En la actualidad, los datos han tomado un rol cada vez más importante en las empresas, a tal grado que se han convertido en un factor a considerar en la toma de decisiones para mejorar la productividad y rentabilidad.
Hoy, en el blog de IBSO analizaremos cómo mejorar la productividad de una empresa a través de la automatización de datos.
¿Qué es la automatización de datos?
En las películas de ciencia ficción podemos ver a los robots realizando tareas humanas con una gran precisión. Sin embargo, la realidad supera a la ficción, ya que los avances tecnológicos permiten agilizar procesos en muchas tareas, tanto de la vida cotidiana como en la cadena de valor de las empresas.
El proceso de automatización de datos consiste en el uso de software, scripts y herramientas para recopilar, procesar, transformar y analizar información de forma automática, es decir, sin la necesidad de que un humano gestione el proceso.
Esto permite la integración de procesos relacionados con los diferentes departamentos organizacionales para gestionar tareas repetitivas, que a los colaboradores les tomen mucho tiempo, como la entrada y análisis de datos como archivos, información procedente de servicios web y API de terceros, entre otros.
Para llevar a cabo la automatización de datos se puede implementar tecnologías como automatización de procesos robóticos (RPA), inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y otras herramientas de integración de datos. En el caso de las tecnologías de IA y ML, además de automatizar los procesos, también pueden generar análisis e informes basados en los datos, de modo que facilitan la toma de decisiones estratégicas.
¿Cómo se realiza la automatización de datos?
La automatización de datos se realiza en un proceso de tres partes: Extraer, Transformar y Cargar, o en inglés: Extract, Transform, Load, también conocido como ETL process.
Extraer
En ETL, extraer implica la obtención de datos de diferentes fuentes y copiarlos o exportarlos desde su ubicación de origen hasta un área de preparación. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados y obtenerse de fuentes como:
- Sistemas CRM
- Sistemas ERP
- Servidores SQL o NoSQL
- Páginas web
- Correos electrónicos
- API de terceros
Transformar
En ETL, la transformación consiste en modificar, convertir o enriquecer los datos que se recopilaron de diferentes fuentes antes de introducirlos en el sistema de destino.
Esta etapa implica tareas como filtrado, limpieza, depuración, validación y autenticación de datos, además de cálculos, traducciones, resúmenes, eliminación, cifrado, entre otras formas de procesar la información en bruto para transformarla y consolidarla en un formato específico.
Carga
La carga consiste en enviar los datos transformados a un sistema de destino, que puede ser una base de datos SQL o NoSQL, donde se encuentran listos para su posterior análisis. Esta última etapa es la que brinda la información que se necesita para tomar decisiones estratégicas.
En general, las empresas que utilizan el proceso ETL lo hacen de forma automatizada, por lotes, en las horas de menor actividad cuando el tráfico en los sistemas de origen es más bajo.
Otros métodos de integración de datos
Además de ETL, otros enfoques para facilitar los flujos de trabajo y automatización de datos son:
Captura de datos modificados. Es un proceso de captura e identificación de datos de origen para mover a un sistema de destino solo aquellos que sean necesarios.
- Réplica de datos. Es un proceso en el que se copian los datos de forma muy similar a las copias de seguridad para la recuperación de información en caso de desastre. La diferencia es que en la réplica se copian los datos en la fuente original para pasarlos a una base central.
- Virtualización de datos. Proceso en el que se usa una capa de abstracción de software para generar una vista unificada, integrada y que pueda usarse sin tener que cargar los datos de un sistema de origen a uno de destino.
- Integración de datos de flujo. En este proceso se gestionan los datos, se transforman y cargan en un sistema de destino para su posterior análisis. Sin embargo, el flujo es continuo, en tiempo real tan pronto como haya nuevos datos disponibles.
Beneficios de la automatización de datos
La automatización de datos implica reducir los procesos manuales. Esto, a su vez, disminuye los errores humanos, los costos operativos, permite agilizar tareas como entrada de datos, réplicas, mantenimiento, análisis de datos para la toma de decisiones, entre otras.
Además, automatizar los datos implica reducir el tiempo en la realización de tareas repetitivas, lo que permite que los colaboradores dediquen su experiencia en áreas más estratégicas, que resuelvan problemas y ayuden a generar ingresos a la empresa
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