4 razones para automatizar la ingestión de datos

4 razones para automatizar la ingestión de datos

 

Difícilmente pasa un día sin hablar de automatización y grandes datos en ninguna compañía. Actualmente, el mercado comprende la necesidad de la ingestión de datos, pues es la forma de obtener inteligencia de negocios. Y, la ciencia de datos y el aprendizaje automático son herramientas de referencia en análisis predictivo, lo que significa que necesitamos datos y mucho de eso.

Pero los datos deben estar limpios y listos para funcionar, en formatos que permitan el análisis de datos. Este proceso, conocido como ingestión de datos, es algo que ya deberíamos automatizar, en este post abordaremos el concepto de la ingestión de datos y cuatro razones para automatizarlos.

¿Qué es la ingestión de datos?

Gestión de datos se refiere a las formas en que se puede obtener e importar datos , ya sea para uso inmediato o para el almacenamiento de la base de datos. La importación de los datos también incluye el proceso de preparación de datos para el análisis.

Con otro sentido más amplio, la ingestión de datos puede ser entendido como un flujo de datos dirigida entre dos o más sistemas que resultan en una superficie lisa, e independiente, la operación (una definición que ya implica cierta independencia o automatización).

Puede ocurrir en tiempo real, tan pronto como la fuente que produce, o en lotes, cuando los datos se introducen en trozos específicos durante periodos establecidos. Generalmente, la ingestión de datos ocurre en tres pasos:

  1. Extracción de datos: recuperación de datos de fuentes
  2. Transformación de datos: validación, limpieza y normalización de datos para garantizar la precisión y la confiabilidad (a veces conocida como confiabilidad)
  3. Carga de datos: enrutamiento o colocación de los datos en su silo o base de datos correctos para su análisis

Por supuesto, a medida que crecen los datos, este proceso de tres pasos se hace más grande y toma más tiempo. Históricamente, la ingestión de datos era manual y dependía de la recopilación manual de datos y la importación manual en una hoja de cálculo o base de datos personalizada.

En ese proceso, puede corregir imprecisiones de datos para garantizar que los datos sean similares, pero un error humano no puede garantizar que los datos sean 100% limpios o confiables.

Hoy, en la era del big data, la ingestión manual de datos rara vez es posible. Las empresas tienen numerosas fuentes de datos, a menudo un total de cientos, con datos que llegan las 24 horas del día ¿Y la parte realmente divertida? Las entradas de datos en una variedad de formatos, por lo que las empresas necesitan convertir los datos a formatos similares. Cada vez más, las empresas están implementando la automatización con el fin de ingerir datos para un análisis de datos eficiente.

Razones para automatizar la ingestión de datos

Existen diferentes motivos para automatizar y variarán de una compañía a otra. Aún así, las conclusiones más importantes de la automatización de datos son bastante claras.

1. Automatizar la ingestión de datos mejora los objetivos de tiempo de lanzamiento al mercado.

Con frecuencia, las empresas pasan tiempo preparándose para el análisis, pero si la ingestión de datos y la preparación de los datos no han sido lo suficientemente suaves o eficaces, no hay datos para analizar, lo que retrasa los objetivos iniciales. Y si no puede llevar su producto al mercado a tiempo, ha perdido su ventaja competitiva.

2. La ingestión de datos aumenta la escalabilidad.

Entrar en el mundo de la ingestión automática de datos puede ser abrumador, especialmente al tratar de adaptar la ciencia de los datos y las técnicas de aprendizaje automático. La buena noticia es que es fácil mantenerse pequeño a medida que se automatiza: elige una o dos fuentes de datos y busca la mejor manera de automatizar, confiando en las mejores prácticas de la industria. A medida que te sientas más cómodo y liberes tiempo, puedes escalar, automatizando más datos a lo largo del tiempo.

Conforme automatizas se vuelve más fácil, especialmente con la implementación de herramientas de autoservicio. A medida que se identifican nuevas fuentes de datos, un grupo de TI centralizado no tiene que rellenar e implementar todas las solicitudes de una fuente de datos, si hay una herramienta de automatización de autoservicio que pueda ayudar a establecer una fuente de datos.

Esta escalabilidad es particularmente beneficiosa cuando parte de la infraestructura o los requisitos del servicio cambian, lo cual es inevitable. Si bien un proceso de ingestión automatizado puede requerir ajustes manuales, no tendrá que perder un tiempo y dinero valiosos para volver a capacitar a un equipo sobre cómo alterar las técnicas de ingestión. En cambio, la operación es suave y ve una interrupción significativamente menor.

3. La automatización de la ingestión de datos se reenfoca en el trabajo necesario.

La preparación es clave en cualquier proyecto, pero imagine pasar 4/5 de su tiempo en tareas tediosas antes de realizar un trabajo que produzca resultados. Los científicos de datos informan repetidamente que la parte menos interesante, deseable o desafiante de su trabajo es la preparación de datos, es decir, la parte de la ingestión de datos que prepara los datos para el análisis.

Las estadísticas indican que hasta el 80% de un proyecto analítico está dedicado a esta tarea, no al desafío más amplio de aplicar o desarrollar algoritmos particulares y analizar los resultados. En cambio, su equipo de datos expertos está ocupado con tareas tediosas como extraer datos de varias aplicaciones, transformar formatos con código personalizado y cargar datos en varios sistemas en silos.

Al automatizar el sistema, los científicos de datos se liberan para realizar el trabajo que tanto ellos como la compañía desean: análisis, lo que lleva a cambios y mejoras comercializables.

4. Mitiga el riesgo.

Entendemos que los datos son clave en la inteligencia empresarial y la estrategia. Sin él, hoy en día, las empresas que lo componen lo dejarán de lado con bordes más nítidos y completos. Ese es un riesgo que no puede permitirse tomar.

También mitiga riesgos con la automatización de datos; el riesgo de error humano al extraer, transformar y cargar datos. El riesgo de quedarse atrás porque no puede mantenerse al día con los datos que está recopilando. (Esto puede llevar a situaciones extremas en las que la única forma de ponerse al día es soltar los datos por completo, lo que significa un desperdicio significativo de recursos). El riesgo de que su empresa pueda estar haciendo más.

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Conclusión

Con la automatización de la ingestión de datos eres más eficiente, lo que ahorra tiempo y dinero. Cuanto más escalable seas, más fácil te resultará incorporar más datos en el redil, sin arriesgar los objetivos de comercialización. La automatización de la ingestión de datos promueve una mayor escalabilidad y eficiencia.

¿Necesitas una razón más para la ingestión de datos? ¡Tu departamento de datos te agradecerá mucho más! Al reducir la necesidad de tareas tediosas, los empleados pueden enfocarse en el trabajo que prefieren: el desafío y la información que proviene de los datos.

Consulta la información original en inglés

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