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Eutik Solutions S.L.
Zuatzu 3, 2ª planta (edificio Urgull)
20018 Donostia – San Sebastián
(Gipuzkoa)
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El análisis de datos se refiere a las técnicas y procesos cualitativos y cuantitativos utilizados para mejorar la productividad y la ganancia de los negocios. Los datos se extraen y categorizan para identificar y analizar datos y patrones de comportamiento, y las técnicas varían según los requisitos de la organización.
Las organizaciones globales recopilan y analizan datos asociados con clientes, procesos de negocios, mercados o experiencia práctica. Los datos son categorizados, almacenados y analizados para estudiar las tendencias y patrones de compra.
La transformación de datos es el proceso de convertir datos de un formato o estructura a otro formato o estructura. La transformación de datos es crítica para actividades como la integración de datos y la gestión de datos.
La transformación de datos puede incluir una gama de actividades, puede convertir tipos de datos, limpiar datos eliminando datos nulos o duplicar datos, así como enriquecer los datos o realizar agregaciones, según las necesidades de tu proyecto. El proceso de transformación de datos pasa por 3 fases principalmente: extracción, transformación y proceso de carga.
Extracción
En la primera etapa se realiza el descubrimiento de datos donde se identifican las fuentes y los tipos de datos. Luego se determina la estructura y las transformaciones de datos que deben ocurrir. Posteriormente se realiza la asignación de datos para definir cómo se asignan, modifican, unen, filtran y agregan los campos individuales.
Transformación
En la segunda etapa, se extraen los datos de la fuente original. El rango de fuentes puede variar, incluidas las fuentes estructuradas, como las bases de datos o las fuentes de transmisión, como la telemetría desde los dispositivos conectados o los archivos de registro de los clientes que utilizan sus aplicaciones web. Seguidamente se realizan las transformaciones.
Visualización
En la fase final se cargan los datos, previamente tratados y convertidos en un formato consistente y homogéneo, a un sistema de destino, generalmente el Data Warehouse.
Una vez cargados ya se puede comenzar a trabajar con ellos y crear dashboards y cuadros de mando que nos permitan visualizar los indicadores que creamos necesarios.
Crear un repositorio central estandarizado de todos los datos de la organización. Por ejemplo, si tenemos un objeto cliente en una base de datos de créditos y otro objeto cliente en la base de datos de tarjetas de crédito, lo que haría el Master sería definir, de forma concreta e inequívoca, un registro cliente único con su nombre y apellidos para la organización.
Las organizaciones crecen de forma orgánica y cada vez se van agregando más fuentes de datos. Esto provoca que comience a surgir nuevas necesidades, como por ejemplo integrar los datos de un banking on line con los datos antiguos de un sistema legacy.
Al facilitar el acceso a los datos previamente transformados y estructurados, será más fácil acceder a ellos y ahorrar tiempo en su búsqueda.
Posibilita a los directivos tomar decisiones estratégicas basadas en el análisis de los datos cargados en las bases nuevas y actualizadas: la dama mart o data warehouse.
Poder tener una visión global de todos los datos consolidados en una data warehouse. Por ejemplo, crear una estrategia de marketing basándose en el análisis de los datos anteriores.
Dado el avance de las nuevas tecnologías de análisis de datos, aquellas empresas que dispongan de una estructura ordenada y organizada de datos serán más competitivas en el mercado actual.
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