como se aplican las fases del procesamiento de los datos en un sistema de información,ejemplos ,es urgente porfaaa
Respuestas a la pregunta
Descubre las etapas del procesamiento y análisis de datos que te ayudarán a realizar con mayor facilidad tus proyectos analíticos.
Buscar formas para mejorar la productividad en el trabajo es uno de los objetivos constantes para cualquier empleado y empresa. Probablemente, también sea uno de los tuyos.
Por suerte, la tecnología busca día con día agilizar y facilitar la ejecución de todos los procesos complejos que debemos completar. Esto es posible gracias a la creación de softwares automatizados que pueden realizar varias funciones a una gran velocidad, lo que reduce tiempo de trabajo y costos.
Tal como el software de BI, que realiza de forma automatizada la recolección de los datos importantes para tu empresa y los interpreta para que puedas utilizar la información pertinente en la toma de decisiones certeras.
Un proceso que anteriormente tomaba mucho más tiempo y trabajo al hacerlo manualmente. Esta eficacia y la velocidad son dos escalones necesarios para que tu empresa alcance sus objetivos.
¿Interesante, no? Te estarás preguntando entonces cómo el software BI lo hace siguiendo las etapas del procesamiento y análisis de datos. Aquí te lo explicamos.
Las 6 etapas del procesamiento y análisis de datos que mejorarán tu productividad
De forma general, el procesamiento y análisis de datos consiste en la recolección de datos en bruto para transformarlos en información entendible como gráficas, tablas, documentos, etc.
Entonces, dicha información pasa de la computadora a manos de los empleados que la usarán según sus necesidades.
A continuación, te explicamos a detalle las 6 etapas del procesamiento y análisis de datos que te ayudarán a entender cómo funcionan las herramientas de BI.
1. Recopilación de datos
El procesamiento y análisis de datos parte recopilando los datos de las fuentes de almacenamiento que estén disponibles y que contengan información de calidad. Por lo que deberán estar en óptimas condiciones y actualizadas.
Estas fuentes pueden estar compuestas por ejemplo de un almacén de datos o de un data lake. El primero debe estar nutrido con los datos arrojados por los departamentos de ventas, de servicios, de marketing, finanzas, etc.
El segundo, es un almacén centralizado de información del big data de diversas fuentes que pueden estar o no estructuradas, con almacenamiento en la nube y con etiquetas de búsqueda.
2. Preparación de datos
En este punto comienza la preparación para su organización, la detección de errores y el descarte de información repetitiva e incompleta. De este modo, pasa a seleccionar la información necesaria y puntual con la que se trabajará para el procesamiento y análisis de datos.
3. Introducción de datos
Los datos ya seleccionados ahora son enviados a sus destinos correspondientes, traducidos a un lenguaje entendible.
A partir de aquí, los datos en bruto comienzan a tomar forma como información útil, que podrá visualizarse, por ejemplo, en un CRM o en un almacén de datos. Por ello también se define como el “pre-procesamiento”.
4. Procesamiento / limpieza de datos
En esta etapa, los datos procesados por la etapa anterior son finalmente preparados y optimizados para su uso final. Esto ocurre a través de algoritmos por medio de una técnica de programación denominada machine learning.
Lo que ayuda a tu computadora a aprender de forma autónoma sobre todos los datos e información que está recibiendo para que actúe como corresponda. Así podrá realizar la actividad prevista de diagnóstico o estudio de la interpretación realizada.
5. Interpretación de datos
¿Recuerdas las gráficas, tablas, documentos y demás que tendrías para trabajar óptimamente? Es en este punto será cuando finalmente tendrás todo el resultado de las etapas previas. De una forma totalmente entendible para ti y los miembros que la requieran.
Ahora tus proyectos de analítica necesarios para la optimización de tu empresa podrán ser realizados con mayor facilidad, rapidez y eficacia. Mejorando así la productividad del trabajo de todos de forma considerable.
6. Almacenamiento de datos
Finalmente, queda la última etapa de este proceso que consiste en el almacenamiento de toda esta información útil resultante del procesamiento y análisis de datos.
Para su uso inmediato o posterior según convenga, con la tranquilidad de que estarán conservados bajo la legislación de protección de datos.
¡Adiós a los procesos obsoletos que te quitan tiempo y eficacia!
Así es como el resultado final de todas las etapas de procesamiento y análisis de datos te ayudarán a tener una base fundamentada de cada uno de los aspectos, procesos, resultados, finanzas, riesgos de tu empresa, etc.
Al mismo tiempo que obtendrás una interpretación de toda la información recopilada. Un proceso que se puede realizar de forma automatizada con las herramientas de software de vanguardia.