¿Qué es la Transformación de Datos?

La transformación de datos es un proceso crítico en la gestión y el análisis de datos, que garantiza que los datos brutos se conviertan en un formato utilizable y procesable.

El objetivo principal de la transformación de datos es convertirlos en un formato adecuado para su uso posterior. Este proceso es necesario para integrar datos de diversas fuentes, permitir un mejor análisis y mejorar la calidad de los datos.

La transformación de datos puede producirse en distintos puntos de la cadena de procesamiento de datos:

• En el proceso de extracción, transformación y carga (ETL), la transformación tiene lugar durante el paso intermedio "transformar".
• Con extraer, cargar, transformar (ELT), utilizado a menudo en los almacenes de datos en la nube, la transformación se produce después de cargar los datos en bruto.

Puntos clave: La transformación de datos es esencial para integrar datos de diversas fuentes, mejorar la calidad de los datos y permitir un análisis eficaz para una mejor toma de decisiones. Implica un proceso estructurado de descubrimiento, mapeo, codificación, ejecución y revisión para convertir los datos brutos en un formato utilizable. La aplicación de las técnicas de transformación adecuadas, la superación de retos como los costes y las carencias de competencias, y el aprovechamiento de datos transformados de alta calidad pueden impulsar la innovación, descubrir oportunidades y optimizar los procesos empresariales.

¿Cómo se utiliza la Transformación de Datos?

La transformación de datos es un proceso de varias etapas necesario para convertir los datos brutos en un formato adecuado para su uso y análisis posteriores. Dado que los datos suelen proceder de fuentes y sistemas dispares en formatos y estructuras diferentes, es crucial seguir una secuencia definida de pasos para que la transformación tenga éxito:

• Descubrimiento - Identificar las fuentes y formatos de datos que requieren transformación.
• Mapeo - Determinar la estructura de datos actual, las transformaciones necesarias y los campos de mapeo.
• Generación de código - Creación de código para realizar transformaciones utilizando herramientas especializadas.
• Ejecución - Conversión real de los datos al formato de destino utilizando el código generado. Se pueden aplicar varios tipos de transformación: filtrado, enriquecimiento, división, unión, etc.
• Revisión - Evaluar los resultados de la transformación para comprobar que se ajustan al formato objetivo.

Seguir estas etapas fundamentales garantiza que la transformación de datos se realice de forma sistemática y eficaz, permitiendo la integración de datos de diversas fuentes, mejorando la calidad y compatibilidad de los datos para su posterior análisis y utilización.

Cómo puedes optimizar tu transformación de datos

La transformación de datos es un proceso crítico en la gestión y el análisis de datos, que garantiza que los datos brutos se conviertan en un formato utilizable y procesable. Utilizando Latenode, una plataforma de integración de bajo código, las organizaciones pueden automatizar y agilizar sus flujos de trabajo de transformación de datos, haciendo que el proceso sea más eficiente y manejable.

Cómo Latenode mejora la transformación de datos

Latenode simplifica el proceso de transformación de datos permitiendo a los usuarios crear flujos de trabajo (llamados escenarios) que automatizan la extracción, transformación y carga (ETL) de datos. Esta plataforma proporciona varios nodos para gestionar las distintas etapas de la transformación de datos.

• Descubrimiento y mapeo: Identifica las fuentes de datos y los formatos que requieren transformación. En Latenode, puedes utilizar el nodo desencadenante Webhook para iniciar el flujo de trabajo cuando lleguen nuevos datos.
• Generación y ejecución de código: Crea código para realizar transformaciones utilizando el nodo JavaScript en Latenode. Este nodo te permite escribir JavaScript personalizado para manipular datos.
• Tipos de transformación: Latenode ofrece varios nodos de acción para aplicar distintos tipos de transformación de datos, como filtrado, enriquecimiento, división y unión. Por ejemplo, puedes utilizar el nodo Solicitud HTTP para enviar datos transformados a otro servicio o API.
• Revisión y validación: Evalúa los resultados de la transformación para comprobar que se ajustan al formato de destino. Latenode te permite establecer condiciones y rutas para validar los datos antes de seguir procesándolos.

A modo de ejemplo, automatizaremos el proceso de extraer datos en bruto de una fuente, convertirlos a un formato utilizable y cargarlos en el sistema de destino utilizando Latenode.

• Nodo Webhook: Recibe datos sin procesar a través de una petición HTTP.
• Nodo JavaScript: Transforma los datos combinando el nombre y los apellidos y creando un mensaje para el correo electrónico.
• Nodo de petición HTTP: Envía los datos transformados al sistema de destino, como un servicio de correo electrónico.
• Nodo de Respuesta Webhook: Devuelve una respuesta que indica el éxito de la ejecución del escenario.

Aprovechando Latenode, las organizaciones pueden superar los retos asociados a la transformación de datos, garantizando datos de alta calidad, compatibles y listos para usar en el análisis y la toma de decisiones.

Si necesitas ayuda o consejo sobre cómo crear tu propio script o si quieres replicar éste, ponte en contacto con nuestra comunidad de Discorddonde se encuentran los expertos en automatización Low-code.

Técnicas de transformación de datos

Para transformar eficazmente los datos y abordar diversos problemas de calidad y compatibilidad de datos, las organizaciones emplean una serie de técnicas. Estas técnicas están diseñadas para limpiar, reestructurar y manipular los datos con el fin de satisfacer los requisitos de los sistemas o aplicaciones de destino. La elección de la técnica depende de la naturaleza de los datos, los objetivos de la transformación y los retos específicos que haya que abordar. Algunas de las técnicas de transformación de datos más utilizadas son:

• Revisar - Garantizar que los datos soportan el uso previsto, incluyendo la normalización, la limpieza, la conversión de formatos, la deduplicación y la validación.
• Manipulación - Crear nuevos valores a partir de los existentes, convertir datos no estructurados en estructurados.
• Separar - Romper los campos en componentes separados para un análisis granular.
• Combinar/Integrar - Fusionar registros entre tablas y fuentes.
• Suavizar - Eliminar el ruido y los valores atípicos para identificar tendencias.
• Agregación - Consolidar datos de múltiples fuentes.
• Discretización - Convertir valores continuos en intervalos.
• Generalización - Transformación de atributos de bajo nivel en atributos de alto nivel.
• Construcción de atributos - Crear nuevos atributos a partir de los existentes.

Aprovechando estas técnicas, ya sea individualmente o combinadas, las organizaciones pueden abordar una amplia gama de retos de transformación de datos, garantizando que los datos se limpian, formatean y estructuran de manera que apoyen un análisis eficaz, la toma de decisiones y las operaciones empresariales.

Razones para la transformación de datos

Las organizaciones generan y recopilan grandes cantidades de datos de múltiples fuentes en diversos formatos. Para aprovechar eficazmente estos datos para el análisis, la toma de decisiones y la obtención de perspectivas, es crucial transformarlos en una estructura unificada. Hay varias razones clave por las que las organizaciones necesitan transformar sus datos:

• Garantizar la compatibilidad de conjuntos de datos dispares para su combinación y análisis.
• Facilitar la migración de datos transformando el formato del sistema de origen al de destino.
• Consolida los datos estructurados y no estructurados.
• Mejora la calidad de los datos mediante el enriquecimiento y la limpieza.
• Obtén datos coherentes y accesibles para realizar análisis y predicciones.

Transformar los datos permite a las organizaciones combinar conjuntos de datos dispares de diversas fuentes en una estructura coherente que pueda analizarse eficazmente. Al normalizar el formato de los datos y limpiarlos/enriquecerlos, las empresas pueden obtener valiosas perspectivas y predicciones analíticas para impulsar la toma de decisiones estratégicas.

Ventajas de la transformación de datos

Transformar los datos desde sus formatos brutos y dispares a una estructura estandarizada y de calidad garantizada es esencial para que las organizaciones desbloqueen realmente el valor de sus activos de datos. Al implantar procesos eficaces de transformación de datos, las empresas pueden cosechar numerosos beneficios que mejoran la utilización, coherencia, calidad y capacidad analítica de los datos. Algunas de las principales ventajas de las transformaciones de datos son:

• Mayor utilización de los datos mediante formatos normalizados y mejor accesibilidad.
• Garantizar la coherencia de los datos en distintas fuentes.
• Mejora de la calidad de los datos necesaria para el análisis empresarial.
• Compatibilidad de datos entre varias aplicaciones y sistemas.
• Acceso más rápido a los datos en formato normalizado.
• Análisis, previsiones y perspectivas más precisas basadas en datos de calidad.

Con conjuntos de datos integrados y de alta calidad conseguidos mediante la transformación, las organizaciones pueden extraer el máximo valor de sus datos. Esto permite la toma de decisiones basada en datos, optimiza los procesos, descubre nuevas oportunidades de negocio e impulsa la innovación.

Retos de la transformación de datos

Aunque la transformación de datos ofrece numerosas ventajas a las organizaciones, no está exenta de desafíos. Poner en marcha una transformación eficaz de los procesos de datos puede ser complejo y exigir muchos recursos, por lo que requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Algunos de los principales retos asociados a la transformación de datos son:

• Alto coste de implantación de herramientas y plataformas de transformación.
• Proceso intensivo en recursos, especialmente con almacenes de datos locales.
• Necesidad de profesionales de datos altamente cualificados.
• Riesgos de errores e incoherencias debidos a transformaciones inadecuadas.

Las organizaciones deben estar preparadas para invertir en las herramientas, la infraestructura y el personal adecuados para garantizar el éxito de las iniciativas de transformación de datos. Las medidas adecuadas de gobernanza y control de calidad también son cruciales para mitigar los riesgos y mantener la integridad de los datos a lo largo del proceso de transformación. Abordar estos retos de forma proactiva puede ayudar a las organizaciones a superar los obstáculos y aprovechar plenamente las ventajas de unos datos transformados y de alta calidad.

Conclusión

La transformación de datos es un componente integral de la gestión de datos que permite a las organizaciones convertir los datos brutos de fuentes dispares en un formato utilizable y procesable. Este proceso es esencial para integrar los datos, mejorar su calidad y facilitar un análisis eficaz. Al automatizar los flujos de trabajo de transformación de datos con herramientas como Latenode, las empresas pueden agilizar y optimizar este proceso, garantizando datos compatibles y de alta calidad, listos para el análisis y la toma de decisiones. Latenode La plataforma de bajo código de simplifica la creación de flujos de trabajo ETL, permitiendo a los usuarios manejar las distintas fases de las técnicas de transformación de datos de forma eficaz. A pesar de los retos, como la necesidad de profesionales cualificados, invertir en herramientas y gobernanza adecuadas puede ayudar a las organizaciones a aprovechar plenamente las ventajas de los datos transformados, impulsando la innovación y descubriendo nuevas oportunidades.