Incorporación de datos

En la era digital en la que vivimos, los datos se han convertido en uno de los recursos más valiosos y poderosos para las empresas. La incorporación efectiva de datos es fundamental para garantizar el éxito y el crecimiento de cualquier organización en el ámbito digital. En este artículo, exploraremos la importancia de la incorporación de datos y cómo puede beneficiar a las empresas en su toma de decisiones estratégicas, así como su capacidad para comprender y satisfacer las necesidades de sus clientes. ¡Sigue leyendo para descubrir cómo aprovechar al máximo el potencial de los datos en tu empresa!

Incorporación de datos(la preparación de datos desconocidos de fuentes dispares, tanto internas como externas a la organización) es un proceso complejo. Ya sea combinando múltiples flujos de datos de marketing en un panel único o aumentando los datos de los clientes con información de terceros, la incorporación de datos implica enormes volúmenes de datos y se repite cada vez que se encuentran nuevas fuentes e información (en algunos casos, diariamente).[1].

Para dar un ejemplo, la incorporación de datos es uno de esos muchos procesos del marketing digital que es, esencialmente, una caja negra. Para ayudar a arrojar luz sobre esta caja negra en particular, la firma de consultoría de gestión Grupo Winterberry ha publicado su primer informe sobre la incorporación de datos en EE. UU., El estado de la incorporación de datos del consumidor: resolución de identidad en un entorno omnicanal[2].

La incorporación de datos comienza con la comprensión del propósito y la estructura de los datos de origen, continúa con la evaluación de la calidad y la estandarización de los datos en todas las fuentes y concluye con la combinación de múltiples fuentes de datos en una vista consistente para su análisis o para importar a sus aplicaciones comerciales. Para la mayoría de los analistas, este proceso consume la mayor parte de su tiempo; en promedio, los analistas informan que dedican hasta el 80% de su tiempo a preparar datos para el análisis.[3]..

La incorporación de datos es un proceso laborioso y que requiere mucho tiempo debido a revoltoso datos. Reunir múltiples tipos de datos para combinarlos en un formato estandarizado es difícil por varias razones:

  • Los silos de datos crean duplicados. Ya sea debido a diferencias departamentales en las inversiones en aplicaciones o a fusiones y adquisiciones, los datos suelen vivir en silos. Los datos a menudo se duplicarán en mercados de datos distribuidos para responder a demandas específicas de los usuarios, lo que dificulta reunir esos datos.
  • Los conjuntos de datos aislados tienen diferentes formatos y estándares. Debido a estos silos de datos, cada conjunto de datos suele tener un formato y estándar diferentes, lo que dificulta su combinación. Esto se vuelve aún más desafiante cuando los datos provienen de terceros proveedores, clientes o datos públicos; en ese caso, los analistas no tienen control sobre la estructura de datos y las normas utilizadas en los datos, lo que les obliga a descifrar datos elementales para hacerlos. consistente entre fuentes para finalmente combinarlo.
  • Los valores atípicos y los errores son difíciles de detectar en conjuntos de datos grandes y desconocidos.En todos los conjuntos de datos se esconden inconsistencias, como un valor de edad de 250 años, y errores, como un código postal o un formato SKU no válido, pero estos son aún más difíciles de detectar en grandes volúmenes de datos. Si estas anomalías no salen a la luz hasta el análisis, provocan grandes retrasos en la obtención de información precisa.
    El volumen y los formatos de datos están creciendo rápidamente.
  • La variedad de datos disponibles en la mayoría de las organizaciones se ha disparado, pero con más datos viene una mayor demanda para manipular y procesar esos datos. Para aumentar la complejidad, estos nuevos formatos generalmente no son tabulares por naturaleza, sino jerárquicos (valores/pares o formas libres), lo que dificulta que los analistas obtengan una comprensión inmediata de los datos.

Desafortunadamente, superar estos desafíos de datos no es la meta, sino el comienzo de un maratón. En los casos de incorporación de datos, las organizaciones reciben nuevas versiones de los mismos datos cada mes, semana o incluso día, con ligeros cambios con respecto al lote anterior que introducen nuevos peligros en el proceso de incorporación.[4].

Al incorporar datos, los analistas enfrentan estos desafíos una y otra vez en medio de una gran presión por parte de las partes interesadas internas o los clientes para obtener los datos correctos lo más rápido posible. Por lo tanto, la incorporación de datos normalmente se delega a un ejército de ingenieros de datos altamente capacitados. Para obtener información más rápidamente, tiene que haber una manera de estandarizar y automatizar el proceso de limpieza, transformación y combinación de estos datos de manera rápida y precisa, sin invertir en costosa mano de obra de ingeniería.

Think Insights (1 de octubre de 2023) Incorporación de datos. Obtenido de https://thinkinsights.net/data/data-onboarding/.
Incorporación de datos.” Think Insights – 1 de octubre de 2023, https://thinkinsights.net/data/data-onboarding/
Piensa en ideas 15 de agosto de 2017 Incorporación de datos.visto el 1 de octubre de 2023,<https://thinkinsights.net/data/data-onboarding/>
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Incorporación de Datos: Preguntas Frecuentes

¿Qué es la incorporación de datos?

La incorporación de datos es el proceso de recopilar, organizar y agregar información relevante en una base de datos para su posterior análisis y uso. Implica reunir datos de diversas fuentes y garantizar su calidad y consistencia antes de utilizarlos en programas o aplicaciones.

¿Cuál es la importancia de la incorporación de datos?

La incorporación de datos es fundamental para asegurar que las organizaciones trabajen con información precisa y confiable. Al reunir y consolidar datos de calidad, se obtiene una visión más clara y precisa de los procesos y operaciones, lo que facilita la toma de decisiones informadas.

¿Cuáles son los pasos básicos en el proceso de incorporación de datos?

El proceso de incorporación de datos generalmente consta de los siguientes pasos:

  1. Identificación de las fuentes de datos relevantes.
  2. Extracción y captura de los datos de las fuentes identificadas.
  3. Transformación y limpieza de los datos para garantizar su calidad.
  4. Carga de los datos en una base de datos centralizada o en un sistema de almacenamiento.
  5. Validación y verificación de los datos incorporados.

¿Qué herramientas se utilizan en la incorporación de datos?

Existen varias herramientas disponibles para facilitar el proceso de incorporación de datos. Algunas de las más comunes incluyen:

  • Google Transfer Appliance: una solución de transferencia de datos de alta velocidad y seguridad a la nube de Google.
  • AWS Snowball: un dispositivo físico que permite importar y exportar grandes volúmenes de datos hacia y desde la nube de Amazon Web Services.
  • Talend: una plataforma de integración de datos que ayuda a realizar tareas como extracción, transformación y carga (ETL) de datos.

¿Qué desafíos pueden surgir en la incorporación de datos?

Algunos desafíos comunes en la incorporación de datos incluyen:

  • Calidad de datos insuficiente en las fuentes originales.
  • Dificultad para mantener la coherencia y consistencia de los datos a lo largo del tiempo.
  • Problemas de compatibilidad y formatos diferentes entre diferentes fuentes de datos.
  • Complejidad en la identificación y eliminación de datos duplicados.

A pesar de estos desafíos, es crucial implementar buenas prácticas de incorporación de datos y utilizar las herramientas adecuadas para garantizar la integridad y confiabilidad de los datos.

La incorporación de datos es un proceso esencial en el análisis y el uso efectivo de la información en cualquier organización. Al entender los conceptos básicos y superar los desafíos que pueden surgir, las empresas pueden aprovechar al máximo sus datos y tomar decisiones más acertadas en el mundo empresarial actual.

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