La ingeniería de datos es el proceso de diseñar, construir y mantener sistemas que permiten recolectar, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y segura. Abarca todo el ciclo de vida de los datos, desde su origen hasta su análisis, incluyendo la recolección, transformación, almacenamiento y preparación para el análisis.
Este proceso asegura que los datos sean accesibles, de alta calidad y listos para ser utilizados en análisis y decisiones empresariales, integrando tecnologías de vanguardia y prácticas de automatización.
Etapa 1: Recolección de datos
La etapa de Extracción o Recolección de los datos es la fase inicial donde se seleccionan y obtienen los datos para su posterior análisis.
Seleccionar las fuentes de datos adecuadas es fundamental. Las fuentes pueden ser internas (datos de transacciones, registros de clientes, etc.) o externas (datos de mercado, redes sociales, etc.).
Puntos clave iniciales
Como puntos clave iniciales los objetivos empresariales deben estar claramente definidos para guiar las operaciones de ingeniería de datos y lograr la implementación de sistemas de datos eficaces.
Otro punto clave es saber seleccionar los datos, es estratégico saber diferenciar cuáles son los datos relevantes y útiles para el cumplimiento de los objetivos de negocio.
La relevancia de los datos se refiere a qué tan adecuados son los datos recopilados para cumplir con los objetivos específicos del análisis o negocio. Los datos relevantes son aquellos que directamente apoyan la toma de decisiones, permiten nuevas perspectivas o ayudan a mejorar los procesos existentes. Esto puede incluir la determinación de las métricas clave, los indicadores de desempeño (KPIs), y cualquier otra variable que influya directamente en las decisiones empresariales.
Caso de uso
Veamos un ejemplo en un Retail para afianzar el conocimiento.
Objetivos de negocio: Aumentar las ventas, optimizar el inventario y personalizar la experiencia del cliente.
✅ Fuentes de datos correctas
Punto de Venta (POS):
✓ Datos Recolectados: Transacciones diarias, productos vendidos, horarios de mayor actividad.
☑️ Relevancia: Permiten analizar patrones de compra y gestionar el inventario de manera efectiva.
E-commerce:
✓ Datos Recolectados: Historial de navegación, carrito de compras, transacciones en línea.
☑️ Relevancia: Ayudan a entender el comportamiento en línea y a personalizar la experiencia de compra.
Redes Sociales:
✓ Datos Recolectados: Comentarios, menciones, likes, shares.
☑️ Relevancia: Proveen insights sobre la percepción de la marca y las tendencias de los consumidores.
Sensores IoT:
✓ Datos Recolectados: Niveles de stock en tiempo real, movimiento de productos.
☑️ Relevancia: Permiten optimizar la gestión de inventario y evitar roturas de stock.
Encuestas y Feedback:
✓ Datos Recolectados: Opiniones de clientes, calificaciones de productos.
☑️ Relevancia: Ayudan a mejorar productos y servicios basados en retroalimentación directa de los clientes.
Mejores Prácticas para la Recolección de Datos del ejemplo dado
Automatización:
- Integración de APIs: Conectar sistemas POS y plataformas de comercio electrónico para la transferencia automática de datos.
- Scraping Automático: Recolectar datos relevantes de redes sociales y sitios web.
- Sensores IoT: Utilizar dispositivos conectados para monitorear el inventario y el flujo de clientes en tiempo real.
- Implementación de sensores RFID en las tiendas para recolectar datos precisos sobre el movimiento de productos.
- Utilización de APIs para integrar datos de ventas en línea y físicas, asegurando una vista completa y actualizada del inventario y las transacciones.
Uso de GenAI:
- Chatbots AI: Interactuar con los clientes y recolectar feedback en tiempo real.
- Modelos de GenAI: Detectar y corregir errores en los datos, transformar datos no estructurados en formatos útiles, y generar insights avanzados.
Problemas Comunes y soluciones en la Recolección de Datos
Datos en Silos y Desagregados:
Los datos suelen estar almacenados en múltiples sistemas y formatos, dificultando su consolidación y análisis. Para dar solución se implementan sistemas integrados que centralicen los datos en una única plataforma accesible.
Diversidad de Formatos y Plataformas:
Los datos provienen de diversas fuentes con diferentes formatos y estructuras. Para dar solución se hace estandarización de formatos y uso de ETL (Extract, Transform, Load) para transformar los datos a un formato común.
Utilizar ETL para situaciones donde se requiere una transformación compleja y Zero ETL para escenarios donde se necesita una integración rápida y ágil. Revisar que las herramientas soporten tanto ETL como Zero ETL para optimizar el flujo de datos y mantener la flexibilidad en los procesos de integración de datos.
ETL (Extract, Transform, Load)
ETL es el proceso tradicional donde los datos son extraídos de diversas fuentes, transformados para cumplir con los requisitos del análisis y luego cargados en un sistema de destino, como un data warehouse. Este enfoque asegura que los datos estén en un formato consistente y adecuado para el análisis.
Zero ETL
El concepto de Zero ETL implica la eliminación o minimización de los procesos de extracción, transformación y carga, permitiendo que los datos sean integrados y utilizados sin necesidad de una transformación previa extensa. Hay herramientas que ofrecen capacidades de Zero ETL al permitir que los datos sean catalogados, consultados y analizados directamente en sus formatos originales.
ETL (Extract, Transform, Load)
ETL es el proceso tradicional donde los datos son extraídos de diversas fuentes, transformados para cumplir con los requisitos del análisis y luego cargados en un sistema de destino, como un data warehouse. Este enfoque asegura que los datos estén en un formato consistente y adecuado para el análisis.
Zero ETL
El concepto de Zero ETL implica la eliminación o minimización de los procesos de extracción, transformación y carga, permitiendo que los datos sean integrados y utilizados sin necesidad de una transformación previa extensa. Hay herramientas que ofrecen capacidades de Zero ETL al permitir que los datos sean catalogados, consultados y analizados directamente en sus formatos originales.
Manualidad en la Recolección:
Dependencia de la entrada manual de datos, lo que aumenta el riesgo de errores y consume mucho tiempo. Para dar solución se implementa automatización mediante APIs y herramientas de scraping.
Acceso y Control de Datos:
Dificultad para acceder a datos relevantes debido a restricciones internas y falta de integración. Para dar solución se implementan políticas de acceso y permisos basados en roles para asegurar que los datos sean accesibles de manera controlada.
Datos desactualizados:
Los datos desactualizados afectan los resultados del análisis y la toma de decisiones. Para dar solución se implementan sistemas de recolección en tiempo real mediante IoT (por ej. datos de inventario) y otras tecnologías.
Acciones de mejora en el proceso de Recolección
Realizar pruebas piloto o muestreos puede ayudar a evaluar la calidad y relevancia de los datos antes de implementar procesos de recolección a gran escala. Esto permite ajustar los métodos de recolección para mejorar la calidad de los datos.
Utilizar tecnologías que permitan filtrar datos en tiempo real puede ser muy útil para asegurar que solo se recolecten datos relevantes. Herramientas como Apache Kafka ofrecen capacidades para procesar y filtrar grandes volúmenes de datos antes de que sean almacenados, asegurando que solo los datos pertinentes sean capturados.
La relevancia de los datos puede cambiar con el tiempo, por lo que es importante revisar y ajustar periódicamente los criterios de recolección. Esto asegura que los datos recolectados sigan siendo pertinentes para las necesidades actuales de la empresa.
Consideraciones para las Empresas
La adopción de este proceso no solo reduce los errores y el tiempo de procesamiento, sino que también proporciona una base sólida para análisis avanzados y estrategias de negocio efectivas. Es vital que las empresas implementen sistemas de datos eficientes y automatizados que permitan tomar decisiones oportunas, asertivas y confiables basadas en sus datos de negocio. Considerar herramientas de automatización, estándares de formato, y políticas de gobernanza de datos ayudará a asegurar la calidad y accesibilidad de los datos, optimizando así su uso estratégico.
Si quieres saber como se adapta esta solución a tu negocio, o como implementarla parcial o total, estamos a tu disposición para aclarar todas tus inquietudes y pasar al siguiente nivel en tu evolución como una empresa que toma decisiones basada en datos.
Si quieres saber como se adapta esta solución a tu negocio, o como implementarla parcial o total, estamos a tu disposición para aclarar todas tus inquietudes y pasar al siguiente nivel en tu evolución como una empresa que toma decisiones basada en datos.
