Ingestión de datos: El primer paso hacia una estrategia de datos segura y sostenible

La ingestión de datos describe la extracción, estructuración, almacenamiento y transferencia automatizados de datos. Este proceso permite instalar una canalización de datos fluida. La preparación de datos heterogéneos en un sistema de gestión de datos estructurado y basado en la nube permite analizarlos automáticamente en tiempo real, lo que ofrece una ventaja de mercado decisiva.

Con su servicio de procesamiento inteligente de documentos, Retarus proporciona una fuente de datos esencial para la ingestión de datos. Los servicios permiten a las empresas digitalizar todas las comunicaciones empresariales, ponerlas a disposición de forma estructurada en el formato requerido y automatizar así los flujos de trabajo de principio a fin.

De una fuente no estructurada a un sistema de gestión de datos basado en la nube: Esto es la ingestión de datos

La ingestión de datos describe un proceso en el que grandes volúmenes de datos se importan de diversas fuentes y se fusionan en un soporte de almacenamiento. Este medio de destino suele ser un sistema ERP basado en la nube o instalado localmente. Sin embargo, los datos también pueden alimentar un almacén de datos, un mercado de datos o un lago de datos.

Para crear valor añadido, los datos de estos soportes de almacenamiento deben ser fáciles de recuperar, utilizar y analizar. También debe estructurarse para crear una potente canalización de datos. Para esta estructuración se necesitan herramientas especiales de tratamiento de datos. En resumen, la ingestión de datos consiste en digitalizar los datos no estructurados, analizarlos, extraerlos, estructurarlos, almacenarlos y procesarlos en un soporte de destino.

Almacén de datos

El término almacén de datos hace referencia a un sistema central de bases de datos que las empresas pueden utilizar con fines de análisis. Este sistema recopila y almacena datos importantes de diversas fuentes de datos y los suministra a sistemas posteriores. La ventaja de un almacén de datos es que proporciona una visión global de los datos procedentes de conjuntos de datos muy diferentes.

Mercado de datos

Un data mart es una base de datos orientada a temas concretos. A menudo, pero no siempre, es un subsegmento de un almacén de datos. Sin embargo, mientras que los almacenes de datos contienen toda la información de una empresa, los data marts sólo satisfacen las necesidades de funciones o departamentos empresariales específicos.

Lagos de datos

Los lagos de datos son grandes conjuntos de datos brutos para los que aún no se ha determinado ningún uso. Estos lagos de datos pueden contener datos estructurados y no estructurados en grandes cantidades para su posterior análisis. A diferencia de un almacén de datos, que transfiere los datos recopilados directamente a estructuras y formatos, un lago de datos permite almacenar los datos también en su formato bruto.

En tiempo real o por lotes: Cada tipo de ingesta de datos tiene sus ventajas

Actualmente existen tres enfoques posibles para una ingestión satisfactoria: La ingesta en tiempo real, la ingesta de datos por lotes y la micro-ingesta. En función de las limitaciones del proyecto y de las fuentes de datos, cualquiera de estas opciones puede ser la estrategia de datos óptima.

Ingestión de datos en tiempo real

La ingesta de datos en tiempo real, también conocida como ingesta de flujo, importa cada elemento de datos a medida que está disponible. Esto significa que cada elemento de datos se procesa como un objeto individual. Este tipo de ingesta de datos es muy costoso, pero merece la pena sobre todo para los análisis que deben actualizarse constantemente. La ingestión de datos en tiempo real es la única solución para las aplicaciones que dependen de datos en tiempo real. Por ejemplo, el tratamiento de datos en tiempo real es esencial para operar en bolsa.

Ingestión de datos por lotes

La ingestión de datos por lotes es el tipo más común de ingestión de datos. En este caso, los datos de origen se recogen a intervalos fijos y se agrupan según criterios definidos. Este método es menos costoso y, por tanto, útil para las empresas que recogen datos específicos a diario y no necesitan tomar decisiones en tiempo real.

Microdosificación

Como su nombre indica, la microincrustación es la etapa intermedia entre la ingestión de datos en tiempo real y la ingestión de datos por lotes. Aunque los datos también se dividen en grupos, se importan en pasos mucho más pequeños. No se procesa individualmente; el tiempo de transferencia es mucho menor que en el caso de grandes lotes.

Ingestión de datos frente a ETL

La ingesta de datos y el ETL, o extracción, transformación y carga, son procesos muy similares, pero difieren en su objetivo. La ingesta de datos extrae y estructura los datos para prepararlos para una aplicación que requiere un formato específico. Para ello, no es necesario que las fuentes de datos estén vinculadas al objetivo.

ETL es diferente. Este proceso específico se refiere principalmente a la preparación de datos para almacenes y lagos de datos. Se centra en el almacenamiento a largo plazo para su uso en inteligencia empresarial (BI) y otros análisis. Por lo tanto, ETL también es un proceso de ingestión de datos, pero no sólo implica la extracción de datos y su transferencia, sino también la transformación de los datos antes de enviarlos a su destino.

Ventajas de la ingestión de datos

La ingestión de datos ofrece varias ventajas que pueden dar a los usuarios ventaja en mercados altamente competitivos.

Alta disponibilidad de datos

Una de las ventajas más importantes de la ingesta es la disponibilidad inmediata de la información. Los datos que antes se almacenaban localmente en varias ubicaciones pueden consultarse en cualquier momento y lugar a través de un almacenamiento centralizado basado en la nube. Con la ayuda de autorizaciones definidas, los departamentos y áreas funcionales pueden acceder exactamente a los datos que necesitan.

Análisis sencillo gracias a la estructuración

La integración y la ingestión de datos simplifican el análisis, especialmente cuando se combinan con una solución ETL y el correspondiente formato estándar. Los datos son más fáciles de procesar gracias a su menor complejidad. Los pipelines pueden entregar datos al almacén de datos de forma inmediata y completamente automática.

Gran flexibilidad

Junto con un servicio inteligente de procesamiento de documentos, las herramientas de captura de datos también pueden procesar formatos de datos no estructurados. Por lo tanto, el tratamiento automatizado de cartas, archivos PDF recibidos por correo electrónico o fax ya no es un problema. Esta flexibilidad permite procesos fluidos en todos los ámbitos.

Una base decisoria más sólida para las empresas

Diversas herramientas de análisis proporcionan valiosas perspectivas de BI a partir de multitud de fuentes de datos. Con la ayuda de los datos procesados, se pueden identificar rápidamente los problemas y las oportunidades y tomar mejores decisiones.

Así es como las empresas afrontan los retos de la ingestión de datos

Estos son los retos a los que se enfrentan las empresas que desean establecer canalizaciones de datos:

Conformidad

Los aspectos más importantes cuando se trata de datos empresariales sensibles son la seguridad y la protección de los datos. En la ingestión de datos, éstos se ponen a disposición en varios puntos de la cadena de datos. Con el procesamiento inteligente de documentos, Retarus ayuda a las empresas a cumplir en todo momento los requisitos locales y globales de protección y seguridad de datos: Los servicios en la nube de Retarus cumplen plenamente con el RGPD y otros requisitos de seguridad y cumplimiento nacionales e internacionales, como la Directiva 95/46/CE de la UE, ISAE 3402 y SOC 1 y SOC 2 Tipo II.

Calidad de los datos

Mantener la calidad de los datos es especialmente difícil. El Procesamiento Inteligente de Documentos de Retarus reconoce correctamente hasta el 98 por ciento de los datos de origen con su potente función de Reconocimiento Inteligente de Documentos (IDR), que utiliza múltiples motores OCR. La incorporación de la tecnología human-in-the-loop ofrece una tasa de reconocimiento de hasta el 100 por cien. De este modo, Retarus crea las condiciones óptimas para el procesamiento posterior automatizado y sin problemas de los datos digitalizados.

Fragmentación e integración de datos

La ingesta de datos suele ser problemática porque se producen solapamientos cuando distintas unidades de negocio acceden a la misma fuente. Los proveedores tampoco consiguen integrar diferentes fuentes de terceros en un canal de datos.

Coste

A medida que crecen los volúmenes de datos, también aumenta la necesidad de más sistemas de almacenamiento y servidores. Su mantenimiento es caro y costoso debido a la normativa sobre seguridad y privacidad de los datos. Sin embargo, esto sólo es un problema cuando se utilizan proveedores locales.

Retarus resuelve los problemas de datos de sus clientes

Retarus offers more than just a SAAS solution. With its Managed Service, this enterprise cloud provider keeps the IT department’s workload to an absolute minimum. Thanks to professional workshops focused on process improvement and support in connecting new customers, user tasks are kept to a minimum and important resources are spared.

Retarus Intelligent Document Processing offers smooth workflows and, thanks to data capture via a multi-OCR engine with additional human-in-the-loop, a large amount of data can be digitized almost error-free in a short amount of time. The entire process is 100% compliant with the strictest data protection requirements, including the GDPR.

In addition, Retarus Cloud Services help companies to organize their business processes efficiently. Retarus Service Managers provide customers with personal support throughout all project phases. Comprehensive consulting, solution designs tailored to the customer, and 24/7 support in the customer’s preferred language are also part of the service.

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