Blog

Herramientas de preparación de datos de autoservicio: reduzca su dependencia de TI y de los complejos procesos ETL

Las herramientas de preparación de datos existen desde hace tiempo. Sin embargo, la mayoría de estas herramientas requieren que los usuarios dominen los lenguajes de programación y las bases de datos relacionales para poder utilizarlas. La limpieza, la transformación y la preparación de los datos suelen estar a cargo de usuarios de TI que ejecutan comandos funcionales y crean reglas de negocio para realizar la tarea.

Esto deja al usuario empresarial en desventaja. Tienen que recurrir a la informática para preparar los datos que les pertenecen y que conocen mejor. Además, si el departamento de TI no utiliza herramientas de preparación de datos, sino que confía en los métodos ETL para resolver problemas de datos complejos, lo más probable es que los usuarios de la empresa se enfrenten a las quejas de los clientes y a costosos errores.
¿Cuál es la solución a esto?
Introduzca la preparación de datos de autoservicio.

¿Qué es la preparación de datos de autoservicio?

En lo que ha sido y sigue siendo considerado como un proceso dominado por las TI, la preparación de los datos apenas está en manos de un usuario empresarial. Esto es válido si la empresa maneja un ERP centralizado o un almacén de datos que no está autorizado para los usuarios de la empresa. Pero hoy en día una empresa tiene diferentes formas de datos y no es necesario que todos estos datos sean manejados por TI. Por ejemplo, los registros de clientes, los datos de las campañas de marketing, las listas de correo, etc., no necesitan la participación de TI y tampoco requieren procesos de ETL.

A continuación se explica en qué se diferencian el ETL y la preparación de datos y por qué el ETL está llegando a su etapa de EOL.

ETL frente a la preparación de datos

Lo que conviene a su empresa

Leer la entrada del blog

Entonces, ¿cómo puede un usuario empresarial arreglar rápidamente cientos de miles de filas de datos erróneos? ¿Es a través de Excel que, de nuevo, requiere el dominio de funciones y fórmulas? Pues bien, ahí es donde entran las herramientas de preparación de datos de autoservicio.
Como su nombre indica, las herramientas de preparación de datos de autoservicio tienen la capacidad de permitir a los usuarios con conocimientos (más concretamente a los usuarios empresariales que no son expertos en TI) combinar, limpiar, desduplicar, organizar y preparar sus datos para su uso. La mayoría de las herramientas de esta categoría de autoservicio se dirigen a los analistas de negocio, a los científicos de datos y a cualquier usuario que tenga que trabajar con grandes cantidades de datos con frecuencia.

¿Qué hace?

Hay múltiples funciones que hay que realizar para preparar los datos para su uso previsto. Normalmente, cada una de estas funciones tardaría horas y días en desaparecer.
Por ejemplo, si un usuario empresarial tiene que limpiar cien mil direcciones, tendrá que trabajar manualmente en ello extrayendo primero los datos del CRM, importándolos a Excel y ejecutando funciones y fórmulas para arreglar esos datos. Sin embargo, los arreglos serán superficiales. Lo máximo que puede hacer un usuario es corregir las erratas o la ortografía y los datos redundantes dentro de los propios campos. No pueden llevar a cabo tareas complejas como la deduplicación de datos o el emparejamiento de datos (también conocido como consolidación) si quieren combinar datos de terceros.
La preparación de datos en régimen de autoservicio es, pues, una solución moderna a los antiguos problemas de conflictos entre los usuarios de la empresa y los informáticos, y a las dependencias y procesos que no sirven al propósito empresarial de adquirir datos. Hoy en día, a medida que las empresas exigen un enfoque basado en los datos, los usuarios empresariales deben estar equipados con una herramienta que les permita explorar datos complejos a escala, sin imponer exigencias de conocimientos técnicos o de lenguaje de programación.
Las herramientas de preparación de datos de autoservicio están democratizando el proceso de preparación de datos y eso es un alivio muy necesario para los problemas de datos de CRM.

¿Cómo funcionan las herramientas de preparación de datos de autoservicio?

La mayoría de las herramientas de preparación de datos de autoservicio son fáciles de usar. Por supuesto, hay una curva de aprendizaje que viene con cada software y se necesita una formación inicial, pero como la mayoría de las herramientas ofrecen una interfaz de arrastrar y soltar, el usuario no necesita centrarse en aprender o recordar funciones.
Las herramientas de preparación de datos comparten los mismos objetivos, pero con diferentes formas y funcionalidades. Algunos sólo le permitirán arreglar los datos sin que haya una coincidencia de datos avanzada. Algunos requerirán el uso de un grupo de herramientas para cada función. Algunos se centran en funciones específicas de preparación de datos, como el perfilado de datos, la integración de datos o la limpieza de datos únicamente.
Sólo hay unas pocas herramientas que permiten un enfoque multifacético de la preparación de datos. De ellas, DataMatch Enterprise es la única herramienta que tiene un flujo de trabajo de 8 pasos.
Si utiliza una herramienta como DataMatch Enterprise, todo lo que tiene que hacer es importar su fuente de datos en la herramienta, ejecutarla a través de los módulos paso a paso y obtener un resultado que se ajuste a sus necesidades.

merge purge software
Cada paso del módulo realiza funciones críticas como:
Integración de datos: Integre datos de más de 150 aplicaciones y obtenga los conjuntos de datos que necesita para sus análisis e informes. Esto significa que puede importar datos de fuentes de medios sociales como Facebook y Twitter, plataformas de big data como Hadoop, plataformas de CRM como Salesforce y HubSpot. Simplemente se integra la plataforma con el ISD y se hacen correcciones sobre la marcha.
Perfiles de datos: Identifique los defectos de sus datos visualmente y obtenga una visión general de la salud de sus datos. Puede ver el número de nombres mal escritos, errores tipográficos y otros problemas comunes de calidad de datos clasificados en varias columnas.
Limpieza de datos: La limpieza de datos se consigue aplicando reglas predefinidas a sus datos. Con estas reglas, puede limpiar los datos desordenados y estandarizarlos de acuerdo con las normas establecidas. Por ejemplo, si sus columnas de datos tienen problemas de mayúsculas y minúsculas, puede limpiarlas aplicando una función de mayúsculas en los datos con un simple clic en la casilla.

data cleansing & standardization
Cotejar datos: Haga coincidir los datos desde dentro, entre o a través de múltiples fuentes de datos utilizando una combinación de algoritmos de coincidencia difusa y el algoritmo propio del software. El cotejo de datos es la base misma de la preparación de datos, ya que es la única forma de eliminar los duplicados de los datos. Si la herramienta que utiliza no tiene una precisión de coincidencia de datos del 100%, es probable que sus datos tengan miles de duplicados ocultos que no se pueden detectar fácilmente.
Fusión: ¿Necesita fusionar varios registros en una única fuente de verdad? La plataforma permite consolidar diferentes fuentes de datos, lo que resulta útil si se está iniciando un proyecto de enriquecimiento de datos. Además, con la opción de supervivencia de datos, puede guardar estas versiones sin perder la versión original.
Todas estas funciones suelen tardar meses en llevarse a cabo. La elaboración de perfiles por sí sola llevaría semanas. La limpieza y la desduplicación llevan meses, sobre todo si se trata de cientos de miles de registros.

Data preparation process
Proceso de preparación de datos

Dado que el proceso es tan complejo, la mayoría de las empresas intentan realizar correcciones directamente en el CRM o en las propias fuentes de datos, lo que da lugar a futuros problemas. No es raro que los equipos acaben con datos duplicados o con errores porque otro miembro del equipo ha hecho ajustes sin avisar y sin aprobar.
Una herramienta de preparación de datos evitará que se produzcan estas frustraciones y permitirá al usuario empresarial seguir un proceso de preparación en el que podrá limpiar los datos de forma segura e incluso guardar copias de los mismos para su uso posterior.

Principales ventajas de una herramienta de preparación de datos de autoservicio:

El enfoque de autoservicio de DataMatch Enterprise para la preparación de datos ha ayudado a empresas de la lista Fortune 500 como HP, Deloitte y Coca Cola a resolver problemas de calidad de datos sobre la marcha. También desempeñamos un papel fundamental en los institutos gubernamentales y del sector público, en los que personas no expertas en informática pueden utilizar la herramienta para realizar cotejos de datos inter e intrainstitucionales. Se nos reconoce por la facilidad de uso de nuestra interfaz y la facilidad con la que las empresas pueden realizar las tareas rutinarias de preparación de datos.
Aunque la facilidad de uso es una de las principales ventajas, existen otras si se invierte en la herramienta adecuada. Tanto si se trata de una pequeña empresa como de un instituto gubernamental, la preparación de datos de autoservicio puede ayudarle:
Ahorre tiempo y esfuerzo: No tiene que perder una semana para arreglar los datos antes de poder configurarlos para obtener información o análisis. Puede extraer información de 100.000 registros en menos de 45 minutos.
Sin necesidad de ETL ni de modelado de datos: Por supuesto, se acabaron las complejas operaciones de extracción, carga y transformación. Un software de preparación de datos puede utilizarse fácilmente para limpiar cantidades masivas de datos con fines de migración a la nube o a CRM. No se necesita ETL, ni modelado de datos para conseguirlo.
Fácil para el usuario de negocios: Estas herramientas están diseñadas para todo el mundo; usuarios de negocios, expertos en TI, analistas de datos y cualquier persona que entienda sus datos y el resultado que quiere obtener de ellos.
Flexible y escalable: No hay límite en la cantidad de datos que puedes perfilar. La mayor facilidad de uso permite a los usuarios conectarse a varias fuentes diferentes, combinar y consolidar datos sobre la marcha.
Reducción de la dependencia del departamento de TI: La preparación de los datos y la calidad de los mismos no es responsabilidad exclusiva del departamento de TI, por lo que no tiene sentido cargarles con la tarea de arreglar los datos de CRM o de marketing cuando no están familiarizados con ellos. Un usuario de negocios entiende sus datos mucho mejor que un usuario de TI, por lo tanto, es necesario que asuma la propiedad de la calidad de los datos y la preparación de los mismos.
Una herramienta de preparación de datos de autoservicio sólo es buena si permite a los usuarios sin formación técnica trabajar con sus datos. Si la herramienta requiere conocimientos adicionales de programación o un lenguaje especial para funcionar, no es la opción adecuada.

¿Cómo elegir la herramienta de preparación de datos de autoservicio adecuada?

Hay un aumento de los proveedores de preparación de datos de autoservicio y hacer la elección correcta puede ser difícil. Si está a la caza de la herramienta adecuada, asegúrese de marcar las siguientes condiciones:

  1. Debe tener una interfaz de usuario amigable: El objetivo de una herramienta de autopreparación es conseguir que la preparación de datos se realice en un tiempo rápido. Si la interfaz de usuario no es amigable y requiere una comprensión de la base de datos relacional donde los usuarios tienen que conectar manualmente diferentes fuentes de datos, entonces probablemente no está sirviendo a su propósito. La interfaz de usuario debe ser de tipo «arrastrar y soltar» o «clicar y listo».
  2. Debe ayudar al usuario a seguir las normas de calidad de los datos: Los datos que son completos, precisos, accesibles, relevantes y que sirven para el propósito previsto se consideran de alta calidad. Una herramienta de preparación de datos debe permitir al usuario alcanzar estos estándares a través de funciones de limpieza de datos, deduplicación, estandarización y validación. Al elegir la herramienta, compárela con esta lista de normas. ¿Cree que le ayudará a conseguir este objetivo?
  3. Debe tener una fuerte función de cotejo de datos: La preparación de los datos no consiste en arreglar los problemas superficiales. Se trata de solucionar problemas muy arraigados, como la duplicación de datos, para los que la única solución es la coincidencia de datos. Para eliminar los duplicados que son similares pero no coinciden exactamente, necesitará una herramienta que utilice algoritmos de coincidencia difusa establecidos para desduplicar datos complejos.
  4. Debe permitir múltiples integraciones de datos: Aunque algunas empresas pueden prescindir de esta característica si operan principalmente con archivos CSV, será un problema para las empresas con plataformas como Hadoop o Salesforce. La solución que elija debe permitir la integración con diferentes CRM y fuentes de datos.
  5. Debe ser segura y estar disponible como solución local: Algunas organizaciones e instituciones gubernamentales no se sienten cómodas con una versión web. Querrían una solución local en la que tuvieran un control total sobre sus datos. Las soluciones locales son las más seguras y pueden utilizarse fácilmente en su escritorio o en un servidor en la nube.

Las herramientas de preparación de datos de autoservicio existen desde hace bastantes años, pero es ahora cuando el auge de la IA, el ML, el BI y otras revoluciones digitales han hecho que se conviertan en el centro de la gestión de datos. Si de verdad quieres estar orientado a los datos, dota a tus equipos de la herramienta adecuada.
¿Quiere saber cómo puede ayudarle Data Ladder a alcanzar este objetivo? Póngase en contacto con uno de nuestros arquitectos de soluciones para saber más.

In this blog, you will find:

Try data matching today

No credit card required

Hidden

Want to know more?

Check out DME resources

Merging Data from Multiple Sources – Challenges and Solutions

¡Vaya! No hemos podido localizar tu formulario.