Las empresas generalmente generan y almacenan cantidades colosales de datos de los que obtienen información importante para la toma de decisiones rápida y decente utilizando BI (Business Intelligence). Debido a la combinación y complejidad de estos datos, se necesita un análisis de datos productivo y rentable. La automatización de datos es un proceso crucial que se puede implementar e integrar para lograr este propósito.
¿Qué es la automatización de datos?
La automatización de datos se interpreta como el manejo, la carga y el procesamiento de datos utilizando tecnologías automatizadas en lugar de realizar estos procedimientos manualmente. La viabilidad a largo plazo de su dispositivo de canalización de datos se basa en la automatización del método de ingesta de datos. Cualquier información actualizada corre el peligro de ser detenida porque es una tarea adicional que una persona debe obtener, junto con sus otras obligaciones. La automatización de datos restaura el trabajo manual en el ecosistema de datos con computadoras y métodos que hacen la función por usted.
Sin intervención humana, este procedimiento compila, almacena, transforma y analiza datos utilizando procesos inteligentes, inteligencia artificial, infraestructura y software. El abastecimiento de datos se puede automatizar para ahorrar tiempo y dinero al tiempo que aumenta la eficiencia corporativa. La automatización de datos también se beneficia al reducir los errores al garantizar que los datos se empaqueten de manera estructurada. Para que su empresa progrese por el camino correcto, deberá recopilar los principales entendimientos comerciales de sus datos. Como resultado, tener un procedimiento de análisis de datos automatizado permite a los usuarios comerciales concentrarse en el análisis de datos en lugar de la preparación de datos.
Elementos de la automatización de datos
Extraer, Transformar y Cargar son los tres componentes centrales de la Automatización de Datos y se caracterizan a continuación:
Extraer: Incluye la extracción de datos de uno o varios sistemas de origen.
Transformar: Adapta sus datos a la estructura requerida, como un formato de archivo plano CSV. Esto podría incluir restaurar todas las abreviaturas de estado con la palabra de estado completa.
Carga: En este número, el portal de datos abiertos transfiere datos de una operación a otra.
Cada paso es crucial para automatizar por completo y completar correctamente las cargas de datos.
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Beneficios de la automatización de datos
Una industria puede ayudar mucho con la automatización de datos. Estos objetivos se han entendido en detalle a continuación:
Reducción en el Tiempo de Procesamiento
Procesar enormes cantidades de datos de referencias dispares no es una tarea sencilla. Los datos extraídos de varias fuentes difieren en formato. Debe formalizarse y evaluarse antes de empaquetarse en una red unificada. La automatización recupera mucho tiempo al ocuparse de las tareas que forman una parte de la canalización de datos. Además, reduce la intervención manual, lo que implica una baja utilización de reservas, ahorro de tiempo y mayor confiabilidad de los datos.
Capacidad de escalar y mejora del rendimiento
La automatización de datos asegura una mejor escalabilidad y rendimiento de su conjunto de datos. Por ejemplo, al facilitar Change Data Capture (CDC), todas las modificaciones realizadas en el nivel de fuente se producen en todo el sistema de inversión en función de los disparadores. Contrariamente a esto, las tareas de actualización de datos manualmente consumen tiempo y requieren una gran experiencia.
Con el equipo de integración de datos automatizado, empaquetar datos y regular CDC simultáneamente es solo una cuestión de transportar y bajar objetos en el diseñador visual. El impulso analítico se puede mejorar a través de la automatización. Cuando un análisis espera poca participación humana, un científico de datos puede realizar análisis más rápidamente y las computadoras pueden realizar de manera eficiente trabajos complicados y que consumen mucho tiempo para los humanos. La clave para evaluar de manera eficiente grandes cantidades de datos es la automatización.
Eficiencia de costo
El análisis de datos automatizado recupera tiempo y dinero para las industrias. El tiempo de los empleados es más costoso durante el análisis de datos que los recursos informáticos, y los dispositivos pueden ejecutar análisis rápidamente.
Mejor distribución del tiempo
Los científicos de datos pueden concentrarse en producir nuevos conocimientos para respaldar la toma de decisiones mediante la automatización de tareas que no requieren mucha originalidad humana. Varios miembros de un equipo de datos se benefician de la automatización del análisis de datos. Permite a los científicos de datos trabajar con datos de alta calidad, completos y actualizados.
Experiencia de cliente mejorada
Entregar un producto o servicio sobresaliente no es suficiente. Los consumidores también predicen una experiencia optimista contigo. Desde su tablero de contabilidad hasta la atención al consumidor, la Automatización de datos garantiza que su cuerpo docente tenga los datos relacionados al alcance de la mano para satisfacer las necesidades de sus clientes.
Calidad de datos mejorada
El procesamiento manual de enormes cantidades de datos lo expone al riesgo de errores humanos, y depender de tecnología obsoleta y mal integrada para realizar un seguimiento de los datos lo expone al mismo problema. El procesamiento de datos se adapta adecuadamente a la tecnología libre de errores
Estrategia y Gestión de Ventas
Sus comités de ventas y marketing se basan en datos detallados para especificar buenos prospectos y alcanzarlos a través de campañas adaptadas. La automatización de datos puede permitirle mantener sus datos de manera constante y actualizada, brindándole la mayor oportunidad de éxito.
¿Cómo automatizar los datos en su organización?
Debe garantizar los procesos adecuados para automatizar los datos en su organización. Estos son los pasos para comenzar con la automatización de datos:
Identifique los datos:
Identifique los datos que necesita automatizar. Seleccione los conjuntos de datos de los que puede extraer datos y asegúrese de tener acceso adecuado para descargar o editar los datos.
Seleccione la plataforma de automatización de datos adecuada
Asegúrese de tener el conjunto de herramientas adecuado para recopilar, analizar e informar los datos correctamente. Asegúrese de que la plataforma que seleccione se integre con todo su software comercial y tenga automatización del flujo de trabajo para automatizar fácilmente las tareas de datos mundanas. Esto elimina la carga adicional de los empleados, que pueden concentrarse en la estrategia y la implementación.
Desarrollo y prueba del proceso ETL
Planifique todos los pasos para el procesamiento de datos. Sepa qué fuentes de datos conectar, qué variables necesita elegir, qué formato de valores necesita y qué espera en la salida.
Un proceso ETL adecuado puede agilizar la automatización de datos con flujos de trabajo basados en reglas.
Programación del trabajo automatizado
Planifique su conjunto de datos para que sea revisado diariamente. Puede pertenecer a las áreas de metadatos que compiló como parte de su inventario de datos con respecto a la frecuencia de actualización, la recopilación de datos y la frecuencia de actualización.
Una vez que haya establecido objetivos y expectativas claros para el procedimiento de automatización con anticipación, puede ayudar a los equipos a cooperar de manera efectiva una vez que se implemente el procedimiento automatizado y realizar un seguimiento de su mejora.
Nanoredes para la automatización de datos empresariales
Nanonets es un software de procesamiento de documentos inteligente basado en IA con automatización avanzada del flujo de trabajo y el mejor software de OCR de su clase. Las nanoredes pueden extraer datos de cualquier documento (imágenes, imágenes escritas a mano, archivos PDF y más) en piloto automático. Puede usar flujos de trabajo sin código para realizar tareas como
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Nanonets es una plataforma totalmente personalizable, lo que significa que puede personalizarla según su caso de uso y requisitos. Nanonets se utiliza en múltiples industrias como finanzas, construcción, logística, atención médica, banca y más.
Veamos algunos casos de uso sencillos de automatización de datos en Nanonets.
Automatización del formato de datos
Extracción de datos tabulares de un documento PDF en Nanonets
¿Cómo hacer automatización de datos con Nanonets?
Las empresas tienen muchos documentos y muchas tareas que deben realizarse manualmente, que pueden automatizarse con Nanonets.
Todas las empresas hacen compras. Y obtienen múltiples documentos de sus proveedores y equipos internos, que deben verificarse antes de realizar un pago.
Retomemos un caso de uso sobre cómo una organización puede automatizar la comparación de datos entre pedidos de compra, pedidos de venta y facturas y automatizar aprobaciones, pagos posteriores y carga de datos.
Así es como se vería el flujo en Nanonets:
Paso 1: Los documentos se suben automáticamente a la plataforma. La plataforma Nanonets identifica el tipo de documento automáticamente y envía el documento para extraer datos del documento.
Paso 2: Una vez que se extraen los datos, ahora es el momento de hacer coincidir los datos.
Puede buscar los valores de los datos extraídos y hacer coincidir los datos. En caso de discrepancia, el archivo se enrutará para una revisión manual. Puede agregar disparadores fácilmente usando bloques de flujo de trabajo sin código.
Paso 4: Una vez que todo esté claro, la solicitud de pago se puede enviar a Flujo de nanoredes.
Esta es solo una de las formas en que los datos se pueden automatizar en Nanonets.
Las nanoredes se pueden usar para una variedad de tareas que incluyen y se limitan a
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¿Qué datos deberías automatizar?
¡Tantos datos como sea posible! Cuanto más apruebe una estrategia de "automatización predeterminada" para cargar datos, más reservas limitadas necesitará a largo plazo para conservar la alta calidad de los datos. Estos son algunos consejos para localizar conjuntos de datos candidatos para cargas automáticas:
- ¿El conjunto de datos se edita trimestralmente o con más frecuencia?
- ¿Se requieren modificaciones o alguna forma de manipulación en el conjunto de datos después de la carga?
- ¿El conjunto de datos es enorme (más de 250 MB)?
- ¿Puede obtener solo las filas modificadas para cada actualización sucesiva (en lugar del archivo completo)?
- ¿Es evidente obtener datos de la red de origen en lugar de un individuo?
Los conjuntos de datos que exigen un "sí" a cualquiera de las preguntas anteriores son excelentes candidatos para automatizar las actualizaciones porque la automatización puede eliminar el riesgo de falta de recursos y tiempo más adelante.
Comprender la estrategia de automatización de datos
Es importante contar con una propuesta integral de Automatización de Datos para su corporación. Tener una técnica implementada durante mucho tiempo puede permitirle involucrar a las personas adecuadas en un momento oportuno dentro de su corporación. Sin una técnica robusta de Automatización de Datos, su empresa se desviará de la ruta en la que debería estar, consumiendo tiempo y recursos. También podría significar dinero adicional en términos de pérdida de ingresos. Como resultado, su propuesta de automatización de procesos de datos debe alinearse con los objetivos de su industria.
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¿Cómo desarrollar una estrategia de automatización de datos?
Aquí hay algunos puntos que se pueden intentar para formular su estrategia de automatización de datos:
Identificación de problemas
Deduzca cuál de las regiones centrales de su corporación podría ayudar con la automatización. Considere únicamente dónde podría ser útil la automatización de datos. Evalúe esto: ¿cuánto del tiempo de sus investigadores de datos se emplea en el trabajo físico? ¿Qué elementos de sus sistemas de datos fallan constantemente? Haga una lista de todos los procedimientos que podrían mejorarse.
Clasificación de datos
La etapa preliminar en la automatización de datos es clasificar los datos de origen en clasificaciones según su importancia y accesibilidad. Mire a través del índice de su sistema fuente para ver qué referencias tiene entradas también. Si va a utilizar una herramienta de extracción de datos automatizada, asegúrese de que beneficie a los formatos cruciales para su negocio.
Priorización de Operaciones
Utilice la cantidad de tiempo invertido para evaluar la importancia de un procedimiento. Cuanto mayor sea la cantidad de tiempo dedicado al trabajo físico, más significativo será el efecto de la automatización en el resultado final. Realice características específicas en el tiempo que aprovechará para automatizar un proceso. Las victorias agudas son el camino a seguir porque mantienen el ánimo de todos al tiempo que indican la importancia de la automatización para los propietarios de la industria.
Esbozar las transformaciones requeridas
La etapa posterior especifica las modificaciones necesarias para restaurar los datos de origen a la cantidad de destino. Podría ser tan fácil como convertir acrónimos duros en palabras de texto completo o tan complicado como convertir una base de datos relacional en un archivo CSV. Especificar las transformaciones esenciales para lograr los resultados previstos durante la automatización de datos es crucial; de lo contrario, todo su conjunto de datos podría contaminarse.
Ejecución de las Operaciones
La ejecución de técnicas de datos es técnicamente el componente más problemático. Estos implementan tres procesos distintos: informes adecuados, canalizaciones de ingeniería y métodos decentes de aprendizaje automático.
Programar datos para actualizaciones
El siguiente paso es registrar sus datos para que se revisen con normalidad. Para esta fase, se le indica que utilice un producto ETL con características de automatización de procesos, como la automatización del flujo de trabajo, la programación de tareas, etc. Esto asegura que el procedimiento se lleve a cabo sin intervención física.
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Desventajas de la automatización de datos
La automatización de datos puede ser útil para su negocio, pero tiene algunas desventajas.
Una desventaja es que puede costar mucho dinero utilizar la automatización de datos. Antes de tomar una decisión, debe considerar cuánto dinero necesitará gastar y cuánto recuperará con el uso de la automatización.
Otra desventaja es que la automatización inteligente puede eliminar puestos de trabajo. Algunas personas pueden perder sus trabajos porque ya no son necesarios. Pero esto no siempre tiene que ser algo malo. La automatización inteligente de datos puede ayudar a las personas a realizar un trabajo más emocionante e importante y ayudar a una empresa a ganar más dinero, lo que puede crear nuevos puestos de trabajo.
Finalmente, a veces la automatización de datos puede volverse repetitiva, especialmente cuando cambian los procedimientos de producción. Es importante asegurarse de que su sistema de automatización se pueda cambiar fácilmente para adaptarse a nuevos productos o métodos de producción.
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Preguntas Frecuentes
Automatización de datos de origen
Es como la automatización de datos que se logra extrayendo datos de las redes de origen; hay automatización de datos de origen. Implica insertar datos en igualdad de condiciones con el uso de Lectores de Códigos de Barras en los supermercados. Esto facilita que los dueños de las tiendas tengan todos los datos necesarios para regular las ventas y el inventario para hacer las conclusiones de inventario del próximo trimestre.
Es una técnica de entrada de datos preferida porque erradica los esfuerzos humanos y las incertidumbres. Las técnicas tradicionales de entrada de datos implican obtener información en papel y transportarla al software de gestión de bases de datos automatizado para su examen. El trabajo humano es menos propenso a estar libre de errores, redundancia, inexactitud y datos inconsistentes dirigidos a cálculos defectuosos.
Por lo tanto, los dispositivos de automatización de datos de origen alimentan los datos de inmediato para que esté preparado para procesar los datos accesibles instantáneamente. No se puede cuestionar la precisión de este proceso porque las computadoras conservan la consistencia y los cálculos.
¿Qué es un ejemplo de automatización de datos de origen?
La automatización de datos ha hecho que la entrada de datos comerciales sea más detallada y accesible, ahorrando enormes costos en la contratación de personas que harían el trabajo por usted con una inexactitud inevitable.
Por ejemplo, cuando las personas detectan sus pedidos en los comensales, los cargos se registran inmediatamente en la base de datos a través de pantallas táctiles. Por lo tanto, no se presume que los datos estén documentados dos veces por un comensal. La mayoría de las cadenas de comida rápida y las tiendas minoristas usan estas exhibiciones en sus estaciones de trabajo. Además de producir facturas precisas, la automatización de los datos de origen es el objetivo de estos dispositivos.
Los beneficios adicionales de la automatización de datos de origen comprenden poco tiempo que cada consumidor dedica a la caja registradora al erradicar la necesidad de entradas manuales. Todos los supermercados pueden detectar códigos de barras en sus productos y luego escanearlos en el momento de pagar, registrar toda la información esencial y generar las facturas. Los datos recopilados proporcionarán datos sobre qué producto se vende más rápidamente que otros en el inventario, proporcionando al propietario suficiente tiempo para reabastecerse.
Las evaluaciones también tienen codificación magnética, que es descifrada por MICR, lo que hace que el procesamiento de cheques sea más simple y rentable. El tiempo que los operadores de mostrador ahorran en el manejo de cada consumidor puede usarse para expandir los servicios a más consumidores todos los días, lo que permite que las organizaciones prosperen. Aquí hay algunos equipos utilizados para la automatización de datos de origen.
El equipo de entrada de datos de origen está diseñado para examinar rápidamente los datos en un formato consistente e introducirlos en la computadora. Algunos de ellos son:
Dispositivos de entrada de datos
Escáneres: Un escáner utiliza tecnología de detección de luz para leer el retrato colocado frente a él y almacenarlo en la computadora en forma digital.
Lectores de código de barras: Un lector de código de barras, como su nombre lo indica, se utiliza para examinar y comprender los códigos de barras. Estos códigos de barras son símbolos de codificación avanzados que incluyen todos los datos sobre el producto y su tarifa. Una vez que el lector examina el código, lo traduce a un diseño digital almacenado en la computadora.
Identificación por radiofrecuencia (RFID): RFID utiliza microchips para examinar las etiquetas. Cada microchip tiene su fuente de energía e incluye números de código inspeccionados por RFID. Este método de automatización de datos más avanzado ha comenzado a renovar los lectores de códigos de barras en varios escenarios.
MICR - Reconocimiento de caracteres de tinta magnética: Estos son equipos de reconocimiento sustanciales que leen tinta magnetizada, como la publicada en la parte inferior de los cheques.
OMR — Reconocimiento óptico de marcas: Almacena los totales de los candidatos en una prueba e implica marcas de lápiz en documentos OMR únicos. Utiliza la luz y la ambigüedad de los espacios en blanco para discernir los datos.
OCR — Reconocimiento óptico de caracteres: Varias instituciones que hacen que sus consumidores completen formularios de comentarios manualmente necesitan una dirección de correo electrónico para mejorar su lista de correo más que los análisis. Pueden usar el software OCR para restaurar mensajes escritos a mano en un guión editable por computadora. El equipo parece un escáner de mano y convierte los datos en un diseño digital que se puede conservar en las computadoras.
¿Qué es la Automatización de Big Data?
Big Data ha revolucionado el panorama organizacional y digital en la forma en que funcionan. El análisis ha cuestionado todas las discrepancias en el desempeño de los empleados o un producto específico en el mercado. Esta tecnología superior permite a las instituciones encontrar patrones en la versión, ya sea para rectificarla o comprenderla.
Sin embargo, la recopilación de Big Data puede plantear problemas para una institución porque no hay suficientes recursos humanos y financieros. Afortunadamente, la automatización de datos ha llegado al rescate de las industrias, permitiendo la recopilación de datos sin las correspondientes acciones manuales. De esta manera, las proyecciones se pueden lograr sin tener que pasar por un paso adicional para corregir los esfuerzos físicos.
Comprender el acceso y la propiedad de los datos
Varios grupos poseerán elementos del proceso ETL, dependiendo de la disposición de su equipo:
Acceso y operación de datos centralizados
Todo el procedimiento de ETL, así como cualquier Automatización de Datos, es adquirido por el departamento de TI principal.
Acceso y operación de datos híbridos
Los métodos de selección y transformación generalmente los adquieren agencias y oficinas separadas, mientras que la institución central de TI a menudo adquiere el procedimiento de carga.
Acceso y operación de datos descentralizados
Cada agencia u oficina estará a cargo de su propio procedimiento de ETL.
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