{"id":67422,"date":"2022-04-18T06:33:31","date_gmt":"2022-04-18T06:33:31","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/procesamiento-por-lotes-frente-a-la-validacion-de-la-calidad-de-los-datos-en-tiempo-real\/"},"modified":"2022-05-19T10:38:33","modified_gmt":"2022-05-19T10:38:33","slug":"procesamiento-por-lotes-frente-a-la-validacion-de-la-calidad-de-los-datos-en-tiempo-real","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/procesamiento-por-lotes-frente-a-la-validacion-de-la-calidad-de-los-datos-en-tiempo-real\/","title":{"rendered":"Procesamiento por lotes frente a la validaci\u00f3n de la calidad de los datos en tiempo real"},"content":{"rendered":"\n

Una encuesta <\/a>reciente muestra que el 24% de los equipos de datos utilizan herramientas para encontrar problemas de calidad de datos, pero normalmente se quedan sin resolver. Esto significa que la mayor\u00eda de las herramientas de calidad de datos tienen la capacidad de detectar problemas y emitir alertas en caso de que la calidad de los datos se deteriore por debajo de un umbral aceptable. Pero a\u00fan as\u00ed, dejan de lado un aspecto importante: la automatizaci\u00f3n de la ejecuci\u00f3n de los procesos de calidad de datos (ya sea en funci\u00f3n del tiempo o de determinados eventos) y la resoluci\u00f3n de los problemas de forma autom\u00e1tica. La falta de esta estrategia obliga a la intervenci\u00f3n humana, lo que significa que alguien tiene que activar, supervisar y finalizar los procesos de calidad de datos en la herramienta para solucionar estos problemas.<\/p>\n\n

Esto supone una gran sobrecarga, especialmente en las organizaciones que producen enormes cantidades de datos cada d\u00eda. Por esta raz\u00f3n, las empresas tienen que contratar m\u00e1s personal y gastar m\u00e1s recursos que sean los \u00fanicos responsables de ejecutar las comprobaciones de calidad de datos configuradas en los nuevos datos que llegan regularmente. Pero algunas organizaciones s\u00ed consideran la posibilidad de automatizar la verificaci\u00f3n de la calidad de los datos a gran escala para el procesamiento por lotes en determinados momentos del d\u00eda o de la semana.<\/p>\n\n

En este blog, vamos a examinar la validaci\u00f3n programada de la calidad de los datos, y tambi\u00e9n veremos c\u00f3mo se compara con la validaci\u00f3n instant\u00e1nea de la calidad de los datos.<\/p>\n\n

Validaci\u00f3n de la calidad de los datos<\/h2>\n\n

Antes de entrar en las dos formas diferentes de gestionar la validaci\u00f3n de la calidad de los datos, es importante revisar lo que abarca realmente la validaci\u00f3n de la calidad de los datos.<\/p>\n\n

La mayor\u00eda de los datos producidos en las organizaciones hoy en d\u00eda presentan diversas formas de errores de calidad. Por esta raz\u00f3n, los responsables de los datos dise\u00f1an marcos de gesti\u00f3n de la calidad<\/a> de los datos o planes de mejora que eval\u00faan, identifican, solucionan y supervisan los problemas de calidad de los datos. En este marco, se configura una lista de procesos de calidad de datos<\/a> que se ejecutan sobre los nuevos datos para garantizar que los errores que puedan surgir se solucionen a tiempo. Estos procesos suelen incluir:<\/p>\n\n

  1. Recogida de informaci\u00f3n<\/strong>
    1. Obtenci\u00f3n de nuevos datos<\/a> de fuentes dispares.<\/li><\/ol><\/li>
    2. Procesamiento<\/strong>
      1. Perfilar los datos<\/a> para resaltar los errores,<\/li>
      2. Ejecuci\u00f3n de<\/a> t\u00e9cnicas dean\u00e1lisis, limpieza<\/a> y normalizaci\u00f3n de <\/a>datos<\/a> para lograr una visi\u00f3n coherente,<\/li>
      3. Coincidencia de registros<\/a> que pertenecen a la misma entidad (exactamente en un identificador \u00fanico o coincidencia difusa<\/a> en una combinaci\u00f3n de campos),<\/li>
      4. Fusionar los registros<\/a> para eliminar la informaci\u00f3n innecesaria y conseguir una \u00fanica fuente de verdad.<\/li><\/ol><\/li>
      5. Carga de la salida<\/strong>
        1. Almacenamiento de la \u00fanica fuente de verdad en la fuente de destino.<\/li><\/ol><\/li><\/ol>\n\n

          \u00bfCu\u00e1ndo validar la calidad de los datos?<\/h3>\n\n

          La ejecuci\u00f3n de estos procesos sobre los nuevos datos puede producirse en dos momentos: se puede programar la validaci\u00f3n de la calidad de los datos para que se produzca en un momento posterior del d\u00eda o de la semana (programada), o validarla inmediatamente en cada flujo de datos que se produzca antes de que se almacene en la base de datos (en tiempo real).<\/p>\n\n

          Veamos ambas cosas con m\u00e1s detalle.<\/p>\n\n

          Programaci\u00f3n de la validaci\u00f3n de la calidad de los datos para el tratamiento por lotes<\/h2>\n\n

          El procesamiento por lotes consiste en ejecutar repetidamente el mismo conjunto de operaciones sobre un gran volumen de datos en un momento programado.<\/strong><\/p>\n\n

          El concepto de procesamiento por lotes es bastante com\u00fan cuando se trata de procesamiento de datos. Dado que el volumen de datos aumenta exponencialmente, la validaci\u00f3n de los pr\u00f3ximos flujos de datos en tiempo real puede ser muy dif\u00edcil y limitante. Por ello, el procesamiento por lotes de grandes cantidades de datos en un momento determinado del d\u00eda o de la semana puede ser muy eficaz.<\/p>\n\n

          A continuaci\u00f3n se detallan algunos aspectos a tener en cuenta a la hora de programar las tareas de validaci\u00f3n de la calidad de los datos mediante la gesti\u00f3n automatizada de la calidad de los datos:<\/p>\n\n

          1. \u00bfQu\u00e9 tareas ejecutar?<\/li>
          2. \u00bfEn qu\u00e9 orden deben ejecutarse las tareas?<\/li>
          3. \u00bfCu\u00e1les son las variables configuradas y las definiciones de las tareas que se van a ejecutar (si procede)?<\/li>
          4. \u00bfCu\u00e1les son las ubicaciones de las entradas y salidas?<\/li>
          5. \u00bfCu\u00e1ndo activar la ejecuci\u00f3n de las tareas?<\/li><\/ol>\n\n

            Escenario: Programaci\u00f3n de la validaci\u00f3n de la calidad de los datos de los clientes<\/h3>\n\n

            Dependiendo de su marco de gesti\u00f3n de la calidad de los datos, puede configurar m\u00faltiples tareas en cualquier conjunto de datos. Por ejemplo, es probable que capture y almacene la informaci\u00f3n de los clientes en varios lugares de su organizaci\u00f3n; una herramienta de an\u00e1lisis rastrea la actividad del sitio web, una herramienta de automatizaci\u00f3n del marketing guarda la actividad del correo electr\u00f3nico, un software de cuentas almacena las transacciones de facturaci\u00f3n, un CRM mantiene la informaci\u00f3n de contacto de los clientes, etc. Pero para que estos datos sean utilizables, probablemente necesites que lo sean:<\/p>\n\n

            1. Sin errores de calidad de los datos, como formato, faltas de ortograf\u00eda, incompletos, etc.<\/li>
            2. Agregados para representar una \u00fanica fuente de verdad sobre cada cliente.<\/li><\/ol>\n\n

              Una forma eficiente de manejar este escenario es elegir un enfoque automatizado en el que un servicio de fondo realice las tareas de validaci\u00f3n de la calidad de los datos (mencionadas anteriormente) en momentos programados. Esto garantizar\u00e1 que los datos de los clientes se obtengan, se procesen y se carguen en una fuente de destino al final de cada d\u00eda (por ejemplo), y se reduzca la carga manual de la gesti\u00f3n de estos procesos.<\/p>\n\n

              Ventajas e inconvenientes de programar la validaci\u00f3n de la calidad de los datos<\/h3>\n\n

              He aqu\u00ed algunas de las ventajas y dificultades de programar la validaci\u00f3n de la calidad de los datos:<\/p>\n\n

              Pros<\/h4>\n\n
              1. Una de las mayores ventajas del procesamiento de datos por lotes es la utilizaci\u00f3n eficaz de los recursos<\/strong>. No s\u00f3lo se reduce y se elimina la intervenci\u00f3n humana de la ejecuci\u00f3n, sino que tambi\u00e9n se garantiza que otros recursos (como la potencia de c\u00e1lculo del escritorio o del servidor) se utilicen en los mejores momentos, cuando est\u00e1n ociosos y disponibles.<\/li>
              2. Otra ventaja es que reduce la probabilidad de que se produzcan errores humanos<\/strong> y produce resultados coherentes <\/strong>a intervalos de tiempo regulares. Las mismas tareas, si son manejadas por individuos, son propensas a retrasarse o ser incoherentes debido al variado juicio humano.<\/li>
              3. El procesamiento programado tambi\u00e9n mejora la eficiencia y la productividad de la empresa<\/strong>, ya que los resultados est\u00e1n listos a tiempo con una m\u00ednima participaci\u00f3n y gastos generales.<\/li>
              4. Programar las tareas de calidad de los datos en bloque de una sola vez es m\u00e1s sencillo <\/strong>y menos complejo<\/strong> que dise\u00f1ar una arquitectura de validaci\u00f3n en tiempo real.<\/li>
              5. Por lo general, no se necesita un hardware especializado<\/strong> para ejecutar los servicios de fondo programados, ya que no hay una necesidad urgente de procesamiento r\u00e1pido y generaci\u00f3n de resultados.<\/li><\/ol>\n\n

                Cons<\/h4>\n\n
                1. Uno de los mayores contras de retrasar la validaci\u00f3n de la calidad de los datos es el tiempo de inactividad cuando los datos quedan invalidados<\/strong>, y est\u00e1n a la espera de ser procesados a la hora programada.<\/li>
                2. Las tareas se programan para que se ejecuten durante las horas de inactividad, y si el servicio de programaci\u00f3n no se activa <\/strong>(debido a cualquier error o fallo), los datos pueden quedar sin procesar hasta que un humano interact\u00fae y los active a la fuerza.<\/li>
                3. Es posible que se requieran algunos conocimientos t\u00e9cnicos adicionales<\/strong> para dise\u00f1ar los trabajos programados para un uso adecuado del hardware y de la energ\u00eda, as\u00ed como para emitir alertas de finalizaci\u00f3n de tareas y notificaciones de errores.<\/li><\/ol>\n\n

                  Implementaci\u00f3n de la validaci\u00f3n de la calidad de los datos en tiempo real<\/h2>\n\n

                  La validaci\u00f3n de la calidad de los datos en tiempo real consiste en verificar la calidad de los datos antes de almacenarlos en la base de datos.<\/strong><\/p>\n\n

                  Para mantener una visi\u00f3n limpia, estandarizada y deduplicada de los datos en todo momento, los datos pueden ser validados antes de ser consignados en la base de datos. Esto puede ser posible de dos maneras:<\/p>\n\n

                  1. Implementar controles de validaci\u00f3n de datos<\/a> en todas las herramientas de entrada de datos; por ejemplo, formularios de sitios web, CRM, software de contabilidad, etc.<\/li>
                  2. Desplegar un cortafuegos o motor central de calidad de datos que procese cada flujo de datos entrante y lo valide antes de almacenarlo en la base de datos.<\/li><\/ol>\n\n

                    Aunque el primer caso es comparativamente menos complejo desde el punto de vista t\u00e9cnico, podr\u00eda ser un reto sincronizar las comprobaciones de calidad de los datos<\/a> y las fijaciones entre aplicaciones dispares. Por esta raz\u00f3n, muchas organizaciones optan por la segunda opci\u00f3n, en la que implementan un cortafuegos de calidad de datos dentro de su arquitectura de gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n\n

                    Algunos dise\u00f1an un cortafuegos de calidad de datos personalizado para sus requisitos espec\u00edficos de calidad de datos, mientras que otros utilizan servicios de API de terceros proveedores y los integran en su arquitectura de datos. En ambos casos se consigue el mismo resultado: se puede validar la calidad de los datos en el momento de su introducci\u00f3n o antes de almacenarlos en la base de datos.<\/p>\n\n

                    Escenario: Validaci\u00f3n de la calidad de los datos de los clientes en tiempo real<\/h3>\n\n

                    En el mismo ejemplo mencionado anteriormente, puede optar por realizar comprobaciones de la calidad de los datos de los pr\u00f3ximos clientes en tiempo real. Cuando se realiza un cambio en cualquier registro de cliente o cuando se crea un nuevo registro de cliente en cualquier aplicaci\u00f3n conectada, la actualizaci\u00f3n se env\u00eda primero al motor central de calidad de datos. Aqu\u00ed, el cambio se verifica con respecto a la definici\u00f3n de calidad de datos configurada, como por ejemplo, asegur\u00e1ndose de que los campos obligatorios no est\u00e9n en blanco, que los valores sigan el formato y el patr\u00f3n est\u00e1ndar, que un nuevo registro de cliente no coincida posiblemente con un registro de cliente existente, etc.<\/p>\n\n

                    Si se encuentran errores de calidad de datos, se ejecuta una lista de reglas de transformaci\u00f3n para limpiar los datos. En algunos casos, puede ser necesario que un administrador de la calidad de los datos intervenga y tome decisiones cuando los valores de los datos son ambiguos y no pueden ser bien procesados por los algoritmos configurados. Por ejemplo, podr\u00eda haber un 60% de posibilidades de que un nuevo registro de cliente sea un duplicado, y alguien tendr\u00eda que verificar y resolver manualmente el problema.<\/p>\n\n

                    Ventajas e inconvenientes de la validaci\u00f3n instant\u00e1nea de la calidad de los datos<\/h3>\n\n

                    He aqu\u00ed algunas de las ventajas y los retos de la validaci\u00f3n instant\u00e1nea de la calidad de los datos:<\/p>\n\n

                    Pros<\/h4>\n\n
                    1. Una de las mayores ventajas de la validaci\u00f3n de la calidad de los datos en tiempo real es que garantiza un estado fiable de los datos en la mayor\u00eda de las ocasiones<\/strong>, ya que valida y corrige la calidad de los datos al instante despu\u00e9s de cada actualizaci\u00f3n.<\/li>
                    2. Dado que el cortafuegos de calidad de datos se implementa de forma centralizada, puede conseguir una calidad de datos coherente <\/strong>en todos los almacenes de datos de la empresa.<\/li>
                    3. Puede ayudarle a implementar flujos de trabajo personalizados<\/strong> sobre su arquitectura de gesti\u00f3n de datos existente. Por ejemplo, puede dirigir ciertos datos a lugares espec\u00edficos despu\u00e9s de la limpieza o lanzar alertas en caso de que algo necesite atenci\u00f3n urgente.<\/li>
                    4. Un cortafuegos de calidad de datos que implemente un mecanismo frontal para la revisi\u00f3n de datos por parte de los administradores de datos tambi\u00e9n puede ayudar a anular los resultados por defecto en casos especiales<\/strong>, como la anulaci\u00f3n de decisiones incorrectas tomadas por los algoritmos de coincidencia. Por otro lado, el procesamiento por lotes eliminaba por completo la intervenci\u00f3n humana, lo que hac\u00eda que algunos falsos negativos o positivos cayeran en su conjunto de datos.<\/li>
                    5. Con este enfoque, puede habilitar el procesamiento multihilo, lo que significa que el cortafuegos puede servir varias solicitudes al mismo<\/strong> tiempo, procedentes de varias aplicaciones.<\/li><\/ol>\n\n

                      Cons<\/h4>\n\n
                      1. El despliegue de un motor central de calidad de datos es comparativamente m\u00e1s complejo desde el punto de vista t\u00e9cnico<\/strong>. Y como todos los datos pasan por esta ruta, tiene un alto impacto<\/strong> y no permite ning\u00fan hueco para los errores.<\/li>
                      2. Este enfoque puede requerir un hardware especializado<\/strong> para el c\u00e1lculo r\u00e1pido e instant\u00e1neo, y la generaci\u00f3n de resultados precisos.<\/li>
                      3. La aplicaci\u00f3n de la validaci\u00f3n de la calidad de los datos en tiempo real puede requerir m\u00e1s conocimientos t\u00e9cnicos y de dominio<\/strong>, as\u00ed como la reconsideraci\u00f3n de toda la arquitectura de gesti\u00f3n de datos<\/strong>. Esto probablemente hace que la aplicaci\u00f3n sea m\u00e1s arriesgada y compleja.<\/li><\/ol>\n\n

                        \u00bfQu\u00e9 elegir: validaci\u00f3n de la calidad de los datos programada o en tiempo real?<\/h2>\n\n

                        Como siempre, la respuesta corta a esta pregunta es que: depende.<\/p>\n\n

                        Algunos de estos factores dependientes son:<\/p>\n\n

                        1. Sus normas y requisitos de calidad de datos,<\/li>
                        2. La frecuencia con la que sus operaciones comerciales consultan datos nuevos o actualizados,<\/li>
                        3. La cantidad de esfuerzo, tiempo y coste que est\u00e1 dispuesto a invertir,<\/li>
                        4. La magnitud del impacto que su empresa puede soportar durante la aplicaci\u00f3n de uno u otro enfoque.<\/li><\/ol>\n\n

                          Lo mejor de ambos mundos<\/h3>\n\n

                          A veces, las organizaciones utilizan ambos enfoques al mismo tiempo. Esto puede ocurrir de tres maneras:<\/p>\n\n

                          1. O bien los datos se dividen entre los dos enfoques (una parte se procesa con el servicio programado mientras que la otra se procesa en tiempo real),<\/li>
                          2. Cada enfoque procesa un conjunto diferente de funciones de calidad de datos sobre los mismos datos (la limpieza y normalizaci\u00f3n de datos se ejecuta en tiempo real y las t\u00e9cnicas complejas, como la coincidencia difusa<\/a>, la deduplicaci\u00f3n de datos<\/a> o la purga de fusi\u00f3n, se ejecutan por lotes en el momento programado), o<\/li>
                          3. Los escenarios de bajo impacto (en los que la precisi\u00f3n es m\u00e1s importante que la velocidad) se manejan con un procesamiento programado y los escenarios de alto impacto (en los que la velocidad es m\u00e1s importante que la precisi\u00f3n) pueden manejarse con una validaci\u00f3n en tiempo real.<\/li><\/ol>\n\n

                            Conclusi\u00f3n:<\/h2>\n\n

                            Debido a la compleja y delicada naturaleza de los errores en la calidad de los datos y sus posibles correcciones, se ha hecho imperativo adoptar enfoques creativos. Esto garantizar\u00e1 que los errores de calidad de los datos sean m\u00ednimos en el sistema y que la mayor\u00eda de los datos se mantengan limpios y estandarizados.<\/p>\n\n

                            Para ejecutar enfoques creativos, se necesitan herramientas y tecnolog\u00edas creativas que puedan apoyar la ejecuci\u00f3n de sus planes. Pero la mayor\u00eda de las veces, es menos probable que una herramienta o un proveedor puedan satisfacer sus necesidades de calidad de datos (en todas sus formas).<\/p>\n\n

                            DataMatch Enterprise es una herramienta excepcional que ofrece sus funciones de calidad de datos, l\u00edderes en el sector y propias, en todas sus formas:<\/p>\n\n

                            1. Una aplicaci\u00f3n de escritorio<\/a> con una interfaz de usuario intuitiva,<\/li>
                            2. Un servicio de programaci\u00f3n que procesa los archivos de datos en masa a la hora programada, y<\/li>
                            3. Un cortafuegos o API de calidad de datos<\/a> que expone todas las funciones para el procesamiento en tiempo real.<\/li><\/ol>\n\n

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