De algún modo, una gestión de datos inteligente lleva implícita una cierta flexibilidad que permita adaptarse a las diferentes necesidades del negocio, tanto a nivel operativo o funcional como en lo que se refiere al business intelligence (BI) o incluso desde un punto de vista tecnológico, por lo que su versatilidad puede valorarse desde muy distintos enfoques. Sobre todo en un entorno cambiante como el que atravesamos como humanidad.
En un mundo donde lo único constante es el cambio y donde los negocios necesitan adaptarse y reinventarse constantemente, el trabajo con los datos no es la excepción. Se necesita encontrar respuestas a situaciones que exigen soluciones válidas ante situaciones variadas, como una necesidad sobrevenida, los requerimientos propios del BI o, por ejemplo, a la hora de poder realizar fácilmente la implementación de nuevas tecnologías que deban ser integradas en procesos ETL.
En el capítulo de la inteligencia de negocio, como es sabido, se trabaja con diferentes tipos de datos que proceden de distintas fuentes, con lo que la gestión de datos ha de poder conjugar los datos estructurados y no-estructurados para la obtención de información que resulte valiosa a la hora de tomar decisiones estratégicas. Es aquí donde el machine learning y la inteligencia artificial tienen un rol clave para lograr además una gestión de datos automatizados y así conseguir que estos procesos sean más eficientes y no demanden tanto tiempo del equipo de datos.
En este punto, la integración mediante procesos ETL juega un papel clave, entendida como un sistema de información que incluye la limpieza de datos y su centralización en un repositorio desde el que poder trabajar de forma flexible en función de las necesidades que tengamos a nivel operacional o de inteligencia de negocio. En este caso, mediante herramientas de reporting que reflejen en gráficas los resultados de datos agregados o, para extraer datos de calidad que resulten oportunos para un óptimo cruce de información por los científicos de datos.
En este punto, la versatilidad dependerá tanto de la tecnología disponible como de la capacidad de los analistas para interpretar esa información. El objetivo será aplicar estrategias que proporcione los datos necesarios y facilite las herramientas adecuadas para sacar conclusiones y poder tomar decisiones. Sin embargo, si buscamos un uso versátil, la utilización que se haga de esos datos dependerá de la preparación y del talento de los data scientist.
Los procesos bien diseñados alimentarán el data warehouse con la inclusión de datos de diferentes fuentes a las que se conecta para reunirlos, no sin antes darles forma (incluyendo la mejora de su calidad) y finalmente guardarlos. De este modo, la herramienta ETL también tendrá una importante utilidad a la hora de realizar la transformación: adaptar los formatos para integrarlos, detectar si faltan atributos o identificar y corregir cualquier otra deficiencia.
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A la hora de responder a los cambios y necesidades tecnológicas a lo largo del tiempo, serán interesantes las herramientas que permitan distintas combinaciones. En materia de gestión de datos, las ETL facilitan esa adaptación a los cambios en los orígenes para no dejar de absorber datos ante cambios de herramientas.
Traducido a la práctica, en el hipotético caso de que un departamento trabaje con una herramienta que haya que cambiar porque se queda obsoleta, no se adecúa a lo que se quiere o se busca una nueva funcionalidad, se produce un cambio de herramienta. Será entonces cuando el diseño de un ETL deba dar una solución técnica a esa demanda que viene de parte de la empresa. Si la solución permite esa adaptación, solo será necesario definir una nueva conexión a esa nueva herramienta para poder seguir accediendo a los datos.
¿Está tu empresa trabajando los datos de una forma versátil para poder
adaptarse a demandas cambiantes?