Modernización de datos: del ETL al Business Intelligence

Cada vez son más las empresas que se preocupan no tanto por la enorme cantidad de datos que generan (que también), sino de cómo pueden modernizarlos, o dicho de otra forma, administrarlos de forma inteligente, esto es: evitando duplicidades e inconsistencias, extrayendo el auténtico valor que encierran y utilizándolos para poder tomar mejores decisiones de negocio. De nada sirve tener grandes repositorios de datos, si estos se encuentran dispersos, no están actualizados o no son comprensibles de forma sencilla.

Para precisamente ser más eficientes en este terreno, tener una visión integral y una planificación y control centralizado sobre los datos, en los últimos años al centro de datos de las organizaciones (casi siempre integrándolos en un enfoque híbrido con el cloud) ha llegado toda una miríada de soluciones que buscan facilitar esta tarea.

Hablamos en este sentido de plataformas de ETL, lagos de datos con capacidades inteligentes, plataformas integrales para la gobernanza del dato, automatización de procesos robóticos o soluciones de BI, entre muchas otras opciones. Veamos a continuación que podemos esperar de cada una de estas.

Plataformas de Integración y ETL (Extracción, Transformación y Carga)

Las siglas ETL ( «Extracción, Transformación y Carga”) representan un proceso crucial en la gestión de datos y su integración en los sistemas. ETL se utiliza para mover datos desde múltiples fuentes, transformarlos en el formato deseado y cargarlos en un destino, ya sea un data lake, una base de datos o una aplicación para el análisis de los mismos.

Este proceso es fundamental para mantener la calidad y la integridad de los datos a medida que fluyen a través de la organización. Permite no solo su consolidación en un formato coherente y utilizable, sino que además facilita la generación de informes, análisis y toma de decisiones.

Algunas de las plataformas más conocidas y utilizadas en este terreno son Apache NiFi, Talend, Microsoft Azure Data Factory o Google Cloud Dataflow.

Data Lakes modernos

Los nuevos Data Lakes o almacenes de datos modernos, se presentan como plataformas diseñadas para almacenar y analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente y escalable, permitiendo a las empresas realizar análisis rápidos y ágiles.

Algunas de sus ventajas son una escalabilidad que les permite manejar grandes volúmenes de datos, un mejor rendimiento mejorado gracias a capacidades como el procesamiento paralelo y arquitectura de columnas, o una gestión simplificada al ser habitualmente servicios administrados. Pueden integrarse con una amplia variedad de herramientas de análisis de datos (también en tiempo real o de IA), bibliotecas de programación y lenguajes de consulta como SQL.

Algunas de las ofertas más conocidas en este terreno son Amazon Redshift, Google BigQuery o Snowflake.

Plataformas de Gobernanza de Datos

Las plataformas de gobernanza de datos son conjuntos integrales de herramientas, procesos y políticas diseñados para administrar, proteger y optimizar el uso de los datos en una organización. La gobernanza de datos se centra en establecer un marco de trabajo que asegure la calidad, la integridad y la seguridad de los mismos, además de garantizar el cumplimiento normativo y la toma de decisiones informadas.

Algunas de sus características principales incluyen la catalogación, de manera que las empresas puedan comprender el origen y el contexto de los datos; herramientas de calidad que ayudan en la detección de errores e inconsistencias; políticas de gestión de acceso y seguridad; gestión de flujos de trabajo para la aprobación, la revisión y la publicación de datos; herramientas que aseguran el cumplimiento y la auditoría de los datos; posibilidades de automatización de la gobernanza y su integración con herramientas de análisis, además de otras para la gestión del ciclo de vida de los datos.

Herramientas como Collibra Data Governance and Catalog, IBM InfoSphere Information Governance Catalog o Alation Data Catalog and Governance son las que principalmentem se gan “hecho fuertes” en este terreno.

Automatización de Procesos Robóticos (RPA)

Las soluciones de Automatización de Procesos Robóticos (RPA) son herramientas y tecnologías diseñadas para automatizar tareas y procesos repetitivos en una organización utilizando software de robots o «bots». Estos bots pueden imitar las acciones humanas en sistemas y aplicaciones informáticas, lo que permite automatizar actividades manuales y basadas en reglas de manera eficiente y precisa, lo que puede ser muy útil a la hora de modernizar y realizar una gestión mucho más eficiente.

Su implementación ayuda a las empresas a reducir costos operativos, mejorar la eficiencia y la precisión, y acelerar la ejecución de procesos comerciales. Los bots pueden interactuar en interfaces de usuario de la misma manera que lo haría un ser humano, tienen capacidad para entender reglas y lógicas de negocio que guían su comportamiento automatizado y se pueden integrar en otros sistemas, aplicaciones modernas y distintas fuentes. Normalmente las soluciones RPA son más eficaces cuando de lo que se trata es de trabajar en procesos altamente estructurados y repetitivos y no tanto en tareas que requieren creatividad o toma de decisiones complejas.

Plataformas como UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism, WorkFusion o Pega RPA son populares en este campo.

Visualización de Datos y Business Intelligence (BI)

La visualización de datos y Business Intelligence (BI) son y prácticas fundamentales en el análisis de datos y la toma de decisiones empresariales. Implican la representación gráfica y visual de datos complejos para facilitar la comprensión, la detección de patrones y la identificación de información valiosa.

En las herramientas de visualización de datos, el objetivo principal es a partir de los datos con los que cuenta la empresa, ser capaces de comunicar se manera efectiva ideas, tendencias y patrones que pueden ser difíciles de entender solo mediante datos en bruto, para lo cual se proporciona el uso sencillo (y a menudo inteligente) de gráficos y tablas, elementos de storytelling visual, representaciones interactivas, etc.

Para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones, estas herramientas o incluyen o pueden completarse con otras de Business Intelligence que dan un paso más para el análisis de los mismos, incluyen cuadros de mando y paneles de control de distintos KPIs, son capaces de realizar informes ad hoc en función de necesidades específicas o, utilizando técnicas de machine learning e IA pueden aventurarse a hacer análisis predictivos sobre futuros resultados.

En este área, soluciones como Tableau, Power BI y QlikView permiten crear visualizaciones interactivas y paneles de control para facilitar la toma de decisiones.

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