Big Data

Qué es la gestión de datos automatizada (Augmented Data Managment)

La gestión de datos aumentada consiste en el uso de Inteligencia Artificial y Machine Learning para configurar automáticamente los procesos de gestión de la información en las empresas, democratizando el acceso a la analítica y propiciando grandes resultados, como el ahorro de tiempo, dinero y datos.

Diversas tareas pueden automatizarse, como, por ejemplo, la elaboración de perfiles, el cotejo de datos, la vinculación automática entre entidades, la supervisión y la alineación automática entre las normas de control de la empresa y las de TI, la resolución de anomalías o las advertencias de mala calidad, entre otras.

Importancia en el panorama actual

Su pertinencia en los tiempos que corren radica en que gobernar los datos significa crear y mantener las condiciones que permitan disponer de la información necesaria cuando se necesite, garantizar que sea completa y precisa y así maximizar los beneficios de su uso.

Para ayudar a los ingenieros y científicos de datos, la gestión de datos aumentada emplea algoritmos de aprendizaje automático que detectan y analizan el uso de estos para combinar, encontrar relaciones entre ellos y recomendar las mejores acciones para limpiarlos, enriquecerlos y manipularlos. Estos algoritmos no sólo automatizan las actividades cotidianas, sino que también encuentran regularidades en los datos hasta el punto de que los algoritmos aprenden y adquieren habilidades.

Desafíos de la gestión de datos tradicional

La gestión efectiva de los datos no está exenta de desafíos. Uno de los retos más importantes es la enorme cantidad de información generada y recopilada por las organizaciones en la actualidad. Y es que, con la rápida digitalización, la llegada de tecnologías como el IoT y las redes sociales, se ha producido una explosión de datos que, en muchas ocasiones, pone de manifiesto la falta de recursos de muchas organizaciones.

En este contexto, los principales retos de la gestión de datos tradicionales son los siguientes:

Falta de agilidad y flexibilidad

Las cosas pueden cambiar rápidamente, especialmente en entornos competitivos y situaciones de incertidumbre.

Pueden ser muchas las causas que impidan aportar flexibilidad a un sistema de gestión de datos, como por ejemplo: utilizar un sistema de análisis de información antiguo, cerrado, con tecnologías propietarias y con grandes dependencias con proveedores; tardar meses para implantar cambios que pueden solucionarse en días o semanas y no tener capacidad para soportar cantidades ingentes de datos en el ámbito del Big Data, lo que implica estar empantanados en grandes volúmenes de datos que no pueden analizarse con la velocidad o agilidad necesarios.

Problemas de control de calidad

Son muchas las causas que provocan y explican la baja calidad de datos: las migraciones, el data entry, aumento del volumen y diversidad de fuentes, la automatización de procesos, los errores de carga en sistemas transaccionales, datos externos o la creación de nuevas aplicaciones.

Es importante conocer dónde se genera esa mala calidad, para poder aplicar soluciones que resulten lo más efectivas posible, como implementar procesos de calidad adaptados a las necesidades de la empresa, basados en el control del ciclo de vida de los datos mediante un perfilado de la estructura, el contenido y una limpieza.

Por lo general, los pasos se dividen en distintas acciones que se llevan a cabo siguiendo el orden lógico: descubrir, analizar/definir, desarrollar, revisar/analizar y monitorizar. Además de implementar un proyecto de calidad de datos, transformar pérdidas en beneficios requiere contar con recursos humanos idóneos y tecnologías de vanguardia.

Gestión de metadatos ineficaz

La gestión de metadatos es esencial para organizar y describir la información de una organización de manera efectiva. Se comprende como el proceso de organizar y enunciar la información de una empresa de manera efectiva, permitiendo una mejor gestión y uso de los datos.

Cabe remarcar la importancia de la gestión de metadatos para obtener una visión completa y precisa de la información en toda la organización, facilitando la toma de decisiones basadas en datos confiables.

Una ineficaz gestión de metadatos puede contribuir a: confusión y falta de comprensión de datos, dificultad en la búsqueda de información, problemas de calidad de datos no detectados, riesgo de incumplimiento normativo, desperdicio de recursos y pérdida de oportunidades de negocios.

Soluciones que ofrece la gestión de datos

Las organizaciones posmodernas pueden analizar de forma más eficiente grandes conjuntos de información y compartir sus análisis con cada área de la compañía, gracias a que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning están haciendo más viable la creación de plataformas para la integración de datos que reducen el tiempo necesario para tomar decisiones basadas en ellos.

Si deseas profundizar más en este tema, te invitamos a participar en nuestro Curso de fundamentos de la Inteligencia Artificial, en el cual podrás impulsar tus habilidades tecnológicas.

Para maximizar el potencial de estas tecnologías al máximo, las organizaciones deben aprovechar sus capacidades de inteligencia de datos para crear y ampliar sus plataformas de integración de datos. A continuación, veremos cómo estas pueden transformar permanentemente la integración de datos:

Mejora la calidad y consistencia de datos

Se ha demostrado que la Inteligencia Artificial agiliza el proceso con el que una empresa realiza la secuencia de acciones específicas de un caso de uso en pos de generar valor para los actores empresariales. Sin embargo, esta automatización de los procesos es sólo una de las muchas ventajas que ofrece la IA cuando se trata de utilizar la inteligencia de datos para obtener resultados coherentes y fiables.

Y es que la Inteligencia Artificial permite a las organizaciones hacer que su consistencia de datos sea más fiable en aras de mejorar, en última instancia, sus capacidades de gestión de datos en toda la empresa. Con estas herramientas, las organizaciones pueden responder de forma proactiva a los problemas relacionados con la calidad de sus datos en lugar de reaccionar de forma desestructurada.

Aumento de la eficiencia mediante la automatización de tareas

Una gran parte de la toma de decisiones basada en datos en tiempo real es el mapeo de los datos de los clientes. Con la IA, las empresas pueden mapear esos datos más rápido que nunca, lo cual acelera la velocidad a la que las organizaciones pueden transformar sus datos y tomar las correspondientes decisiones basadas en ellos.

Herramientas como los sistemas de mapeo de IA permiten a los líderes empresariales dirigir procesos más precisos y eficientes con los que pueden mapear los datos de los clientes. Los algoritmos de Machine Learning agilizan el análisis de los datos, incluso cuando ese análisis tiene en cuenta el Big Data de toda la empresa.

Esta mejora en el procesamiento de los datos se aplica más comúnmente a las soluciones heredadas, pero también puede utilizarse para analizar soluciones empresariales más modernas, como los mensajes de texto internos de la organización.

Beneficios clave

La Inteligencia Artificial mejora la captura, organización y uso de datos. Algunos beneficios clave de esta tecnología para la gestión de datos son:

Mejora en la toma de decisiones

Gracias al análisis de datos, podemos identificar problemas, oportunidades, tendencias y patrones que nos ayuden a mejorar nuestra estrategia y alcanzar nuestros objetivos.

Los pasos para tomar decisiones basadas en datos de forma eficaz son los siguientes:

• Identificar los objetivos de la empresa: En este paso se deben incluir los objetivos que tiene la dirección ejecutiva de tu organización para el futuro. Esto te permitirá determinar qué datos analizar y qué preguntas hacer para que tu análisis respalde los objetivos de tu empresa.

• Recopilar y preparar los datos que necesitas: Acceder a datos confiables y de calidad puede ser una tarea muy difícil si la información de tu negocio se encuentra en una serie de fuentes desconectadas. Una vez que conozcas la cantidad de fuentes de datos disponibles en toda la organización, puedes comenzar a preparar los mismos.

• Ver y explorar los datos: Visualizar los datos es esencial para la toma de decisiones basadas en ellos. Si representas la información de un modo que genere un impacto visual como, por ejemplo, gráficos interactivos, conseguirás una manera más accesible para detectar y comprender las tendencias, los valores atípicos y los patrones en los datos.

• Desarrollar la información para poder hacer y responder preguntas sobre los datos y, una vez descubierta, tomar medidas estratégicas interpretando los datos.

Obtención de insights avanzados

El éxito de las empresas a la hora de interpretar la información pasa, por un lado, por saber canalizar y materializar los datos y escoger aquellos que realmente nos van a ayudar a cumplir con nuestros objetivos; por otro lado, por hacer llegar el dato a las personas que realmente los necesitan.

Esto implica que debemos convertir los datos en estrategia, en insights accionables. Para ello, vamos a mencionar las 4 fases a tener en cuenta a la hora de implantar una estrategia de gestión basada en datos, existiendo siempre una sintonía entre el trabajo humano y los procesos tecnológicos:

• Descubrir y organizar: La empresa debe identificar y definir cuáles son los objetivos que quiere alcanzar, saber con qué tecnología cuenta, así como qué activos están a su disposición y cuál es su rol en la estrategia de datos. Igualmente hay que ser capaces de identificar los principales problemas, errores y necesidades. Es decir, tener una visión global del estado de nuestra compañía.

• Conocer los activos: Analizar el estado de las fuentes de datos y de los activos tecnológicos es clave para conseguir una visión de 360 grados del objetivo empresarial.

• Análisis: Es fundamental para encontrar las brechas que puede tener una compañía en lo que, a la arquitectura de los datos, en los procesos, en los trabajadores o incluso en las propias herramientas y tecnologías empleadas se refiere.

• Gestión del cambio: Es necesario coordinar cambios, ya sea a nivel organizacional, cultural, tecnológico o incluso, de algún componente más específico como la usabilidad, la integración o la propia seguridad de los datos, y para tener un control sobre todo ello, es preciso apoyarnos en el uso y análisis a través de métricas o KPIs.

Mayor eficiencia y productividad en los equipos de datos

A medida que la tecnología avanza y permea cada aspecto de la vida, la transformación digital se vuelve cada vez más prioritaria. La incorporación de tecnología en los procesos y operaciones no sólo mejora la agilidad, capacidad, eficiencia y productividad de las empresas, sino que define el futuro del negocio y la generación de nuevas oportunidades.

La digitalización trae beneficios implícitos a las nuevas tecnologías y los procesos automatizados, por ello, las compañías deben, más que nunca, dar respuesta inmediata tanto a las necesidades de sus clientes como del entorno en sí.

La monitorización de la información no sólo nos ayudará a maximizar el desempeño en los procesos de trabajo, sino que también reducirá de forma considerable los costes operativos y adquirirá una mayor ventaja competitiva.

Para profundizar más en estos temas, te recomendamos apuntarte al Curso de Machine Learning para principiantes, donde obtendrás valiosos saberes y las competencias más requeridas por las empresas.

Herramientas para la gestión de datos aumentada

Existen diversas herramientas ETL que automatizan el proceso de migración de datos y pueden configurarlas para integrar cambios de datos periódicamente o incluso en tiempo de ejecución. A continuación, conoceremos algunas de ellas.

Airbyte

Se trata de una herramienta de código abierto centrada en la canalización de datos entre distintas fuentes de forma fácil e intuitiva. Además, permite crear réplicas incrementales (o no), de forma automática en el tiempo. Todo a través de una interfaz web amigable y limpia.

A diferencia de otras herramientas ETL, Airbyte está compuesto por cinco componentes principales: scheduler, server, temporal, webapp y database. Estos están diseñados para funcionar eficientemente y se encargan de tareas de planificación de bajo costo computacional y espacial.

Ofrece la posibilidad de realizar transformaciones básicas y personalizadas sobre los datos.

Básicas: Vienen como una opción dentro de la interfaz gráfica (como, por ejemplo, normalizaciones), aunque dependiendo de la estructura de los datos pueden funcionar o no.

Personalizadas: Para transformaciones más complejas AirByte emplea DBT, una herramienta que permite especificar las transformaciones a realizar mediante ficheros SQL. De este modo, el proceso consiste en crear un proyecto DBT, subirlo a un repositorio y especificar dicho repositorio dentro de AirByte para que este se encargue de ejecutar las transformaciones.

Talend Data Fabric

Se considera una herramienta ETL de última generación, lo que significa que cubre en su totalidad las principales fases del viaje del dato desde su ingesta hasta su salida / almacenaje como fuente de información limpia y segura.

Estas fases son las que se indican en las iniciales ETL: Extraer (Extract), Transformar (Transform) y Cargar (Load).

De esta forma, Talend Data Fabric posibilita mover datos desde una o numerosas fuentes, reformatearlos y limpiarlos, cargarlos en diferentes almacenes, analizar su validez y compartirlos de manera segura con diferentes departamentos, entre otras funciones.

Como conjunto de soluciones destinadas a cubrir el ciclo de vida del dato, Talend agrupa su herramienta más potente en tres fases y aplicaciones:

• Talend Data Integration: Herramientas que combinan datos de diferentes fuentes y hacerlos visibles bajo una única vista. La integración contempla desde el proceso de entrada de los datos, hasta su limpieza (eliminación de los que no cumplan los criterios de integridad), mapeo ETL y transformación. Es gracias a este proceso que las herramientas analíticas pueden disponer del ecosistema apropiado para la producción de información de calidad.

• Application & API Integration: Permiten compartir servicios y datos confiables entre departamentos internos y grupos externos con API fáciles de usar que, además de optimizar DevOps, propician entre otras funcionalidades la implementación de API y microservicios reutilizables para construir nuevos proyectos, a modo de plantillas.

• Talend Data Integrity & Governance: Mejoran la confiabilidad que se tiene de cada dato, mediante la aplicación de controles de calidad automatizados y herramientas accesibles a un solo clic desde el mismo navegador. Esta información se hace compartible de igual forma con diferentes usuarios de la plataforma, de manera que captura y pone en valor el conocimiento de toda la empresa en materia de datos.

Adicionalmente, suma su tecnología Talend Truth Score, destinada a verificar la confiabilidad de cualquier conjunto de datos, accesible a un solo vistazo para identificar y resolver problemas de inmediato.

Conclusiones

La gestión de datos aumentada es un valioso recurso para incorporar en las empresas que desean estar a la vanguardia en materia de innovación tecnológica. Más allá de los desafíos que presenta el uso de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, son amplias las soluciones y los beneficios que ofrece la automatización de procesos con dichas tecnologías.

Con la variedad de herramientas para la gestión de datos aumentada que existen, es preciso que cada organización evalúe sus puntos de dolor en pos de implementar la que mejor se adecue a sus necesidades para mejorar el funcionamiento, la recopilación, análisis, validación y seguridad de datos.

¿Te animas a implementar la gestión de datos aumentada en tu empresa?