Cómo convertir los datos sin procesar en un activo para su empresa

Muchas empresas tienen muchos datos a su disposición pero no saben qué hacer con ellos. Puede ser información sobre clientes, números de teléfono de organizaciones, datos de rastreadores GPS, etc. Cuando los datos se recopilan, organizan y analizan, se vuelven útiles.

Por ejemplo, la empresa se dedica a la entrega de diversos paquetes y carga a particulares y empresas. Durante el procesamiento de pedidos, los gerentes reciben datos diarios sobre el tamaño/peso de los paquetes, sus costos y las distancias de entrega que recorren los conductores. Toda esta información sin análisis no tiene ningún valor.

Con un poco de análisis estadístico, puede determinar cuándo hay un aumento en los envíos, cuál es la distribución de la distancia de viaje, qué artículos se piden con más frecuencia y más. A partir de estos datos, el departamento de publicidad de la empresa puede crear campañas personalizadas para el público objetivo. También puede ayudar, por ejemplo, a preparar a los conductores para las estaciones calurosas (como a principios de otoño) o contratar más, abogar por la compra de camiones nuevos, etc.

Otro ejemplo. Una empresa que transporta mercancías recopila datos diarios de los conductores de automóviles: los sistemas telemáticos rastrean la cantidad de millas recorridas y el consumo de combustible. Al sistematizar esta información, puede hacer que los viajes sean más eficientes, calcular rutas más económicas y seguras, etc. Los proveedores de software en logística, como Twinslash, lo están haciendo.

En el cuidado de la salud, los datos útiles también pueden dar un gran impulso a las operaciones. El procesamiento y análisis de registros de salud y datos de laboratorio (especialmente datos de imágenes) les permite a los médicos diseñar estrategias que conducirán a diagnósticos más precisos y nuevas formas de tratamiento, con algoritmos de aprendizaje automático que detectan patrones y tendencias que los humanos pasan por alto.

Sin duda, los datos son un activo para una empresa. Ayuda a mejorar la competitividad en el mercado y redefinir las estrategias comerciales. Sin embargo, antes de que los datos sin procesar, solo varios valores que recopila su sistema, no estructurados y desorganizados, se vuelvan útiles, deben procesarse.

Dar sentido a los datos sin procesar a través de ETL Pipeline

ETL (Extract-Transform-Load) es una tecnología diseñada para recopilar y transformar datos de diferentes fuentes y transferirlos a una base de almacenamiento intermedia. Esta base de almacenamiento se puede usar como almacén de datos/grupo de datos, y los datos dentro de ellos se pueden introducir en algoritmos de aprendizaje automático/IA para análisis, pronósticos, etc.

¿Cómo funciona el método ETL? Para empezar, los datos se extraen de varias fuentes: páginas web, CRM, bases de datos SQL y NoSQL, correos electrónicos, etc., según los datos que tenga una empresa.

Luego, los datos se convierten y ordenan. Durante la clasificación, los algoritmos de automatización o las personas que clasifican manualmente se deshacen de todos los duplicados, datos basura, etc. ETL es perfecto para procesar y revelar información de datos sin procesar en sistemas heredados, razón por la cual ETL es tan útil para su uso dentro de la industria de viajes. , atención médica, fintech y otros campos que están aislados y, a menudo, se resisten a la transformación digital.

Luego, los datos se cargan en el sistema de destino, nuevamente, de forma manual o automática.

Puedes usar ETL:

• si todos los datos de origen provienen de bases de datos relacionales o si es necesario limpiarlos a fondo antes de cargarlos en el sistema de destino;
• cuando trabaja con sistemas heredados y bases de datos relacionales;
• cuando una empresa necesita proteger cuidadosamente los datos y cumplir con varios estándares de cumplimiento como HIPAA, CCPA o GDPR (otra gran ventaja para las industrias de tecnología financiera y atención médica).

La canalización de ETL está probada y es confiable, pero es bastante lenta y requiere herramientas adicionales: Informatica, Cognos, Oracle e IBM.

Realice la ingeniería de datos más rápido con el nuevo canal ELT

El volumen de información aumenta constantemente. Y la metodología ETL no siempre puede satisfacer las necesidades de procesamiento de conjuntos de datos masivos con fines de inteligencia empresarial.

Por lo tanto, ha aparecido un método nuevo y más moderno: ELT (Extract-Load-Transform). También se trata de recopilar, limpiar, organizar y cargar datos. Sin embargo, se diferencia de ETL en que los datos van directamente al almacén, donde se pueden verificar, estructurar y transformar de varias maneras. La información se puede almacenar allí indefinidamente. Por lo tanto, el método ETL es más flexible y rápido. Para llevar a cabo dicho proceso, necesitarás herramientas: Kafka, Hevo data y Talend.

Cuándo usar ELT:

• cuando necesita recopilar datos y tomar decisiones rápidamente (!)
• cuando una empresa recibe constantemente una gran cantidad de información no estructurada;
• se trata de proyectos en la nube o arquitecturas híbridas.

ELT es un método más moderno que está reemplazando gradualmente a ETL. Le permite escalar rápidamente proyectos en mercados competitivos. El ELT es económico, flexible y requiere un mantenimiento mínimo. Es adecuado para empresas de diversas industrias y tamaños.

Ejemplos del uso de canalizaciones de datos para tomar mejores decisiones

Muchas grandes empresas han demostrado que el análisis de datos, habilitado por una canalización de datos bien establecida, se puede utilizar con éxito para lograr varios objetivos comerciales.

Un gran ejemplo de la utilización de una canalización de datos en el comercio electrónico es el motor de recomendación de Amazon . Amazon implementó un modelo de recomendación único y dinámico en su producto de comercio electrónico. El motor de recomendación de Amazon interactúa con el comprador en todas las etapas del viaje a través del sitio web, sugiriendo así el producto objetivo e incentivando las compras.

La empresa ha desarrollado e implementado un algoritmo que empareja los productos que ya ha comprado y calificado el usuario con posiciones comerciales similares o relacionadas. Engine los ensambla en una lista para ser recomendados. El sistema se basa en una gran cantidad de datos explícitos e implícitos: compras del usuario, calificaciones de productos, historial de navegación en el sitio web y agregados al carrito, lo que hace posible que un sistema genere recomendaciones personalizadas precisas .

Un caso de uso para viajes y transporte sería el motor predictivo de Otonomi . Una empresa dentro de la industria del transporte de mercancías, Otonomi desarrolló su solución paramétrica basada en datos OAG. Le permite a Otonomi determinar y predecir los retrasos de las aeronaves a tiempo, calcular los precios con mayor precisión y calcular los posibles riesgos utilizando los datos de viaje proporcionados por OAG. Debido al rápido procesamiento de datos y la generación de conocimientos para una gestión eficiente de las interrupciones, la empresa ha podido reducir en gran medida los costos administrativos y operativos.

Ya hemos hablado sobre cómo una buena utilización de los datos de salud puede tener un impacto positivo en el resultado de un paciente, por lo que también es un beneficio. Las empresas agrícolas pueden utilizar datos sobre el clima, sobre los precios de los bienes y componentes de la maquinaria agrícola para mejorar el proceso de cosecha. Las compañías de seguros pueden usar los historiales de reclamos de los clientes para detectar fraudes. En los medios, los datos anónimos de los clientes se pueden usar para identificar patrones de comportamiento de los usuarios para descubrir dónde se puede cambiar la UX para mejorar las conversiones.

Reflexiones finales: no se olvide de la accesibilidad y la alfabetización de datos

Todos en la empresa deben comprender los resultados del análisis de datos. Por ejemplo, supongamos que está implementando una canalización de datos en su empresa de transporte. Si desea que su análisis de datos sea realmente útil, los conductores, gerentes, especialistas en atención al cliente y otras personas que no son científicos de datos deben poder ver información de los datos y saber de dónde provienen. Debe recordar que el análisis de datos es útil cuando es fácil de encontrar y comprender. Una herramienta de datos que solo entienden los científicos de datos no tiene valor como herramienta de inteligencia empresarial.