Análisis de datos en Business Intelligence: Descubre patrones y tendencias para la toma de decisiones

Análisis de Datos

A medida que crece tu empresa aumenta la cantidad de información en torno a la misma, es por esto que consolidar un óptimo procesamiento de datos en Business Intelligence es cada vez más relevante.

Combinar esta metodología con la técnica ETL para el análisis de la información y la interpretación de los datos, ofrece ventajas competitivas que pueden traducirse en un ahorro y mejor aprovechamiento de recursos para la empresa.

Uno de los primeros retos a los que se enfrenta una analista, es generar un informe incompleto por no haber integrado suficientes datos de valor para comprender el estado global de la empresa.

Y por el lado contrario, supone una pérdida de tiempo darle mayor relevancia a datos que pueden llegar a ser irrelevantes en función de los objetivos corporativos pautados.

Para superar estos obstáculos y consolidar un estudio con información enriquecida que sirva de sustento para la toma de decisiones, merece la pena implementar un sistema basado en los principios ETL.

Descubre cómo complementar tu estrategia de Business Intelligence mediante el uso de herramientas complementarias y descubre su importancia dentro del procesamiento de datos.

¿En qué consiste el procesamiento de datos en Business Intelligence con la metodología ETL?

ETL viene del acrónimo en inglés Extract, Transform, Load. Se trata de una metodología innovadora que prepara la recopilación de datos y su gestión dentro del ecosistema analítico.

De una manera muy práctica se puede apreciar como una fase basada en el almacenamiento de datos, pero priorizando una gestión eficiente de esta información.

Todo esto se lleva a cabo a partir de la aplicación de herramientas y técnicas que permiten abordar las fases de esta metodología, que son las siguientes:

  • Extracción
  • Transformación
  • Carga

Gracias a la aplicación de esta metodología, los datos quedan totalmente accesibles para su utilización en los diversos niveles de la organización.

El procesamiento de datos en Business Intelligence va muy de la mano con el uso de los recursos necesarios para el análisis ETL. No solo se trata de recopilar toda la información posible, sino de hacer que su interpretación se alinee con los objetivos del negocio.

Importancia del mapeo de datos en la metodología ETL

La inmensa cantidad de datos que pueden ser extraídos de una empresa puede resultar verdaderamente abrumadora. Sin ejercer la organización de esta información, es muy difícil delimitar conclusiones prácticas.

Ante esta situación, realizar un mapeo de datos de alto nivel se vuelve indispensable en el procesamiento de datos de Business Intelligence.

De esta manera el analista puede:

  • Facilitar la integración de los datos.
  • Segmentar la información para entender su rol dentro de los diversos sectores corporativos.
  • Facilitar la delimitación de vínculos entre los diversos datos.
  • Ayudar a crear un almacenamiento y transformación eficiente, evitando perder de vista cualquier detalle de valor.

Análisis ETL mediante estrategias de Big Data

Recopilar un volumen masivo de datos de tu negocio no tiene mucho sentido si esta información no se gestiona de manera correcta. ¡Esto es clave para el éxito del análisis!

Para hacer frente a los retos del Business Intelligence en el procesamiento de datos, los analistas suelen apostar por metodologías como el Big Data.

Esto destaca nuevamente el rol de las herramientas ETL dentro de la aplicación de una metodología de BI, pues ayuda a garantizar la eliminación de datos duplicados y consolida un almacenamiento mucho más organizado.

Procesamiento automático de lotes

Actualmente las herramientas de ETL son desarrolladas con tecnología de Scripts, esto hace que sean mucho más rápidas que otros modelos de programación.

Los softwares de Business Intelligence y control de datos pueden llevar a cabo tareas en simultáneo o realizar el procesamiento de datos por lotes, todo esto con mayor rapidez.

Poder realizar el desplazamiento de volúmenes masivos de datos entre dos sistemas, ayuda a tomar decisiones corporativas eficientes, teniendo un sustento visible en tiempo real que justifique dichas acciones.

Análisis y gestión de datos maestros

El procesamiento de datos en Business Intelligence mediante ETL también es clave dentro de la gestión de datos maestros.

Pues toma en consideración a todos los datos sin limitaciones por el tipo de fuente, admitiendo información procedente del ecosistema interno o externo del negocio.

Todo esto ofrece una visión mucho más general del estado actual de una organización, y es de los beneficios de la inteligencia empresarial más competitivos de todos.

Fase de extracción de datos en la metodología ETL

Para que tengas una idea mucho más completa acerca del procesamiento de datos en Business Intelligence con herramientas ETL, te contaré cómo se realiza la extracción de información.

Visualización con diversas fuentes

En primer lugar la información es captada a partir de diversas fuentes, dentro del manejo interno los datos se pueden obtener tras analizar y desglosar el CRM.

Incluso los ficheros drive pueden aportar información muy útil acerca del manejo de la empresa en sus diversos departamentos.

Mientras que, la recopilación de datos externos suele venir de otros proveedores en donde se incluyen las redes sociales y las páginas Webs.

Creación de bases de datos

Después de que el analista determina las fuentes de dónde va a extraer la información, debe consolidar una base de datos.

Durante este proceso los analistas suelen apostar por sistemas Cloud, en donde se concentran todos los datos para su posterior tratamiento siguiendo el resto de las fases de ETL.

Proceso de transformación de Business Intelligence mediante ETL

La transformación es la segunda fase de la metodología ETL, y su buen desarrollo es indispensable para garantizar el éxito de toda la aplicación de BI.

El analista debe entender en profundidad el modelo de negocio con el que está trabajando, pues debe crear una alianza estratégica entre el procesamiento de datos y la coherencia con el estilo de la organización.

Por lo general, la base de datos tiene información segmentada entre datos estructurados y no estructurados, todo esto amerita una transformación para facilitar su posterior interpretación.

La complejidad del proceso puede estar asociada con la amplitud de datos no estructurados, pues estos son mucho más difíciles de procesar. Generalmente, se trata de información que proviene de mensajes, imágenes, etc.

La importancia de la carga o Load

Finalmente en el desarrollo del procesamiento de datos en Business Intelligence, se debe llevar a cabo la fase de carga.

Básicamente es el proceso que consiste en delimitar la información transformada en un sistema que pueda demostrar su relación con las otras áreas de la organización.

Generalmente, durante este proceso se consolida un sistema de almacenamiento de tipo Data Warehouse. Dicho sistema es clave para elegir las herramientas de Business Intelligence más acertadas según los objetivos.

¿Cómo puede beneficiarse tu empresa de la metodología Business Intelligence con procesos ETL?

Seguramente te preguntas si merece la pena incorporar herramientas de ETL para realizar el procesamiento de datos en Business Intelligence.

La respuesta es sí, pues pone a disposición ventajas importantes para el manejo y el cumplimiento de los objetivos de cualquier negocio.

Ayuda a mejorar la productividad

Gracias a la capacidad de codificación y reutilización de los datos, permite avanzar el proceso de análisis de la información en menos tiempo.

Al apostar por las mejores herramientas de ETL no es necesario invertir en un abordaje tan técnico, pues se cuenta con el apoyo necesario para adelantar la interpretación de los datos.

Facilita la toma de decisiones acertadas

El análisis de los datos comerciales es una parte decisiva para que las empresas tomen decisiones útiles, esto reduce el margen de errores y pérdidas.

Merece la pena complementar este beneficio con la identificación y uso de las tendencias comerciales según el nicho, pues esto ayuda a estar un paso más adelante de lo que se espera.

Promueve un contexto detallado

Es importante tomar en cuenta el contexto y vincularlo con la interpretación de los datos obtenidos, esto se realiza de forma individual por cada departamento corporativo y luego se lleva a un plano global.

Las herramientas ETL incluso ayudan a establecer las diferencias entre los datos que proceden del sistema de origen y el de destino.

Todo esto facilita el entendimiento y medición de los procesos de la empresa en distintos rangos de tiempo, siendo clave para medir los beneficios de una estrategia.

Ayuda a responder preguntas complejas

Consolidar una base de datos convencional a menudo no es suficiente para responder las preguntas más complejas que pueden formularse en el manejo de una empresa.

En cambio, mediante el procesamiento de datos en Business Intelligence con herramientas ETL es posible llegar a un abordaje mucho más detallado valorando un volumen amplio de información.

Aumenta el rango de éxito en el almacenamiento de datos

La recopilación de datos es una parte fundamental en la aplicación de un sistema de BI, pero está lejos de ser todo lo necesario para garantizar el éxito.

Aprender a gestionar el almacenamiento de datos apostando por herramientas complejas y afines a la escalabilidad del negocio, es oportuno para aumentar el rendimiento.

También hay que considerar que las herramientas ETL ayudan a movilizar datos de distintas fuentes, para tener una agrupación mucho más detallada.

Facilita la actualización constante

Una empresa no solo maneja una cantidad excesiva de información, sino que los datos van en aumento conforme se siguen generando acciones dentro del negocio.

Para tener éxito en la aplicación de una estrategia de Business Intelligence en Ecommerce o en cualquier otro negocio, es necesario apostar por un ecosistema que permita una actualización automática.

La buena noticia es que el rol de las herramientas ETL dentro del Business Intelligence, permite precisamente esto y a una escala acelerada.

¿Cómo se desarrolla el procesamiento de datos en Business Intelligence mediante ETL?

Esto se puede realizar a partir de dos estrategias, la más común es con el uso de herramientas cuyas funciones sean proporcionales a los objetivos pautados en este proceso.

Pero los analistas también pueden llevar a cabo el análisis y procesamiento de datos mediante una programación de la ETL, siendo un sistema mucho más complejo.

Programación de ETL

Dentro de los beneficios de avanzar con esta alternativa tenemos el aumento de la flexibilidad y la integración de capacidades personalizadas, que sean afines con las necesidades y características del negocio.

Mientras que dentro de las consideraciones, tenemos la complejidad de desarrollar un programa de este nivel, el alto coste que conlleva su desarrollo y el tiempo que demora en estar listo.

Si aún así deseas desarrollar una programación basada en ETL para tu negocio, es ideal apostar por lenguaje de programación como Python.

Herramientas ETL útiles para el procesamiento de datos en Business Intelligence

¿Quieres llevar a cabo el procesamiento de datos en Business Intelligence de forma más práctica? En ese caso, es mejor avanzar con la aplicación de herramientas de ETL versátiles como las siguientes.

Ab Initio

Uno de los beneficios de esta Ab Initio es que ayuda a procesar una amplia variedad de datos que luego son expresados en gráficas de interfaz intuitiva.

Supone una excelente alternativa si no tienes los conocimientos técnicos tan avanzados en la gestión de una estrategia de Business Intelligence.

Aunque tampoco es un programa limitado, pues permite a los usuarios escribir sus propias funciones en códigos de programación como Javascript.

Barracuda Software

Barracuda Software es otra de las herramientas ETL más usadas para complementar con los principios del Business Intelligence, y lo que más destaca es su capacidad multifuncional.

Ofrece ventajas competitivas en la seguridad asociada al manejo de datos delicados, también deja disposición varias funciones para disminuir costes de Cloud Computing.

Bitool

Bitool está relacionado con la metodología OLAP del Business Intelligence, aunque es de las herramientas más costosas dentro de este rango pone a disposición funciones muy técnicas.

Es una herramienta clave para facilitar el mantenimiento y la consultoría de proyectos ETL para empresas grandes o en constante expansión.

Conclusión

¿Merece la pena apostar por las herramientas ETL en el procesamiento de datos de Business Intelligence? ¡Totalmente!

Aunque parte del éxito de tu proyecto también va a estar asociado a la elección correcta de las herramientas técnicas, recuerda tomar decisiones basándote en el establecimiento de los objetivos previstos.

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