Hoy en día, la data transformation es fundamental. Dado que las estrategias data-driven se han vuelto indispensables para tomar decisiones informadas y actuar con rapidez en caso de anomalías o cambios rápidos, es fundamental que las organizaciones estén preparadas para utilizar los datos cuando los necesiten.
Por eso es tan relevante la data transformation garantiza que las empresas puedan rentabilizar eficazmente la gran cantidad de datos de los que disponen mediante técnicas que los limpian, agregan y enriquecen.
Recientemente, muchas organizaciones han empezado a trasladar este proceso a la nube.
Pero, ¿por qué hacerlo? ¿Y cómo aplicar eficazmente la data transformation en la nube?
Data transformation: por qué hacerla en la nube
La data transformation en la nube es rentable por una razón que puede parecer trivial, pero que en realidad esconde su gran potencial: puede aprovechar las ventajas propias de la nube.
Algunos ejemplos:
Escalabilidad
Las soluciones en la nube permiten a las empresas ampliar o reducir recursos según sus necesidades, sin tener que invertir en costosas infraestructuras físicas;
Costes optimizados
Con la nube, las empresas sólo pagan por los recursos que utilizan. Este modelo de «pago por uso» puede ser mucho más barato que comprar y mantener servidores locales;
Mayor accesibilidad
Los servicios en la nube permiten acceder a los datos desde cualquier lugar y en cualquier momento, facilitando la colaboración entre equipos distribuidos geográficamente;
Más seguridad
Los proveedores de servicios en la nube invierten mucho en seguridad y en el cumplimiento normativo, ofreciendo a menudo niveles de protección que muchas empresas no podrían permitirse implantar por sí mismas;
Facilidad de integración
Además, las plataformas en la nube ofrecen una amplia gama de servicios accesorios, como herramientas de análisis avanzado, aprendizaje automático y archivo, que pueden integrarse fácilmente en el proceso de transformación de datos.
Cómo realizar la data transformation en la nube
Una vez comprendidos los beneficios de la transformación de datos en la nube, la siguiente cuestión es cómo aplicarla de manera correcta y adecuada a las necesidades de la propia empresa.
Hay distintas técnicas que entran en el ámbito más amplio de la transformación de datos. Por ejemplo, la limpieza de datos es una técnica muy común que sirve para eliminar errores en los datos originales. A veces puede faltar un valor o puede haber un duplicado.
Otras técnicas incluyen:
- La normalización de datos, que sirve para englobar todos los datos dentro de un rango normalizado de valores. De esta manera, se pueden incluso correlacionar datos diferentes entre sí;
- La agregación de datos, para combinar datos diferentes dentro de un único dato resumido;
- La imputación de datos, gracias a la cual se pueden llenar las lagunas de ciertos datos mediante un análisis avanzado de la base de datos. En otras palabras, el sistema completa los datos interpretando todos los demás.
A través de una plataforma basada en la nube, estas técnicas pueden automatizarse en un contexto ETL (o ELT, como es cada vez más frecuente). Las plataformas en la nube permiten una data transformation más avanzada, ya que garantizan la posibilidad de integrar la data transformation dentro de un pipeline moderno, desde la recogida de datos hasta su visualización.
Data transformation en la nube para seguir siendo competitivos
La data transformation en la nube ofrece numerosas ventajas en términos de escalabilidad, rentabilidad, accesibilidad, seguridad e integración. Sin embargo, las organizaciones deben tener en cuenta que requiere una planificación cuidadosa y el uso de las herramientas adecuadas para garantizar un proceso fluido y seguro.
Dicho de otra manera, adoptar la nube para la transformación de datos puede ser un paso importante para modernizar las operaciones empresariales y ser más competitivos en el mercado actual.
La transformación de datos en la nube no es sólo una tendencia, sino una necesidad para las empresas que quieren mantenerse al día con la innovación tecnológica y aprovechar todo el potencial de sus datos.
