas de procesamiento de datos. Por ejemplo, las herramientas de automatización pueden ayudar con la entrada de datos, corregir errores y formatear datos para que sean compatibles con otros sistemas y herramientas.

Al automatizar las tareas de analytics que solían requerir la intervención manual de los equipos de datos, la automatización de datos acelera el descubrimiento de insights empresariales basados en datos, a menudo en tiempo real.

Un insight 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 datos durante el procesamiento cifrando automáticamente los datos confidenciales, autenticando y auditando los datos para cumplir con las regulaciones 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 procesamiento de datos a escala manteniendo los requisitos de rendimiento.