Tras haber realizado un relevamiento inicial claro (Fase 1) y asegurarnos de que los datos estén limpios y listos (Fase 2), llega el momento de ponerlos en movimiento de manera automática y confiable. En esta Fase 3, denominada “Procesamiento”, el objetivo es crear flujos (o “pipelines”) que extraigan datos de las fuentes, los transformen según sea necesario y los depositen en repositorios o servicios analíticos sin intervención manual. Este paso resulta crucial para garantizar que la información fluya de manera regular, esté siempre actualizada y reduzca el riesgo de errores.
Cuando hablamos de automatización en el contexto de análisis de datos, no solo nos referimos a la conveniencia de no tener que realizar tareas repetitivas. La verdadera razón de automatizar es asegurar consistencia, eficiencia y escalabilidad. En lugar de depender de un equipo que cargue datos a mano en una tabla o en un dashboard, los pipelines se ejecutan periódicamente (cada hora, día o semana), y hacen el trabajo de recogida y transformación de datos sin intervención humana.
“Un sistema automatizado, bien diseñado y monitoreado, se convierte en la columna vertebral de un proyecto de analítica exitoso, garantizando información confiable que alimente la toma de decisiones.”
Extracción de Datos (Extract)
Transformación (Transform)
Carga (Load)
El conjunto de estas operaciones se denomina pipeline o flujo de datos y se orquesta con herramientas específicas (Azure Data Factory, Azure Functions, Python scripts, entre otras).
Ahorro de Tiempo
La automatización libera a los equipos de tareas repetitivas, permitiéndoles enfocarse en análisis y decisiones, en lugar de la manipulación manual de datos.
Menor Riesgo de Error
Al eliminar la intervención humana en la carga y la transformación, disminuye la posibilidad de errores por copiar y pegar, formatear mal un archivo o cometer equivocaciones en la asignación de datos.
Información en Tiempo Real o Casi Real
Configurar la periodicidad de las cargas permite tener datos frescos. Si se requiere, es posible establecer procesos de actualización cada 15 minutos o incluso en tiempo real (streaming data).
Escalabilidad
A medida que el volumen de datos crece, un sistema automatizado bien diseñado solo necesita ajustes mínimos para procesar más registros o integrarse con nuevas fuentes.
La fase de procesamiento lleva la automatización al centro de la estrategia de analítica. Ya no dependemos de procesos manuales que puedan fallar o retrasarse; en cambio, disponemos de un flujo confiable y verificado para que los datos se actualicen con la frecuencia necesaria. Gracias a esto, las fases siguientes (Análisis y Modelado, Visualización, etc.) cuentan con una base sólida de información.
En Dawoork, siempre recomendamos que la automatización se implemente de forma escalable y supervisada, de modo que, con el paso del tiempo, el sistema pueda crecer y adaptarse a nuevas necesidades sin redefinir todo desde cero. En el próximo artículo, profundizaremos en cómo estos datos actualizados alimentan el Análisis y Modelado (Fase 4), donde se descubren patrones y se construyen modelos predictivos que agregan un valor significativo a la organización. ¡No te lo pierdas!
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