Hoy contamos con la posibilidad de acceder a más datos que nunca y las organizaciones confían en la obtención de estos conocimientos rápidos para la toma de decisiones inteligentes.
Sin embargo, es cierto que muchas empresas aún continúan enfrentándose a cuellos de botella en su flujo de datos que limitan el acceso a información potencialmente valiosa.
Qlik realizó una investigación con IDC que revela que poco más de la mitad (59%) de las organizaciones globales creen que han identificado y capturado la mayoría (70% +) de sus datos potencialmente valiosos.
La mayoría de los líderes saben que existe una gran cantidad de datos sin procesar en ubicaciones dispersas, pero es difícil llevarlos a un estado confiable y disponible para el análisis. De hecho, donde se esperan las mayores inversiones de los próximos 12 meses es justamente en la canalización de los datos.
¿Cómo pueden las empresas mejorar su proceso para transformar los datos sin procesar en analítica?
El primer punto es entender que los métodos tradicionales de transformación de datos, como Extraer, Transformar, Cargar ( ETL ), son poderosos y han sido fundamentales para preparar grandes cantidades de datos para su análisis, pero hoy se constituyen en herramientas pesadas que no se adaptan al enfoque ágil de los datos que exigen las empresas modernas.
Los procesos por lotes para mover datos transaccionales a almacenes de datos donde se pueden controlar, limpiar y consultar, por ejemplo, pueden demorar entre seis y nueve meses. Esto significa que las personas altamente capacitadas terminan dedicando una gran cantidad de tiempo a transformar datos, cuando podrían invertirlo mejor en actividades de mayor valor.
Además, estas herramientas fueron diseñadas para ser utilizadas por expertos con un conocimiento y comprensión profundos de las soluciones. Hoy casi un tercio (31%) de las empresas a nivel mundial informan que la falta de recursos calificados es uno de los mayores desafíos que enfrentan en la transformación de datos.
Aprovechar la automatización para aliviar la presión
Con los nuevos enfoques para la transformación de datos las empresas pueden automatizar elementos del proceso y aliviar la presión sobre el personal altamente calificado.
Para lograrlo es importante promover un cambio significativo que implica ir de la carga de datos por lotes hacia un modelo de ingesta de datos continuo y desde múltiples fuentes que aproveche la tecnología de Captura de Datos modificados (CDC).
Esto permite que los datos de cualquier fuente se repliquen y transmitan en tiempo real para su análisis. Algunas soluciones más avanzadas también eliminan el proceso de codificación manual, automatizando y acelerando la ingestión y actualización de datos, la replicación de datos y la carga de datos en nuevas ubicaciones.
Esto aumenta significativamente la velocidad a la que se transforman los datos. Además, alejarse de los procesos de integración manual reduce tanto el riesgo de error humano en el proceso de creación de scripts como la dependencia de los perfiles especializados para su ejecución.
Transformar los datos a la velocidad del negocio
Son muchas las compañías que poseen datos invaluables escondidos y sin procesar que podrían rentabilizar enormemente el negocio. Además, los procesos manuales que requieren mucho tiempo para transformarlos en información lista para el análisis impide que se visualice claramente el valor de la automatización.
Para transformarse y usar los datos a la velocidad que demandan los tiempos actuales, se torna imprescindible aprovechar las tecnologías que automaticen los procesos de integración de datos y liberen a los trabajadores altamente calificados para que se concentren en tareas más complejas, creativas y de valor agregado.
En Data IQ contamos con las mejores soluciones para la integración de datos, su almacenamiento, la explotación, el análisis avanzado y la gobernanza con el objetivo de que todas las áreas de negocio puedan acceder a ellos y tomen mejores decisiones. ¡Hablemos!