¿Qué es el procesamiento de datos?

Históricamente, las empresas dependían del procesamiento manual de datos y calculadoras para gestionar conjuntos de datos más pequeños. A medida que las empresas generaban volúmenes de datos cada vez más grandes, los métodos avanzados de procesamiento de datos se volvieron esenciales.

De esta necesidad surgió el procesamiento electrónico de datos, que trajo unidades centrales de procesamiento (CPU) avanzadas y automatización que minimizaba la intervención humana.

Con la adopción de la inteligencia artificial (IA) en aumento, el procesamiento de datos es más crítico que nunca. Los datos limpios y bien estructurados impulsan los modelos de IA, lo que permite a las empresas automatizar los flujos de trabajo y desbloquear insights más profundos.

Según un informe de 2024 del IBM Institute for Business Value, solo el 29 % de los líderes tecnológicos está totalmente de acuerdo en que sus datos empresariales cumplen los estándares de calidad, accesibilidad y seguridad necesarios para respaldar el escalado eficiente de la IA generativa. Pero sin sistemas de procesamiento de alta calidad, las aplicaciones impulsadas por IA son propensas a ineficiencias, sesgos y resultados poco confiables.

Hoy en día, el machine learning (ML), la IA y el procesamiento paralelo o computación paralela permiten el procesamiento de datos a gran escala. Con estos avances, las organizaciones pueden obtener información mediante servicios de computación en la nube como Microsoft Azure o IBM® Cloud.

Aunque los métodos de procesamiento de datos varían, existen aproximadamente seis etapas para convertir sistemáticamente los datos sin procesar en información utilizable:

1. Recopilación de datos: las compañías pueden recopilar grandes volúmenes de datos de fuentes como sensores de Internet de las cosas (IoT), redes sociales o proveedores externos. La estandarización de las prácticas de administración de datos en este paso puede ayudar a optimizar las tareas posteriores de procesamiento de datos.
   
   
2. Preparación de datos: este paso implica la limpieza, validación y estandarización de datos para mantener conjuntos de datos de alta calidad. Los algoritmos de aprendizaje automático (ML) impulsados por scripts de Python pueden detectar anomalías, marcar valores faltantes y eliminar registros duplicados, mejorando la precisión para el análisis y los modelos de IA.
   
   
3.  Entrada de datos: después de la curación, los datos sin procesar se llevan a un sistema de procesamiento como Apache Spark a través de consultas SQL, flujos de trabajo o trabajos por lotes . Al priorizar la protección de datos durante la ingesta , las empresas pueden cumplir con las normas, especialmente en entornos altamente regulados.
   
   
4. Análisis: los algoritmos, el procesamiento paralelo o el multiprocesamiento pueden descubrir patrones en big data. La integración de la IA aquí puede ayudar a reducir la necesidad de supervisión manual, lo que acelera el análisis de datos.
   
   
5. Salida de datos: los stakeholders pueden visualizar los resultados del análisis de datos mediante gráficos, paneles e informes. La toma rápida de decisiones depende de la facilidad con la que los usuarios puedan interpretar estos valiosos insights, especialmente para el pronóstico o la gestión de riesgos.
   
   
6. Almacenamiento de datos: los datos procesados se almacenan en almacenes de datos, lagos de datos o repositorios de computación en la nube para su posterior acceso. Las prácticas adecuadas de almacenamiento de datos alineadas con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) pueden ayudar a las empresas a mantener el cumplimiento. 

El procesamiento de datos ayuda a las organizaciones a convertir los datos en insights valiosos.

A medida que las empresas recopilan una cantidad cada vez mayor de datos, los sistemas de procesamiento eficaces pueden ayudar a mejorar la toma de decisiones y agilizar las operaciones. También pueden ayudar a garantizar que los datos sean precisos, ricos en seguridad y listos para aplicaciones avanzadas de IA.

Las herramientas de IA y aprendizaje automático (ML) analizan conjuntos de datos para descubrir insights que ayudan a las organizaciones a optimizar las estrategias de precios, predecir las tendencias del mercado y mejorar la planeación operativa. Las herramientas de visualización de datos, como los gráficos y los paneles, facilitan el acceso a insights más accesibles, convirtiendo los datos sin procesar en inteligencia aplicable en la práctica para los stakeholders.

La preparación y el análisis rentables de los datos pueden ayudar a las empresas a optimizar sus operaciones, desde la agregación de datos de rendimiento de marketing hasta la mejora de los pronósticos de inventario.

En términos más generales, las canalizaciones de datos en tiempo real creadas en plataformas en la nube como Microsoft Azure y AWS permiten a las empresas escalar la potencia de procesamiento según sea necesario. Esta capacidad ayuda a garantizar un análisis rápido y eficiente de grandes  conjuntos de datos.

Un procesamiento de datos robusto ayuda a las organizaciones a proteger la información sensible y a cumplir con normativas como el GDPR. Un procesamiento de datos robusto ayuda a las organizaciones a proteger la información sensible y a cumplir normativas como el RGPD. Las soluciones de almacenamiento de datos altamente seguras, como los almacenes de datos y los data lakes, ayudan a reducir el riesgo al mantener el control sobre cómo se almacenan, acceden y conservan los datos. Los sistemas de procesamiento automatizado pueden integrarse en marcos de gobierno y aplicar políticas, manteniendo un tratamiento de datos coherente y conforme a las normas. 

Los datos estructurados de alta calidad son esenciales para los modelos de IA generativa  y otras aplicaciones impulsadas por IA. Los científicos de datos confían en sistemas de procesamiento avanzados para limpiar, clasificar y enriquecer los datos. Esta preparación ayuda a garantizar que los datos estén formateados correctamente para el entrenamiento de IA.

Mediante el uso de automatización impulsada por IA, las empresas también pueden acelerar la preparación de los datos y mejorar el rendimiento de las soluciones de ML e IA generativa. 

Los avances en los sistemas de procesamiento redefinieron la forma en que las organizaciones analizan y gestionan la información. 

El proceso de datos temprano se basaba en la entrada manual, calculadoras básicas  y computación por lotes, lo que a menudo llevaba a ineficiencias y una calidad de los datos inconsistente. Con el tiempo, innovaciones como las bases de datos SQL, el cloud computing y los algoritmos de ML inspiraron a las empresas a optimizar la forma en que  procesan los datos. 

Hoy en día, las tecnologías clave de procesamiento de datos incluyen:

Los sistemas de procesamiento basados en la nube proporcionan potencia informática escalable, lo que permite a las empresas administrar grandes cantidades de datos sin grandes inversiones en infraestructura. Marcos como Apache Hadoop y Spark procesan datos en tiempo real, lo que permite a las empresas optimizar todo, desde el pronóstico de la cadena de suministro hasta las experiencias de compra personalizadas. 

El auge de los algoritmos de machine learning transformó el procesamiento de datos. Las herramientas impulsadas por IA, como TensorFlow, agilizan la preparación de datos, mejoran el modelado predictivo y automatizan las analytics a gran escala. Los marcos en tiempo real, como Apache Kafka, optimizan los pipelines de datos, mejorando aplicaciones como la detección de fraude, los Precios dinámicos y los motores de recomendación de comercio electrónico.

Para reducir la latencia y mejorar el análisis de datos en tiempo real, la computación edge procesa la información más cerca de su fuente. Esto es esencial para las industrias que requieren una toma de decisiones instantánea, como la atención médica, donde las decisiones en una fracción de segundo conllevan mucho en juego.

El procesamiento de datos localizado también puede mejorar las interacciones con los clientes y la gestión del inventario al minimizar los retrasos.

La computación cuántica está preparada para revolucionar el procesamiento de datos resolviendo problemas complejos de optimización más allá de las capacidades informáticas tradicionales. A medida que crece el número de casos de uso, la computación cuántica tiene el potencial de transformar campos como la criptografía , la logística y las simulaciones a gran escala, acelerando los insights y dando forma al futuro del procesamiento de datos.

Las empresas pueden adoptar diferentes métodos de procesamiento de datos en función de sus requisitos operativos y de escalabilidad:

• Procesamiento por lotes : este método procesa datos sin procesar a intervalos programados y sigue siendo una opción rentable para cargas de trabajo repetitivas con una intervención humana mínima. El procesamiento por lotes es más adecuado para agregar transacciones o tareas rutinarias, como la nómina.
  
  
• Procesamiento en tiempo real: el procesamiento en tiempo real es vital para aplicaciones sensibles al tiempo, como el monitoreo de atención médica o la detección de fraude, donde se necesita una salida de datos instantánea. La validación automática de datos, el machine learning y las herramientas de baja latencia pueden ayudar a las organizaciones a responder a los eventos a medida que se desarrollan.
  
  
• Multiprocesamiento: el multiprocesamiento distribuye las tareas de procesamiento de datos en varias CPU para manejar big data de manera eficiente. Este enfoque es valioso para los ingenieros de datos que ejecutan analytics de datos complejos en paralelo, lo que reduce el tiempo total de procesamiento.
  
  
• Procesamiento de datos: como su nombre lo indica, el procesamiento manual de datos implica la intervención humana. Aunque es más lento, este método puede ser necesario en contextos normativos o cuando se necesita un juicio humano preciso para evitar errores, como en auditorías especializadas o actividades de entrada de datos críticas.
  
  
• Procesamiento en línea: el procesamiento en línea admite interacciones continuas de datos en tiempo real en entornos como las redes sociales o el comercio electrónico. Al actualizar constantemente los conjuntos de datos, el procesamiento en línea puede hacer coincidir el análisis de comportamiento del usuario con las respuestas dinámicas del sistema, desplegar aprendizaje automático (ML) para refinar experiencias en tiempo real.

Las organizaciones se enfrentan a varios retos a la hora de gestionar grandes volúmenes de datos, entre ellos: 

• Problemas de calidad
• Limitaciones de escalabilidad
• Complejidad de la integración 
• Cumplimiento regulatorio

Una limpieza o validación de datos inadecuada puede dar lugar a imprecisiones, como redundancias involuntarias , campos incompletos y formatos incoherentes. Estos problemas pueden degradar las insights valiosas, socavar los esfuerzos de forecasting y afectar gravemente a las empresas.

Considere cuando Unity Software perdió aproximadamente USD 5 mil millones en capitalización de mercado debido a una "herida autoinfligida" provocada por "datos de clientes de propiedad incorrecta". Al mantener estándares rigurosos de calidad de datos y reducir la supervisión manual, las organizaciones pueden aumentar la confiabilidad y mantener prácticas éticas a lo largo del ciclo de vida de los datos.

Las unidades de procesamiento tradicionales o las arquitecturas heredadas pueden verse sobrecargadas por la expansión de los conjuntos de datos. Y, sin embargo, se espera que para 2028, la esfera global de datos alcance los 393,9 zettabytes.¹ Eso es aproximadamente 50 000 veces el número de bytes que hay granos de arena en la Tierra.

Sin estrategias de escalamiento eficientes, las empresas corren el riesgo de cuellos de botella, consultas lentas y aumento de los costos de infraestructura. Los métodos modernos de multiprocesamiento y procesamiento paralelo pueden distribuir cargas de trabajo en varias CPU, lo que permite que los sistemas manejen volúmenes masivos de datos en tiempo real.

Reunir datos sin procesar  de diferentes proveedores, sistemas locales y cloud computing puede ser difícil. Según el informe "State of Data Science! de 2023 de Anaconda, la preparación de los datos sigue siendo la tarea que más tiempo consume para los profesionales de la ciencia de datos.² Es posible que se requieran varios tipos de procesamiento de datos para unificar los datos y preservar el linaje, especialmente en industrias altamente reguladas.

Las soluciones cuidadosamente diseñadas pueden reducir la fragmentación y mantener información significativa en cada etapa del pipeline, mientras que los pasos de procesamiento estandarizados pueden ayudar a garantizar la coherencia en múltiples entornos.

Regulaciones como el RGPD hacen que la protección de datos sea una prioridad crítica. Las multas por incumplimiento ascendieron a aproximadamente 1200 millones de euros en 2024.³ A medida que se expande el procesamiento de datos, también lo hacen los riesgos normativos, y las organizaciones hacen malabarismos con requisitos como la soberanía de los datos , el seguimiento del consentimiento del usuario y los informes de cumplimiento automatizados.

A diferencia de los pasos de procesamiento centrados en el rendimiento, las soluciones regulatorias priorizan la seguridad y la calidad de los datos. Técnicas como la minimización de datos y el cifrado pueden ayudar a las empresas a procesar datos sin procesar mientras se adhieren a las leyes de privacidad.