Nuestro mundo se ha vuelto cada vez más impulsado por los datos. Las organizaciones de todos los tamaños están incorporando cantidades cada vez mayores de datos todos los días, y es vital aprovecharlos al máximo para desbloquear nuevas posibilidades.
Sin embargo, el proceso de transformación de datos no es simple debido a la gran cantidad de datos sin procesar. Puede que le sorprenda saber que cada día, aproximadamente 2.5 quintillones bytes de los datos se generan en todo el mundo. Otro problema es que la mayoría de los datos sin procesar son irrelevantes para su negocio.
¿Qué es la transformación de datos?
En términos generales, la transformación de datos es un proceso mediante el cual los datos sin procesar se transforman en un formato optimizado para sus objetivos comerciales específicos, lo que los hace utilizables para su negocio.
Los datos sin procesar de su negocio pueden brindarle mucha información sobre su negocio, sus clientes y sus competidores, lo cual es necesario para que las empresas tomen decisiones informadas. Sin embargo, cuando los datos se presentan en su forma original, no se puede confiar en ellos. Los datos contenidos en él son irrelevantes y relevantes al mismo tiempo. Además, podría haber errores o valores faltantes en los datos. A veces se pueden encontrar datos duplicados.
Durante el proceso de transformación de datos, los datos sin procesar se extraen, limpian y transforman en un formato adecuado para la integración, el análisis, el almacenamiento y muchos otros procesos.
La transformación de datos se puede realizar de forma manual o automática mediante una herramienta de transformación de datos y puede cambiar el formato, la estructura, el contenido o el contexto de los datos para que sean más útiles.
“Durante el proceso de transformación de datos, los datos sin procesar se extraen, limpian y transforman en un formato adecuado para la integración, el análisis, el almacenamiento y muchos otros procesos”.
-Neeraj Agarwal
¿Por qué la Transformación de Datos es Necesaria para mi Negocio?
Las empresas necesitan transformar los datos por dos motivos: primero, para convertirlos en información útil y, segundo, para convertirlos en información procesable.
Los datos sin procesar no proporcionan mucho valor. Los datos sin procesar por sí solos dificultan la toma de decisiones o la adopción de medidas. Un ser humano o una máquina pueden hacer uso de los datos cuando se transforman en un formato que puede entender. Durante este proceso, se aplican algoritmos y reglas a los datos para obtener información y patrones que se pueden utilizar.
Según la investigación de Gartner, las empresas han sufrido pérdidas por un total de casi $15 mil millones cada año debido a mala calidad de los datos. Los problemas de calidad de los datos empeorarán para las empresas que tienen una gran cantidad de divisiones comerciales y operaciones en una amplia región geográfica, así como muchos empleados, clientes, proveedores y productos que deben administrarse.
Casos comerciales que requieren transformación de datos
Para que cualquier negocio tenga éxito, la transformación de datos debe llevarse a cabo independientemente del tamaño y el sector en el que operen. Sin embargo, hemos esbozado algunos ejemplos de aplicaciones para la transformación de datos que pueden proporcionar el mayor beneficio para una empresa:
E-Commerce
El negocio de comercio electrónico produce una gran cantidad de datos todos los días, y el éxito del negocio depende en gran medida de cómo la empresa recopila información valiosa a partir de él. Por lo tanto, la importancia de la transformación de datos es inevitable para las empresas de comercio electrónico.
Bancario
El sector bancario también depende en gran medida de los datos. Desde la información del cliente hasta la creación de una oferta personalizada para los clientes, los bancos solían consumir una gran cantidad de datos. La transformación de datos puede ayudar a los institutos bancarios a generar información valiosa a partir de los datos sin procesar.
Healthcare
Entre todas las industrias que están experimentando la transformación digital, la atención médica está a la vanguardia. Miles de hospitales e instalaciones médicas inteligentes están incorporando inteligencia artificial en la forma en que identifican posibles enfermedades y operan.
Finanzas
Las instituciones financieras reciben información sobre sus clientes de una variedad de fuentes. Esta información del cliente no se puede utilizar directamente para hacer negocios. Por lo tanto, la transformación de datos es imprescindible para convertir los datos de formato sin formato a información significativa.
¿Cómo beneficiará la transformación de datos a mi negocio?
Una solución de análisis de datos no está completa sin una transformación de datos. La mala calidad de los datos no solo puede ser costosa, sino también inútil. Una empresa debe ser capaz de extraer y transformar datos en información útil para que pueda seguir siendo ágil y adaptable.
A continuación, describimos algunos de los beneficios de los servicios de transformación de datos para su empresa.
Calidad de datos mejorada
Pueden surgir varios problemas como resultado de datos incorrectos. Cuando transforma sus datos, puede brindarle a su organización la oportunidad de eliminar los problemas de calidad y reducir la posibilidad de malas interpretaciones para garantizar que su negocio funcione sin problemas.
Reducción de riesgos
Cuando utiliza datos inconsistentes y discrepantes, pone en riesgo sus intereses financieros y de reputación. La estandarización y la calidad de los datos son cruciales para reducir estos riesgos.
Tener más inteligencia comercial y datos analíticos disponibles
La mayoría de las empresas no analizan sus datos para obtener inteligencia comercial para sus negocios. Las herramientas de transformación de datos son muy eficaces para mejorar la accesibilidad de los datos de su empresa, estandarizarlos y utilizarlos en el contexto de la inteligencia.
Gestión de datos eficaz
Cuando se integran datos de una variedad de fuentes, existe un desafío cada vez mayor en términos de consistencia de los metadatos. La transformación de datos lo ayudará a mejorar sus metadatos y a comprender el conjunto de datos con mayor precisión.
Visualización de datos
Entre los diversos pasos que intervienen en el proceso de transformación de datos, Visualización de datos es uno de los más importantes. El análisis de datos con precisión y perspicacia se vuelve más fácil cuando se reduce el ruido y se mejora la estructura de datos.
¿Cuáles son los pasos involucrados en el proceso de transformación de datos?
Hay varios pasos involucrados en el proceso de transformación de datos como se menciona a continuación:
Descubrimiento de datos
Para transformar datos, primero debemos identificar y comprender la información contenida en los archivos de origen. El análisis de los datos de origen requiere la consideración de la calidad de los datos, los atributos de calidad y la estructura de los datos de origen. Con este método, se puede realizar un mejor análisis de datos y se puede generar una valiosa inteligencia comercial.
Asignación de datos
Como parte de este proceso, los analistas definen qué criterios se necesitan para modificar, unir, filtrar, unir y agregar campos individuales dentro del conjunto de fuentes de datos. El mapeo implica extraer valor comercial de múltiples fuentes externas e internas, unificar y luego transformar los datos en un formato analítico y operativo.
Extracción de Datos
Un paso del proceso de migración implica el movimiento de datos de un sistema de origen a un sistema de destino. Los datos se pueden recuperar de fuentes estructuradas (p. ej., bases de datos) o fuentes no estructuradas (p. ej., secuencias de eventos, archivos de registro) de datos.
Transformar datos
Este es el último paso en el proceso de transformación de datos. Existen múltiples fuentes de datos estructurados o no estructurados que se recopilan y convierten en un formato que las empresas pueden utilizar para administrar sus datos de manera eficiente.
Revisión de datos
Una vez que los datos se hayan transformado, deberá verificar los datos nuevamente para asegurarse de que la transformación haya sido precisa. El proceso de revisión se puede comparar con el proceso de garantía de calidad.
¿Cuáles son los diferentes métodos de transformación de datos?
Hay varios métodos de transformación de datos disponibles para obtener información valiosa de los datos:
Transformación manual de datos
El siguiente paso consiste en escribir un pequeño fragmento de código de forma manual para implementar la transformación de los datos. R, Python y SQL son algunos de los lenguajes de programación más populares que se pueden usar para realizar la transformación manual de datos.
Los métodos de transformación manual de datos requieren tiempo y esfuerzo para transformar manualmente los datos. Además, el proceso requiere cantidades significativas de tiempo para codificar manualmente las transformaciones, probar las transformaciones y mantener los códigos de transformación.
Transformación de datos con herramientas ETL in situ
ETL se refiere a la extracción, transformación y carga. Implica principalmente extraer datos de una o más fuentes, transformarlos en un formato consistente y luego cargarlos en el destino deseado.
La transformación de datos puede ser muy costosa cuando se utilizan herramientas ETL locales y, como resultado, las empresas ahora se están pasando a métodos ETL basados en la nube para realizar sus transformaciones de datos.
Transformación de datos con herramientas ETL basadas en la nube
Otro método de transformación de datos altamente efectivo son las herramientas ETL basadas en la nube. Con la ayuda de estos instrumentos, las organizaciones pueden procesar grandes volúmenes de datos de una variedad de fuentes diferentes de manera eficiente y oportuna.
El nombre implica que estas herramientas funcionan a través de servidores en la nube, lo que significa que son más rentables que los métodos ETL locales.
Las mejores herramientas de transformación de datos para facilitar su viaje
Hay dos tipos de herramientas de transformación de datos disponibles en el mercado para ayudar a su empresa a profundizar en los datos y extraer información valiosa de ellos.
Herramientas de secuencias de comandos
Estos son los tipos comunes de herramientas de transformación de datos que funcionan con lenguajes de programación como SQL o Python. Este tipo de transformación generalmente se realiza dentro de un repositorio y lo ejecuta un sistema que organiza todas las transformaciones para completarlas.
Estas herramientas requieren experiencia técnica en SQL y Python para aprovechar al máximo los datos comerciales.
Herramientas de código bajo/sin código
Estos son los tipos más fáciles de herramientas de transformación de datos. Con esta herramienta, las empresas pueden cargar datos en el almacén de datos desde múltiples fuentes utilizando una interfaz simple e intuitiva que facilita la administración de datos.
Hay un gran beneficio para estas herramientas, ya que no requieren ninguna experiencia técnica para demostrar su capacidad para generar información valiosa a partir de los datos.
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