Etapas del procesamiento de datos:
1. Recopilación de datos: Este es el paso inicial donde los datos se recopilan de varias fuentes. Puede involucrar:
* Entrada manual: Los datos se ingresan manualmente en un sistema.
* Entrada automática: Los datos se recopilan automáticamente a través de sensores, dispositivos o formularios en línea.
* escaneo: Los documentos se escanean y digitalizan para su procesamiento.
* raspado web: Los datos se extraen de los sitios web.
2. Validación de datos: Esta etapa garantiza la precisión e integridad de los datos recopilados. Implica verificar errores, inconsistencias y valores faltantes.
3. Limpieza de datos: Este paso implica corregir errores, transformar los datos en un formato consistente y manejar los valores faltantes. Esto hace que los datos sean utilizables para su posterior procesamiento y análisis.
4. Transformación de datos: Los datos son manipulados, reestructurados y convertidos a una forma más adecuada para el análisis. Esto puede involucrar:
* agregación: Combinando múltiples puntos de datos en estadísticas resumidas.
* Normalización: Escalar valores de datos a un rango específico.
* Codificación: Convertir datos categóricos en valores numéricos.
5. Análisis de datos: Esta etapa implica extraer ideas significativas de los datos. Puede involucrar:
* Análisis descriptivo: Resumiendo datos utilizando estadísticas y visualizaciones.
* Análisis predictivo: Construyendo modelos para pronosticar tendencias futuras.
* Análisis prescriptivo: Recomendando acciones basadas en el análisis de datos.
6. Salida de datos: La etapa final implica presentar los datos procesados en un formato utilizable, como informes, paneles o visualizaciones.
Tipos de procesamiento de datos:
* Procesamiento de lotes: Los datos se procesan en grandes lotes a intervalos programados. Esto es adecuado para tareas como el procesamiento de la nómina o la generación de informes mensuales.
* Procesamiento en tiempo real: Los datos se procesan tan pronto como se recibe, sin ningún retraso. Esto es crucial para aplicaciones como la detección de fraude en línea o el comercio de acciones.
* Procesamiento de transacciones en línea (OLTP): Diseñado para manejar transacciones en tiempo real y actualizar datos de inmediato.
* Procesamiento analítico en línea (OLAP): Se centra en consultas complejas y análisis de datos para la toma de decisiones.
* Procesamiento de datos en la nube: Los datos se procesan en la nube, aprovechando la escalabilidad y la flexibilidad de la computación en la nube.
* Procesamiento de datos distribuidos: Los datos se procesan en múltiples computadoras, mejorando el rendimiento y la escalabilidad.
* Procesamiento paralelo: Los datos se dividen en partes más pequeñas y se procesan simultáneamente en múltiples procesadores.
Otros aspectos importantes:
* Seguridad de datos: Garantizar la confidencialidad de los datos, la integridad y la disponibilidad durante todo el proceso de procesamiento.
* Gobierno de datos: Definición de políticas y procedimientos para la gestión de datos, incluida la calidad de los datos, el control de acceso y el cumplimiento.
* Visualización de datos: Presentar datos procesados en formatos visualmente atractivos para facilitar la comprensión y las ideas.
Al comprender las diversas etapas, tipos y aspectos del procesamiento de datos, puede administrar de manera efectiva los datos y obtener información valiosa para respaldar las decisiones comerciales.