Es probable que las empresas desarrollen un problema de datos una vez que crecen. Las transacciones, los registros de clientes y los eventos de ingresos se acumulan más rápido de lo que cualquier equipo puede procesar manualmente. El procesamiento de datos automatizado recopila, valida, transforma y enruta los datos sin requerir que nadie extraiga exportaciones, reformatee hojas de cálculo o supervise los pipelines de forma manual. Existe una demanda significativa de toma de decisiones basada en datos y automatización, y se espera que este sector crezca a una tasa de crecimiento anual compuesto de más del 30 % entre 2023 y 2027.

A continuación, explicamos qué es el procesamiento de datos automatizado, los principales modelos de procesamiento y cómo saber si tus pipelines son confiables.

Aspectos destacados

• El procesamiento de datos automatizado recopila, valida, transforma y almacena datos con una mínima intervención humana, reemplazando así los flujos de trabajo manuales que no pueden crecer.

• El procesamiento por lotes, en flujo y distribuido satisfacen diferentes necesidades de latencia y volumen. Los equipos suelen usar más de un enfoque en todas sus pilas de tecnología.

• Un proveedor de servicios de pago que sincroniza datos directamente con un almacén de datos o almacenamiento en la nube ofrece una integridad, frescura y confiabilidad de los datos que los conectores de terceros a menudo no pueden igualar.

¿Qué es el procesamiento de datos automatizado?

El procesamiento de datos automatizado significa usar sistemas para manejar tareas de datos como la recopilación, validación, transformación y almacenamiento, con una mínima intervención humana. La entrada puede ser un flujo de eventos de pago, un lote de transacciones categorizadas o un feed continuo de registros de aplicaciones. La salida puede fluir hacia una tabla limpia en un almacén de datos, un informe que se completa automáticamente o registros enriquecidos listos para el análisis posterior.

Qué problemas resuelve el procesamiento de datos automatizado

El procesamiento de datos automatizado aborda un conjunto específico de modos de falla para el manejo de números a gran escala. Estos son los principales problemas que resuelve el procesamiento de datos automatizado:

• Esfuerzo manual: los humanos son buenos para tomar decisiones basadas en su propio criterio, pero no para ejecutar el mismo proceso de transformación en 50,000 filas todas las mañanas sin cometer errores.

• Inconsistencia de los datos: cuando las mismas personas procesan los mismos datos utilizando métodos diferentes, se producen resultados diferentes. La automatización impone un proceso único y consistente.

• Ciclos de informes lentos: si los datos tardan 48 horas en pasar de la fuente al dashboard, tu equipo siempre tomará decisiones basadas en información desactualizada. Los pipelines automatizados reducen esa demora a horas o minutos.

• Pipelines frágiles: los scripts creados manualmente pueden fallar cuando una fuente de datos cambia su esquema. La automatización diseñada para un propósito específico es más duradera.

• Exposición de seguridad: cada paso manual en un proceso de datos es un lugar donde se puede filtrar información confidencial. La automatización reduce el riesgo que proviene de tener demasiados manejadores de datos.

Cómo funciona el procesamiento de datos automatizado

Los pipelines de datos automatizados generalmente pasan por las mismas etapas.

Cobro

Aquí es donde los datos ingresan al pipeline, ya sea consultando una interfaz de programación de aplicaciones (API) de forma programada, consumiendo un flujo de eventos a medida que se generan, leyendo de una base de datos o ingiriendo archivos depositados en el almacenamiento en la nube. El mecanismo de recopilación determinará la latencia.

Validación y limpieza

En esta etapa, el pipeline verifica que los datos entrantes coincidan con las expectativas, y se asegura de que los campos obligatorios estén presentes, los valores tengan el formato correcto y se eliminen los duplicados. Aquí es donde se detectan los datos erróneos antes de que corrompan los resultados posteriores.

Transformación y enriquecimiento

Aquí es donde los datos sin procesar se convierten en un formato útil para tareas como el análisis de abandono y los informes mensuales. Eso podría implicar combinar registros de múltiples fuentes, calcular campos derivados, convertir monedas o reestructurar datos para que coincidan con el esquema de un almacén. Por lo general, aquí es donde reside la mayor parte de la complejidad del proceso.

Carga

En esta etapa, los datos procesados se mueven a su destino: un bucket de almacenamiento en la nube, una herramienta de informes o un almacén de datos como BigQuery, Snowflake o Redshift. Dependiendo de la arquitectura del pipeline, esto podría suceder en grandes lotes o como un flujo de escrituras más pequeñas.

Cuáles son los principales tipos de procesamiento de datos automatizado

El modelo de procesamiento correcto depende de la rapidez con la que necesites los datos y de la cantidad que estés moviendo. Los equipos generalmente terminan usando más de uno.

Estos son los tipos principales de procesamiento de datos automatizado.

Procesamiento por lotes

El procesamiento por lotes maneja datos en fragmentos programados, ya sea por hora, todas las noches o semanalmente. Es el modelo más antiguo y sigue siendo el más común para las cargas de trabajo en las que no se requiere información en tiempo real, como los informes financieros de fin de mes, el análisis de cohortes semanal y los trabajos nocturnos de extracción, transformación y carga (ETL). Es más económico de ejecutar y más fácil de analizar que el flujo de datos.

Procesamiento en flujo

El procesamiento en flujo maneja los datos a medida que se generan, lo que significa que la latencia se reduce a segundos o milisegundos. Esto es necesario para la detección de fraude antes de que se complete una transacción, o para los dashboards en tiempo real. Sin embargo, los pipelines en flujo son más difíciles de crear, probar y operar que sus equivalentes por lotes.

Procesamiento distribuido

El procesamiento distribuido es una opción arquitectónica que se aplica tanto al procesamiento por lotes como en flujo a gran escala. Cuando los volúmenes de datos superan lo que una sola máquina puede manejar, los marcos distribuidos dividen el trabajo en muchos nodos en paralelo. La mayoría de los equipos no necesitan esto hasta que trabajan con conjuntos de datos muy grandes.

Cómo saber si tu procesamiento de datos automatizado funciona

La automatización que produce resultados incorrectos es peor que un proceso manual. A continuación, te explicamos cómo asegurarte de que tu procesamiento de datos automatizado funciona:

• Frescura: ¿los datos llegan a tiempo? Un pipeline que debía ejecutarse a las 6:00 a. m. y no lo hizo debería alertar a alguien antes de que esa brecha afecte una decisión de la empresa.

• Exhaustividad: ¿llegaron todos los registros esperados? Una carga de transacciones diaria que produce 500 filas cuando normalmente produce 50,000 es una señal de que algo falló en las etapas iniciales.

• Precisión: ¿los valores del resultado coinciden con las expectativas? Implementa comprobaciones estadísticas que alerten cuando los promedios o totales se desvíen notablemente de las normas históricas.

• Linaje: ¿puedes rastrear de dónde provino un dato específico y qué transformaciones tuvo? Cuando un número en un dashboard parece incorrecto, el linaje es lo que te permite diagnosticar la causa raíz.

Cómo admite Stripe Data Pipeline el procesamiento de datos automatizado

Stripe Data Pipeline es el conector nativo de Stripe para mover los datos de Stripe directamente a tu almacén de datos o almacenamiento en la nube. Eso incluye transacciones, transferencias, disputas, clientes, reembolsos y conjuntos de datos adicionales. No requiere código: puedes conectar tu destino, configurar qué datos quieres sincronizar y el pipeline se encarga del resto.

Estas son las razones principales para usar el pipeline nativo de Stripe para los datos de Stripe en lugar de enrutarlos a través de un intermediario:

• Integridad de los datos: Stripe Data Pipeline incluye datos históricos que se remontan a la creación de la cuenta, en lugar de desde el momento en que activas el conector. También incluye informes financieros prediseñados y conjuntos de datos seleccionados que los conectores de terceros no revelan.

• Confiabilidad: debido a que Stripe crea y mantiene el pipeline, los cambios de esquema en el modelo de datos subyacente no interrumpirán tu conexión. Los conectores de terceros tienen que aplicar ingeniería inversa a la API de Stripe y mantenerse al día con los cambios.

• Exposición de seguridad reducida: con una herramienta de ETL de terceros, tus datos de Stripe pasan a través de la infraestructura de un proveedor adicional. Ese es otro conjunto de credenciales que se debe gestionar, otro conjunto de condiciones de servicio que se debe evaluar y otro posible punto de falla.