Como a automação da preparação de dados acelera o tempo para insights?

A quantidade de dados gerados e consumidos é simplesmente enorme. O avanço da tecnologia garante que a quantidade de dados com que lidamos continuará aumentando nos próximos anos, diz Yash Mehta, um especialista em IoT e Big Data Science.

Perto do final desta década, a quantidade total de dados chegará a 572 Zetabytes, o que é quase 10 vezes mais que a quantidade de dados presente no momento. Eventualmente, gerenciar e organizar dados se tornará uma tarefa muito complexa para as organizações e o processo de coleta de informações valiosas dos dados coletados consome muito tempo.

Obter insights em tempo real e ficar à frente do mercado em relação ao restante dos concorrentes e a pressão resultante para trabalhar mais rápido simultaneamente é um dos principais desafios enfrentados pelas organizações hoje. Fazer tudo manualmente não é impossível, mas existem muitos desafios em fazer todas as tarefas manualmente. Portanto, a automação se tornou a única maneira de as organizações obterem informações valiosas e agilizar o processo de transformação de dados. De acordo com um relatório de tendências de data fabric, foi descoberto que o tamanho do mercado de automação de dados alcançará US $ 4,2 bilhões (€ 3,56 bilhões) em 2026.

Automação de dados estratégicos

Existe um equívoco comum entre as pessoas quando se deparam com o conceito de automação de que automatizar processos de negócios significa substituir recursos humanos por tecnologia. É importante entender que a automação não substitui os humanos nos espaços de trabalho; em vez disso, eles os ajudam a realizar suas tarefas de maneira integrada e eficiente. Literalmente, não existe tecnologia tão eficiente quanto o cérebro humano para analisar conjuntos de dados complexos.

Embora a maioria das operações de negócios repetitivas e monótonas possa ser automatizada, isso requer a implementação de lógica de negócios e regras a serem aplicadas dentro do código que é codificado manualmente. Interpretar e tomar as decisões certas para os negócios requer inteligência humana e sempre será. A automatização de tarefas como limpeza e preparação de dados fornecerá muito tempo para a realização de várias análises de dados complexas.

Apesar da experiência dos desenvolvedores, a necessidade crescente de automação tornará impossível acompanhar as crescentes quantidades de dados e reunir percepções convenientes a partir dos dados. A codificação manual para implementar a lógica necessária na automação será muito desafiadora quando tiver que ser feita com grandes quantidades de dados em um período de tempo muito limitado. A descoberta de novas maneiras de preparação de dados e automação comercial ajudará a obter insights com mais rapidez.

Atualmente, existem várias ferramentas de preparação de dados disponíveis no mercado que oferecem percepções confiáveis, atuais e baseadas no tempo. Essas ferramentas criptografam os dados, tornando-os mais seguros e protegidos. Por exemplo, K2View A ferramenta de preparação de dados captura todos os atributos de uma entidade comercial, como pedidos e detalhes do cliente. Além disso, a coleta, o processamento e o pipelining de dados por uma entidade comercial garantem a integridade dos dados, ao mesmo tempo que oferecem acesso rápido, fácil e consistente aos dados necessários. Existem várias outras ferramentas, como Alteryx , Cambridge Semantics e Datameer .

A necessidade de automatizar o processo de transformação de dados

Além de automatizar tarefas repetitivas e monótonas e oferecer às organizações mais tempo para trabalhar em outros aspectos do processamento e análise de dados, a automação oferece vários outros benefícios, conforme segue.

Manter registros de dados - A automação dos métodos de transformação de dados permitirá que as empresas organizem novos conjuntos de dados de maneira eficaz. Isso, por sua vez, ajudará a manter os conjuntos de dados gerais e disponibilizá-los sempre que necessário.

Foco nas principais prioridades - O papel da equipe de business intelligence (BI) não é apenas fornecer percepções oportunas e importantes. Eles têm que trabalhar em iniciativas inovadoras que são altamente essenciais para o negócio. Como mencionado anteriormente, as tarefas de automação fornecerão tempo suficiente para trabalhar nos aspectos vitais do negócio.

Melhor tomada de decisão - A automação permite acesso rápido a informações mais completas e precisas. Isso ajudará as equipes de gestão a tomar decisões de negócios estratégicas e rápidas.

Processos de negócios econômicos - O tempo é um fator essencial para qualquer negócio. Automatizar o processo de transformação de dados e outras tarefas relacionadas a dados abre caminho para reduzir custos e consumir recursos de forma mais eficiente, fornecendo melhores resultados.

Maneiras de automatizar o fluxo de trabalho

Uso de um programador integrado e de um programador de terceiros

O produto ELT vem com um programador integrado. Isso elimina a necessidade de confiar em aplicativos de terceiros ou outras plataformas para lançar o produto. As ferramentas ELT também permitem o gerenciamento de tarefas de forma centralizada, o que torna mais fácil manter e gerenciar as tarefas. Outro benefício de usar ferramentas ELT é o gerenciamento de dependências. Aqui, um trabalho pai pode ser usado para acionar trabalhos filho. O gerenciamento de dependências ajuda a categorizar as tarefas e torna o gerenciamento mais fácil. Muitas plataformas permitem a execução de APIs. As chamadas de API podem ser agendadas de maneira preferencial usando o agendador integrado do sistema operacional.

Muitas ferramentas de terceiros podem executar tarefas ELT. O uso dessas ferramentas ELT fornecerá funcionalidades para integração com sistemas legados dentro do ambiente de desenvolvimento. Mas para usar ferramentas ELT de terceiros, custos adicionais devem ser pagos pelos serviços e recursos usados ​​para implementar um produto.

Serviços de provedor de serviços em nuvem

As empresas estão mudando rapidamente para as tecnologias de nuvem. Verificou-se que 94% das empresas já migraram para a adoção da nuvem. Além de armazenar e gerenciar dados, os CSPs oferecem muitos outros serviços que auxiliam na automação. Como usar serviços de mensagens para acionar uma tarefa.

Quaisquer tarefas personalizadas ou tarefas de produção que oferecem suporte a mensagens podem ouvir as mensagens recebidas em uma fila de trabalho e iniciar um trabalho com base no conteúdo da mensagem. Apesar das capacidades e características do produto, o conceito geral de trabalho permanece o mesmo. AWS SQS, Microsoft O Armazenamento de Filas do Azure são alguns exemplos de tais serviços de mensagens.

Além dos serviços de mensagens mencionados acima, os CSPs também podem fornecer funções sem servidor para ajudar na automação. A funcionalidade sem servidor pode ser usada para acionar os trabalhos automaticamente. A vantagem de usar funções sem servidor é que a empresa só precisa pagar pelos serviços quando a funcionalidade está sendo usada. Funções AWS Lambda e Google Cloud funções são exemplos de serviços em nuvem sem servidor.

Com a ajuda da Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, a automação se tornará muito mais fácil e eficiente. Isso, por sua vez, permitirá que as organizações preparem os dados e obtenham mais insights com eficácia conforme a tecnologia evolui. Mas para adotar essas tecnologias, as organizações devem ter uma mente aberta para aceitar e abraçar as mudanças que vêm com a adoção dessas tecnologias.

O autor é Yash Mehta, um especialista em IoT e Big Data Science.