¿Cómo transformar datos en información clave para alcanzar la eficiencia empresarial?

¿Has escuchado hablar de la necesidad de transformar datos para alcanzar la eficiencia empresarial? La competencia en el mercado es cada vez más voraz, así que aprovechar todos los recursos disponibles es clave para alcanzar el éxito.

La recopilación y análisis de información a través de estrategias basadas en la Tecnología de Información y la Comunicación (TIC) es una de las formas más efectivas de alcanzar las metas de una compañía, haciendo que los procesos sean más eficientes y productivos.

Así que, el estudio de grandes volúmenes de datos tiene que hacerse de modo seguro, resguardando la información y aplicando estrategias de ciberseguridad. Es que, ¿si la información es tan valiosa para el crecimiento empresarial, por qué no protegerla?

Aquí te contamos cómo transformar datos en información y sacar el máximo provecho de ello.

¿Qué es la transformación de datos?

Lo primero que debes tener claro es el concepto de la transformación de grandes volúmenes de datos en información. Se trata de un proceso que se realiza dentro de la Big Data.

Los datos se pasan de un formato a otro. Así pueden usarse de forma más sencilla, encontrar patrones repetitivos, estructurarlos, organizarlos, clasificarlos y cualquier otro proceso del que la empresa pueda sacar ventaja.

Se utilizan herramientas de transformación digital que hacen que el proceso sea eficiente, ¿no imaginarías que todo esto podría hacerse manualmente? Llevaría mucho tiempo y, muy probablemente, los resultados tendrían errores.

El proceso de transformar datos es parte de la innovación empresarial y ocurre en tres fases:

1. Extracción: Es la primera etapa y, como su nombre lo indica, consiste en extraer los datos del servidor para recopilar toda la información disponible.
2. Transformación: Ahora, los datos extraídos son modificados para que tengan todos un mismo lenguaje.
3. Carga o proceso ETL: Una vez que los datos se han extraído y transformado, es momento de cargarlos a la base de datos donde finalmente serán utilizados.

Las herramientas empleadas son capaces de leer el lenguaje original de todos los datos y determinar el idioma al que deben modificarse para que el programa lea y almacene.

Beneficios de transformar datos en información

Mejorar la calidad de los datos es, por sí sola, una ventaja de la transformación. Quizás, hasta la más importante. Sin embargo, no solo se trata de tener información más legible que esté al alcance de forma sencilla, sino que ofrece otros beneficios para las empresas.

¡Veamos cómo esta innovación técnica marca una diferencia!

• Ayuda a consolidar los registros, eliminar información duplicada y migrar a formatos más modernos y eficientes;
• Permite enlazar y validar datos;
• Contribuye a realizar búsquedas más eficaces y rápidas;
• Es efectivo para enrutar datos a diferentes destinos;
• Mejora la eficiencia de los procesos;
• Resulta factible para mejorar la gestión de datos al estandarizarlos;
• La información se puede utilizar en diferentes herramientas y aplicaciones.

Algo que no podemos obviar es que, al tener todo en un mismo lenguaje y en una base de datos, la información estará mejor protegida y se pueden aplicar más eficientemente estrategias de ciberseguridad que eviten la pérdida de datos sensibles para la empresa.

¿Cómo transformar datos en información valiosa?

Actualmente, existen herramientas de innovación digital que permiten convertir datos en información valiosa para las empresas. Estas son las formas más usadas:

Scripting

Es un lenguaje de programación, se ha hecho común para la transformación y transferencia de datos. Los más usados por los ingenieros son Python y SQL.

Se utilizan especialmente cuando se necesitan hacer cambios específicos o simples.

Herramientas de ETL en el disco local

Las Siglas ETL significan “extraer, transformar y cargar”. Se utilizan cuando no es necesario recurrir a un scripting. Necesitan infraestructura, ya que se alojan en el servidor de la empresa.

Herramientas ETL en la nube

Es un software que se aloja en la nube, se usa para la construcción de Data Warehouse o simplemente darle la función de almacenamiento.

Como puedes darte cuenta, todas las herramientas trabajan bajo el sistema de transformación automatizada. Además, tienen características comunes como:

• Migran los datos en tiempo real;
• Supervisan la transformación de datos;
• Se integran con los sistemas más usados y en la nube;
• Permiten la programación automática de metadatos.

Tipos de transformación de datos

Cada empresa maneja la información de acuerdo a sus necesidades, por esto existen cuatro tipos de transformación de datos. Veamos cuáles son:

1. Transformación constructiva: Es la que se encarga de añadir, replicar y copiar datos para su transformación.
2. Transformación destructiva: Se aplica para borrar datos que no son necesarios para la empresa y solo dejar aquellos de buena calidad que puedan aportar información relevante.
3. Transformación estructural: Es ideal para reubicar la información en otra base de datos.
4. Transformación estética: Se encarga de modificar los datos para que sean de mejor calidad y puedan visualizarse de una forma más sencilla.

Sin importar cuál de los tipos requieras aplicar en tu compañía, todos tienen un objetivo en común: hacer que en la organización los procesos sean más eficientes y resguardar la información clave para el desarrollo empresarial.

Pasos para usar la información como un activo empresarial

La forma y las herramientas para transformar datos en información varía de acuerdo a las necesidades de cada empresa. Sin embargo, en este proceso de innovación disruptiva podemos establecer cuatro principios básicos que se aplican sin importar la metodología aplicada y que la convierten en un activo empresarial.

1. Interpretación de los datos

El primer paso es conocer qué tipo de datos administra la empresa, el formato, su estructura y lenguaje. Esto es de gran valor, porque al identificar estos puntos claves se determinará cuál es el camino más idóneo a seguir.

Además, permite determinar las medidas de ciberseguridad que deben tomarse para, durante el proceso, resguardar toda la información. Especialmente la más sensible.

Determinar el tipo de datos, también permitirá que se trabaje de forma más productiva y se agilicen los procesos.

2. Estudio de la calidad de los datos

Un factor clave es la calidad de los datos. Mientras más calidad, más efectiva será la transformación.

Para establecer las propiedades que tienen, es necesario comprobar métricas. Este paso es de gran relevancia, porque es aquí donde se detectan los contenidos duplicados, se identifican valores dañados y la falta de datos.

3. El momento de la transformación

En esta fase los datos se seleccionan y son reemplazados por un nuevo lenguaje que cumpla con los estándares apropiados para la empresa.

Expliquemos esto con un ejemplo muy sencillo: Puedes escoger un conjunto de archivos de JPG y convertirlos a formato JPEG reestructurando sus etiquetas.

4. Determinar la calidad de los nuevos datos

Cuando el proceso ha terminado, es indispensable comprobar la calidad de la información arrojada, porque es lo que garantizará que la nueva data pueda aprovecharse al máximo para alcanzar la eficiencia empresarial y esté completamente resguardada.

Aquí pueden identificarse errores y así corregir las inconsistencias.

Ahora que ya sabes cómo y por qué convertir datos en información, que tal si nos acompañas a leer sobre otros temas de colaboración.