¿Qué es el procesamiento de datos?

Sin el procesamiento de datos, las empresas limitan su acceso a los mismos datos que pueden perfeccionar su ventaja competitiva y ofrecer conocimientos empresariales críticos. Por eso es crucial que todas las empresas entiendan la necesidad de procesar todos sus datos y cómo hacerlo.

¿Qué es el procesamiento de datos?

El procesamiento de datos se produce cuando los datos se recogen y se traducen en información utilizable. Generalmente realizado por un científico de datos o un equipo de científicos de datos, es importante que el procesamiento de datos se haga correctamente para no afectar negativamente el producto final, o la salida de datos.

El procesamiento de datos comienza con los datos en su forma cruda y los convierte en un formato más legible (gráficos, documentos, etc.), dándoles la forma y el contexto necesarios para ser interpretados por los ordenadores y utilizados por los empleados de toda una organización.

Seis etapas del procesamiento de datos

Recogida de datos

La recogida de datos es el primer paso del procesamiento de datos. Los datos se extraen de las fuentes disponibles, incluidos los lagos de datos y los almacenes de datos. Es importante que las fuentes de datos disponibles sean fiables y estén bien construidas para que los datos recogidos (y posteriormente utilizados como información) sean de la mayor calidad posible.

Preparación de datos

Una vez recogidos los datos, se pasa a la fase de preparación de los mismos. La preparación de los datos, a menudo denominada «preprocesamiento», es la etapa en la que los datos brutos se limpian y organizan para la siguiente etapa de procesamiento de datos. Durante la preparación, los datos brutos se comprueban diligentemente para detectar cualquier error. El propósito de este paso es eliminar los datos malos (datos redundantes, incompletos o incorrectos) y comenzar a crear datos de alta calidad para la mejor inteligencia empresarial.

Entrada de datos

Los datos limpios se introducen en su destino (quizás un CRM como Salesforce o un almacén de datos como Redshift), y se traducen a un lenguaje que pueda entender. La entrada de datos es la primera etapa en la que los datos en bruto comienzan a tomar la forma de información utilizable.

Procesamiento

Durante esta etapa, los datos introducidos en el ordenador en la etapa anterior se procesan realmente para su interpretación. El procesamiento se realiza mediante algoritmos de aprendizaje automático, aunque el proceso en sí puede variar ligeramente en función de la fuente de datos que se procese (lagos de datos, redes sociales, dispositivos conectados, etc.) y de su uso previsto (examen de patrones publicitarios, diagnóstico médico a partir de dispositivos conectados, determinación de las necesidades de los clientes, etc.).

Salida/interpretación de los datos

La etapa de salida/interpretación es la etapa en la que los datos son finalmente utilizables para los no científicos de datos. Están traducidos, son legibles y, a menudo, se presentan en forma de gráficos, vídeos, imágenes, texto sin formato, etc.). Los miembros de la empresa o institución pueden ahora empezar a autoutilizar los datos para sus propios proyectos de análisis de datos.

Almacenamiento de datos

La etapa final del procesamiento de datos es el almacenamiento. Una vez procesados todos los datos, se almacenan para su uso futuro. Aunque parte de la información puede utilizarse inmediatamente, gran parte servirá para un propósito posterior. Además, el almacenamiento adecuado de los datos es una necesidad para cumplir con la legislación de protección de datos como el GDPR. Cuando los datos se almacenan adecuadamente, los miembros de la organización pueden acceder a ellos rápida y fácilmente cuando los necesiten.

El futuro del procesamiento de datos

El futuro del procesamiento de datos está en la nube. La tecnología en la nube se basa en la comodidad de los actuales métodos de procesamiento electrónico de datos y acelera su velocidad y eficacia. Unos datos más rápidos y de mayor calidad significan más datos que cada organización puede utilizar y más conocimientos valiosos que extraer.

A medida que el big data migra a la nube, las empresas están obteniendo enormes beneficios. Las tecnologías de big data en la nube permiten a las empresas combinar todas sus plataformas en un sistema fácilmente adaptable. A medida que el software cambia y se actualiza (como ocurre a menudo en el mundo del big data), la tecnología en la nube integra sin problemas lo nuevo con lo antiguo.

Los beneficios del procesamiento de datos en la nube no se limitan en absoluto a las grandes corporaciones. De hecho, las pequeñas empresas pueden obtener grandes beneficios por sí mismas. Las plataformas en la nube pueden ser poco costosas y ofrecen la flexibilidad de crecer y ampliar las capacidades a medida que la empresa crece. Proporciona a las empresas la capacidad de escalar sin un precio elevado.

Del procesamiento de datos a la analítica

Los grandes datos están cambiando la forma en que todos hacemos negocios. Hoy en día, seguir siendo ágiles y competitivos depende de tener una estrategia de procesamiento de datos clara y eficaz. Aunque los seis pasos del procesamiento de datos no van a cambiar, la nube ha impulsado enormes avances tecnológicos que ofrecen los métodos de procesamiento de datos más avanzados, rentables y rápidos hasta la fecha.

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