¿En qué consiste el procesamiento de datos?

Sin el procesamiento de los datos, las organizaciones no tienen acceso a cantidades ingentes de datos que pueden ayudarles a ganar ventaja competitiva, ofrecerles información útil sobre sus ventas, estrategias de marketing y necesidades de los consumidores. Es fundamental que las empresas de cualquier tamaño entiendan las necesidad de procesar sus datos.

¿En qué consiste el procesamiento de datos?

El procesamiento de datos se produce cuando se recaban datos y se traducen a información utilizable. Suelen ocuparse los científicos de datos, solos o en equipo, y es importante que el procesamiento se realice correctamente para no afectar negativamente al producto final o los resultados obtenidos a partir de los datos.

El procesamiento empieza con datos en su forma en bruto y los convierte a un formato más legible (gráficos, documentos, etc.), dándoles la forma y el contexto necesarios para que los ordenadores los interpreten y los empleados los utilicen en toda una organización.

Las seis etapas del procesamiento de datos

1. Recogida de datos

La recogida de datos es el primer paso del procesamiento. Los datos se extraen de las fuentes disponibles, entre las cuales se cuentan los data lakes y los almacenes de datos. Es importante que las fuentes de datos disponibles sean fiables y estén bien creadas para que los datos recabados (que posteriormente se emplearán como información) sean de la más alta calidad posible.

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2. Preparación de datos

Una vez recabados los datos, se pasa a la fase de la preparación de datos. La preparación de datos, a menudo llamada "preprocesamiento", es la etapa en la que los datos en bruto se limpian y organizan para la siguiente fase del procesamiento. Durante la preparación, los datos en bruto se verifican diligentemente para detectar errores. El objetivo de este paso es eliminar los datos erróneos (datos redundantes, incompletos o incorrectos) y empezar a crear datos de gran calidad para obtener la mejor business intelligence.

3. Introducción de datos

A continuación los datos limpios se introducen en su destino (puede ser un CRM, como Salesforce, o un almacén de datos, como Redshift y se traducen a un lenguaje comprensible. La introducción de datos es el primer paso en el que los datos en bruto empiezan a cobrar forma como información utilizable.

4. Procesamiento

Durante esta fase los datos ingresados en el ordenador en la fase anterior se procesan realmente para su interpretación. El procesamiento se efectúa por medio de algoritmos de machine learning, si bien el proceso en sí puede variar ligeramente según cuál sea la fuente de los datos que se esté procesando (data lakes, redes sociales, dispositivos conectados, etc.) y su uso previsto (estudiar patrones publicitarios, diagnósticos médicos a partir de dispositivos conectados, determinar necesidades de clientes, etc.).

5. Salida/interpretación de datos

La etapa de salida/interpretación es la fase en la que los datos resultan finalmente utilizables para los que no son científicos de datos. Están traducidos, son legibles y muchas veces se presentan en forma de gráficos, vídeos, imágenes, texto simple, etc. A partir de ese momento los miembros de una empresa o institución pueden empezar a autogestionarse los datos para sus propios proyectos de analíticas de datos.

6. Almacenamiento de datos

La última fase del procesamiento de datos es el almacenamiento. Cuando todos los datos están procesados, se almacenan para su futuro uso. Si bien hay alguna información que ya puede emplearse de inmediato, gran parte tendrá utilidad a posteriori. Además, almacenar correctamente nuestros datos es una necesidad para dar cumplimiento a la legislación de protección de datos, como el RGPD. Cuando los datos están bien almacenados, a los miembros de la organización les resulta fácil y rápido acceder a ellos siempre que lo necesiten.

El futuro del procesamiento de datos

El futuro del procesamiento de datos se halla en la cloud. La tecnología cloud saca partido a la conveniencia de los actuales métodos de procesamiento de datos electrónicos y acelera su velocidad y eficacia. Si los datos son más rápidos y de mayor calidad, eso implica que las organizaciones disponen de más datos que utilizar y más información valiosa que extraer.

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Con la migración de los big data a la cloud, las empresas obtienen enormes beneficios. Las tecnologías cloud para big data permiten a las empresas combinar todas sus plataformas en un único sistema fácil de adaptar. A medida que el software cambia y se actualiza (como suele ser el caso en el mundo de los big data), la tecnología cloud integra sin fisuras lo nuevo con lo antiguo.

Las ventajas del procesamiento de datos en la cloud no son en absoluto exclusivas de las grandes corporaciones. En realidad, las pequeñas empresas pueden obtener beneficios aún mayores. Las plataformas cloud pueden ser económicas y ofrecen la flexibilidad para crecer y ampliar sus capacidades a medida que la empresa crezca. Aporta a las empresas la capacidad de escalar sin pagar un precio elevado.

Del procesamiento a la analítica de datos

Los big data están cambiando la forma de hacer negocios de las empresas y, para sociedades de cualquier tamaño, ganar ventaja competitiva exige contar con una estrategia de procesamiento de datos robusta. Si bien las seis fases del procesamiento de datos no van a cambiar, con el paso del tiempo la cloud ha abanderado grandes avances en tecnología, convirtiéndose hoy por hoy en el método más avanzado, rentable y rápido.

¿Qué sucede a partir de ahora? Es hora de poner a trabajar sus datos. Cuando sus datos estén procesados, podrán ser analizados eficazmente para obtener business intelligence. Con la ayuda de analíticas de datos podrán tomar decisiones comerciales más rápidas e inteligentes. Para empezar, eche un vistazo al Informe de mejores prácticas de Talend: Cómo hacer efectivas e integrar las analíticas para darles un uso práctico.

| Last Updated: febrero 19th, 2019