Etapas
del ciclo de procesamiento de datos
El ciclo
de procesamiento de datos describe los pasos que se deben realizar con los
datos sin procesar para convertirlos en información valiosa y útil. Este proceso consta de las
siguientes seis etapas:
Recolectar
Datos
Los datos se recopilan de fuentes confiables,
incluidas bases de datos como lagos de datos y almacenes de datos. Es crucial que las fuentes
de datos sean precisas, confiables y bien construidas para garantizar que los
datos recopilados y la información recopilada sean de calidad y funcionalidad
superiores.
Preparación
de datos
Los datos recopilados en la primera etapa luego se
preparan y limpian. En esta etapa, también denominada
"preprocesamiento", los datos sin procesar se organizan para ayudar
en la implementación de etapas posteriores. La limpieza o preparación de datos
implica la eliminación de errores, la eliminación de ruido y la eliminación de
datos incorrectos (datos inexactos o incorrectos) para clasificarlos en datos
de alta calidad.
Los datos
de entrada
Esta es la etapa en la que los datos sin procesar
comienzan a tomar forma informativa. Durante esta etapa, los datos limpios se
ingresan en un sistema o destino (como un almacén de datos como Astera Creador de almacenes de
datos o CRM como Salesforce). Esto se hace traduciéndolo a un idioma que
el sistema pueda entender, ya sea manualmente o a través de dispositivos de
entrada configurados para recopilar datos estructurados o no
estructurados.
Procesamiento
de datos
Esta
etapa implica el procesamiento de datos para su interpretación utilizando
algoritmos de aprendizaje automático y algoritmos de inteligencia artificial.
El proceso real puede diferir según la fuente de los datos (lagos de datos,
redes sociales, dispositivos conectados) y su uso previsto o propósito
(derivación de patrones y tendencias, determinación de soluciones o estrategias
y optimización).
Salida de
datos
En la etapa de salida de datos, también conocida
como etapa de interpretación de datos, el procesador traduce y presenta los
datos en un formato de datos legible, como documentos, gráficos, imágenes, etc.
Ahora todos los miembros de la organización pueden utilizar los datos, y no
solo los datos. científicos, para ayudarlos en sus respectivos proyectos de
análisis de datos.
Almacenamiento
de datos
Esta etapa final del ciclo implica almacenar los datos procesados para uso futuro. Este paso se lleva a cabo después de usar la información requerida para implementaciones y conocimientos inmediatos. En esta etapa, las organizaciones almacenan datos con fines de referencia o para permitir un acceso fácil y rápido a los miembros de la organización para uso futuro.
Tipos
Los siguientes tipos se diferencian en función de
la fuente de datos y los pasos realizados por el procesador. Cada tipo tiene un
propósito diferente y su implementación depende en gran medida de los datos sin
procesar disponibles.
Procesamiento
por lotes: El
sistema descompone una gran cantidad de datos en unidades/lotes más pequeños
antes de recopilarlos y procesarlos.
Procesamiento
en tiempo real: Por
lo general, implica el procesamiento y la transferencia de datos tan pronto
como el sistema los obtiene, para ayudar en la toma rápida de decisiones.
Procesamiento
en línea: Implica
el procesamiento automático de datos al ingresarlos automáticamente a través de
una interfaz tan pronto como estén disponibles.
Multiprocesamiento: Dividir un sistema
informático en procesadores más pequeños para distribuir el procesamiento de
datos entre ellos, al tiempo que garantiza una ejecución coherente. Los
ingenieros de datos también se refieren a esto como procesamiento paralelo.
Tiempo
compartido: Permitiendo
que múltiples usuarios accedan al sistema informático simultáneamente, para
ejecutar el proceso.
