{"id":63062,"date":"2020-06-10T00:00:00","date_gmt":"2020-06-10T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/herramientas-de-preparacion-de-datos-de-autoservicio-reduzca-su-dependencia-de-ti-y-de-los-complejos-procesos-etl\/"},"modified":"2022-03-10T17:42:42","modified_gmt":"2022-03-10T17:42:42","slug":"herramientas-de-preparacion-de-datos-de-autoservicio-reduzca-su-dependencia-de-ti-y-de-los-complejos-procesos-etl","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/herramientas-de-preparacion-de-datos-de-autoservicio-reduzca-su-dependencia-de-ti-y-de-los-complejos-procesos-etl\/","title":{"rendered":"Herramientas de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio: reduzca su dependencia de TI y de los complejos procesos ETL"},"content":{"rendered":"

Las herramientas de preparaci\u00f3n de datos existen desde hace tiempo. Sin embargo, la mayor\u00eda de estas herramientas requieren que los usuarios dominen los lenguajes de programaci\u00f3n y las bases de datos relacionales para poder utilizarlas. La limpieza<\/a>, la transformaci\u00f3n y la preparaci\u00f3n de los datos<\/a> suelen estar a cargo de usuarios de TI que ejecutan comandos funcionales y crean reglas de negocio para realizar la tarea.<\/p>\n

Esto deja al usuario empresarial en desventaja. Tienen que recurrir a la inform\u00e1tica para preparar los datos que les pertenecen y que conocen mejor. Adem\u00e1s, si el departamento de TI no utiliza herramientas de preparaci\u00f3n de datos<\/a>, sino que conf\u00eda en los m\u00e9todos ETL para resolver problemas de datos complejos, lo m\u00e1s probable es que los usuarios de la empresa se enfrenten a las quejas de los clientes y a costosos errores.
\n\u00bfCu\u00e1l es la soluci\u00f3n a esto?
\nIntroduzca la preparaci\u00f3n de datos de autoservicio.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la preparaci\u00f3n de datos de autoservicio? <\/strong><\/h2>\n

En lo que ha sido y sigue siendo considerado como un proceso dominado por las TI, la preparaci\u00f3n de los datos apenas est\u00e1 en manos de un usuario empresarial. Esto es v\u00e1lido si la empresa maneja un ERP centralizado o un almac\u00e9n de datos que no est\u00e1 autorizado para los usuarios de la empresa. Pero hoy en d\u00eda 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 campa\u00f1as de marketing, las listas de correo, etc., no necesitan la participaci\u00f3n de TI y tampoco requieren procesos de ETL.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n se explica en qu\u00e9 se diferencian el ETL y la preparaci\u00f3n de datos y por qu\u00e9 el ETL est\u00e1 llegando a su etapa de EOL. <\/em><\/p>\n

\n

ETL frente a la preparaci\u00f3n de datos<\/span><\/h3>\n

Lo que conviene a su empresa<\/p>\n

Leer la entrada del blog<\/strong> <\/a><\/p>\n<\/div>\n

Entonces, \u00bfc\u00f3mo puede un usuario empresarial arreglar r\u00e1pidamente cientos de miles de filas de datos err\u00f3neos? \u00bfEs a trav\u00e9s de Excel que, de nuevo, requiere el dominio de funciones y f\u00f3rmulas? Pues bien, ah\u00ed es donde entran las herramientas de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio.
\nComo su nombre indica, las herramientas de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio tienen la capacidad de permitir a los usuarios con conocimientos (m\u00e1s concretamente a los usuarios empresariales que no son expertos en TI) combinar, limpiar, desduplicar, organizar y preparar sus datos para su uso. La mayor\u00eda de las herramientas de esta categor\u00eda de autoservicio se dirigen a los analistas de negocio, a los cient\u00edficos de datos y a cualquier usuario que tenga que trabajar con grandes cantidades de datos con frecuencia.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 hace?<\/h2>\n

Hay m\u00faltiples funciones que hay que realizar para preparar los datos para su uso previsto. Normalmente, cada una de estas funciones tardar\u00eda horas y d\u00edas en desaparecer.
\nPor ejemplo, si un usuario empresarial tiene que limpiar cien mil direcciones, tendr\u00e1 que trabajar manualmente en ello extrayendo primero los datos del CRM, import\u00e1ndolos a Excel y ejecutando funciones y f\u00f3rmulas para arreglar esos datos. Sin embargo, los arreglos ser\u00e1n superficiales. Lo m\u00e1ximo que puede hacer un usuario es corregir las erratas o la ortograf\u00eda y los datos redundantes dentro de los propios campos. No pueden llevar a cabo tareas complejas como la deduplicaci\u00f3n de datos<\/a> o el emparejamiento de datos<\/a> (tambi\u00e9n conocido como consolidaci\u00f3n) si quieren combinar datos de terceros.
\nLa preparaci\u00f3n de datos en r\u00e9gimen de autoservicio es, pues, una soluci\u00f3n moderna a los antiguos problemas de conflictos entre los usuarios de la empresa y los inform\u00e1ticos, y a las dependencias y procesos que no sirven al prop\u00f3sito empresarial de adquirir datos. Hoy en d\u00eda, 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 t\u00e9cnicos o de lenguaje de programaci\u00f3n.
\nLas herramientas de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio est\u00e1n democratizando el proceso de preparaci\u00f3n de datos y eso es un alivio muy necesario para los problemas de datos de CRM.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo funcionan las herramientas de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio?<\/h2>\n

La mayor\u00eda de las herramientas de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio son f\u00e1ciles de usar. Por supuesto, hay una curva de aprendizaje que viene con cada software y se necesita una formaci\u00f3n inicial, pero como la mayor\u00eda de las herramientas ofrecen una interfaz de arrastrar y soltar, el usuario no necesita centrarse en aprender o recordar funciones.
\nLas herramientas de preparaci\u00f3n de datos comparten los mismos objetivos, pero con diferentes formas y funcionalidades. Algunos s\u00f3lo le permitir\u00e1n arreglar los datos sin que haya una coincidencia de datos avanzada. Algunos requerir\u00e1n el uso de un grupo de herramientas para cada funci\u00f3n. Algunos se centran en funciones espec\u00edficas de preparaci\u00f3n de datos, como el perfilado de datos<\/a>, la integraci\u00f3n de datos o la limpieza de datos \u00fanicamente.
\nS\u00f3lo hay unas pocas herramientas que permiten un enfoque multifac\u00e9tico de la preparaci\u00f3n de datos. De ellas, DataMatch Enterprise es la \u00fanica herramienta que tiene un flujo de trabajo de 8 pasos.
\nSi utiliza una herramienta como DataMatch Enterprise, todo lo que tiene que hacer es importar su fuente de datos en la herramienta, ejecutarla a trav\u00e9s de los m\u00f3dulos paso a paso y obtener un resultado que se ajuste a sus necesidades.<\/p>\n

\"merge<\/strong>
\nCada paso del m\u00f3dulo realiza funciones cr\u00edticas como:
\nIntegraci\u00f3n de datos: <\/strong>Integre datos de m\u00e1s de 150 aplicaciones y obtenga los conjuntos de datos que necesita para sus an\u00e1lisis 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.
\nPerfiles de datos: <\/strong>Identifique los defectos de sus datos visualmente y obtenga una visi\u00f3n general de la salud de sus datos. Puede ver el n\u00famero de nombres mal escritos, errores tipogr\u00e1ficos y otros problemas comunes de calidad de datos clasificados en varias columnas.
\nLimpieza de datos: <\/strong>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 may\u00fasculas y min\u00fasculas, puede limpiarlas aplicando una funci\u00f3n de may\u00fasculas en los datos con un simple clic en la casilla.<\/p>\n

\"data
\nCotejar datos: <\/strong>Haga coincidir los datos desde dentro, entre o a trav\u00e9s de m\u00faltiples fuentes de datos utilizando una combinaci\u00f3n de algoritmos de coincidencia difusa<\/a> y el algoritmo propio del software. El cotejo de datos es la base misma de la preparaci\u00f3n de datos, ya que es la \u00fanica forma de eliminar los duplicados de los datos. Si la herramienta que utiliza no tiene una precisi\u00f3n de coincidencia de datos<\/a> del 100%, es probable que sus datos tengan miles de duplicados ocultos que no se pueden detectar f\u00e1cilmente.
\nFusi\u00f3n: <\/strong>\u00bfNecesita fusionar<\/a> varios registros en una \u00fanica fuente de verdad? La plataforma permite consolidar diferentes fuentes de datos, lo que resulta \u00fatil si se est\u00e1 iniciando un proyecto de enriquecimiento de datos<\/a>. Adem\u00e1s, con la opci\u00f3n de supervivencia de datos, puede guardar estas versiones sin perder la versi\u00f3n original.
\nTodas estas funciones suelen tardar meses en llevarse a cabo. La elaboraci\u00f3n de perfiles por s\u00ed sola llevar\u00eda semanas. La limpieza y la desduplicaci\u00f3n llevan meses, sobre todo si se trata de cientos de miles de registros.<\/p>\n

\"Data
Proceso de preparaci\u00f3n de datos<\/figcaption><\/figure>\n

Dado que el proceso es tan complejo, la mayor\u00eda 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.
\nUna herramienta de preparaci\u00f3n de datos evitar\u00e1 que se produzcan estas frustraciones y permitir\u00e1 al usuario empresarial seguir un proceso de preparaci\u00f3n en el que podr\u00e1 limpiar los datos de forma segura e incluso guardar copias de los mismos para su uso posterior.<\/p>\n

Principales ventajas de una herramienta de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio: <\/strong><\/h2>\n

El enfoque de autoservicio de DataMatch Enterprise para la preparaci\u00f3n 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. Tambi\u00e9n desempe\u00f1amos un papel fundamental en los institutos gubernamentales y del sector p\u00fablico, en los que personas no expertas en inform\u00e1tica 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 preparaci\u00f3n de datos.
\nAunque 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 peque\u00f1a empresa como de un instituto gubernamental, la preparaci\u00f3n de datos de autoservicio puede ayudarle:
\nAhorre tiempo y esfuerzo: <\/strong>No tiene que perder una semana para arreglar los datos antes de poder configurarlos para obtener informaci\u00f3n o an\u00e1lisis. Puede extraer informaci\u00f3n de 100.000 registros en menos de 45 minutos.
\nSin necesidad de ETL ni de modelado de datos: <\/strong>Por supuesto, se acabaron las complejas operaciones de extracci\u00f3n, carga y transformaci\u00f3n. Un software de preparaci\u00f3n de datos<\/a> puede utilizarse f\u00e1cilmente para limpiar cantidades masivas de datos con fines de migraci\u00f3n a la nube o a CRM. No se necesita ETL, ni modelado de datos para conseguirlo.
\nF\u00e1cil para el usuario de negocios: <\/strong>Estas herramientas est\u00e1n dise\u00f1adas 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.
\nFlexible y escalable: <\/strong>No hay l\u00edmite 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.
\nReducci\u00f3n de la dependencia del departamento de TI: <\/strong>La preparaci\u00f3n 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 est\u00e1n 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 preparaci\u00f3n de los mismos.
\nUna herramienta de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio s\u00f3lo es buena si permite a los usuarios sin formaci\u00f3n t\u00e9cnica trabajar con sus datos. Si la herramienta requiere conocimientos adicionales de programaci\u00f3n o un lenguaje especial para funcionar, no es la opci\u00f3n adecuada.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo elegir la herramienta de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio adecuada? <\/strong><\/h2>\n

Hay un aumento de los proveedores de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio y hacer la elecci\u00f3n correcta puede ser dif\u00edcil. Si est\u00e1 a la caza de la herramienta adecuada, aseg\u00farese de marcar las siguientes condiciones:<\/p>\n

    \n
  1. Debe tener una interfaz de usuario amigable: <\/strong>El objetivo de una herramienta de autopreparaci\u00f3n es conseguir que la preparaci\u00f3n de datos se realice en un tiempo r\u00e1pido. Si la interfaz de usuario no es amigable y requiere una comprensi\u00f3n de la base de datos relacional donde los usuarios tienen que conectar manualmente diferentes fuentes de datos, entonces probablemente no est\u00e1 sirviendo a su prop\u00f3sito. La interfaz de usuario debe ser de tipo \u00abarrastrar y soltar\u00bb o \u00abclicar y listo\u00bb.<\/li>\n
  2. Debe ayudar al usuario a seguir las normas de calidad de los datos: <\/strong>Los datos que son completos, precisos, accesibles, relevantes y que sirven para el prop\u00f3sito previsto se consideran de alta calidad. Una herramienta de preparaci\u00f3n de datos debe permitir al usuario alcanzar estos est\u00e1ndares a trav\u00e9s de funciones de limpieza de datos<\/a>, deduplicaci\u00f3n<\/a>, estandarizaci\u00f3n<\/a> y validaci\u00f3n<\/a>. Al elegir la herramienta, comp\u00e1rela con esta lista de normas. \u00bfCree que le ayudar\u00e1 a conseguir este objetivo?<\/li>\n
  3. Debe tener una fuerte funci\u00f3n de cotejo de datos: <\/strong>La preparaci\u00f3n de los datos no consiste en arreglar los problemas superficiales. Se trata de solucionar problemas muy arraigados, como la duplicaci\u00f3n de datos, para los que la \u00fanica soluci\u00f3n es la coincidencia de datos. Para eliminar los duplicados que son similares pero no coinciden exactamente, necesitar\u00e1 una herramienta que utilice algoritmos de coincidencia difusa establecidos para desduplicar datos complejos.<\/li>\n
  4. Debe permitir m\u00faltiples integraciones de datos: <\/strong>Aunque algunas empresas pueden prescindir de esta caracter\u00edstica si operan principalmente con archivos CSV, ser\u00e1 un problema para las empresas con plataformas como Hadoop o Salesforce. La soluci\u00f3n que elija debe permitir la integraci\u00f3n con diferentes CRM y fuentes de datos.<\/li>\n
  5. Debe ser segura y estar disponible como soluci\u00f3n local: <\/strong>Algunas organizaciones e instituciones gubernamentales no se sienten c\u00f3modas con una versi\u00f3n web. Querr\u00edan una soluci\u00f3n local en la que tuvieran un control total sobre sus datos. Las soluciones locales son las m\u00e1s seguras y pueden utilizarse f\u00e1cilmente en su escritorio o en un servidor en la nube.<\/li>\n<\/ol>\n

    Las herramientas de preparaci\u00f3n de datos de autoservicio existen desde hace bastantes a\u00f1os, 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 gesti\u00f3n de datos. Si de verdad quieres estar orientado a los datos, dota a tus equipos de la herramienta adecuada.
    \n\u00bfQuiere saber c\u00f3mo puede ayudarle Data Ladder a alcanzar este objetivo? P\u00f3ngase en     contacto<\/a> con uno de nuestros arquitectos de soluciones para saber m\u00e1s.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Las herramientas de preparaci\u00f3n de datos existen desde hace tiempo. Sin embargo, la mayor\u00eda de estas herramientas requieren que los usuarios dominen los lenguajes de programaci\u00f3n y las bases de datos relacionales para poder utilizarlas. 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