Los equipos de datos pasan mucho tiempo moviendo datos, limpiándolos, comprobando si el canal se ejecutó anoche y arreglando dashboards. La automatización en el análisis de datos reemplaza esos pasos repetibles y basados en reglas en el ciclo de vida del análisis con sistemas que los manejan de forma consistente y a escala. Abarca todo, desde el movimiento y la limpieza de datos hasta la transformación, la actualización de informes y la supervisión. La automatización del análisis de datos puede reducir el tiempo de creación de informes en un 80 % y ahorrar tiempo y dinero a las empresas.

A continuación, explicaremos qué significa la automatización de análisis, qué partes del flujo de trabajo automatizar primero y qué se debe hacer bien antes de crecer.

Aspectos destacados

• La automatización ofrece valor cuando se aplica primero a la ingesta y el movimiento de datos, ya que ningún proceso posterior funciona de forma fiable hasta que los datos de origen llegan de forma coherente.

• Los errores silenciosos, los cambios de esquema y la desviación en la gobernanza son formas comunes en las que la automatización de análisis falla en producción.

• Los proveedores de pagos con herramientas de canales de datos diseñadas específicamente que automatizan la capa de ingesta para los datos de transacciones brindan a los equipos una base limpia para los análisis posteriores.

¿Qué significa la automatización en el análisis de datos?

La automatización en el análisis de datos reemplaza los pasos repetibles y basados en reglas en el ciclo de vida del análisis con sistemas que los ejecutan de manera consistente. En lugar de que los analistas exporten archivos manualmente, limpien datos, actualicen dashboards o comprueben canales, esos procesos se ejecutan automáticamente en horarios y configuraciones definidos.

En la práctica, la automatización suele abarcar la ingesta, limpieza, transformación, actualización de informes y supervisión de los datos.

Qué debes automatizar primero en un flujo de trabajo de análisis

Comienza por automatizar el trabajo que es frecuente y propenso a errores. En el caso de los equipos de análisis, estas tareas suelen dividirse en las siguientes cinco áreas:

Ingesta y movimiento de datos

Exportar manualmente valores separados por comas (CSV) desde los sistemas de origen y cargarlos en un almacén de datos es lento, inestable y difícil de escalar. La ingesta automatizada mueve los datos en un horario predecible para que los registros nuevos lleguen sin que alguien administre el proceso.

Limpieza y validación de datos

Rara vez los datos sin procesar están listos para el análisis. Las verificaciones de validación automatizadas detectan los problemas de manera temprana; por ejemplo, al confirmar que los valores de los ingresos son positivos, que los ID de los clientes coinciden en todas las tablas y que los campos obligatorios no son nulos. Detectar problemas como estos durante la ingesta evita que los analistas creen modelos con datos incorrectos.

Transformaciones y modelado

Se puede crear una versión y programar la lógica de consulta estructurada (SQL) que convierte los datos sin procesar en modelos listos para el análisis. Esto garantiza que los analistas trabajen a partir de las mismas definiciones en lugar de hojas de cálculo ad hoc donde los resultados dependen de quién realizó el cálculo.

Actualizaciones programadas de informes y del Dashboard

Los Dashboards conectados de manera directa a las tablas del almacén de datos se pueden actualizar automáticamente en lugar de depender de informes exportados de forma manual. El cronograma de actualización debe coincidir con la frecuencia de los datos subyacentes. Es cada hora para las métricas de la empresa y, por lo general, todas las noches para los informes de la empresa.

Detección de anomalías y monitoreo

Los sistemas de monitoreo automatizados detectan cambios inusuales en las métricas o fallas en las canalizaciones y alertan al equipo cuando algo necesita atención. Una vez que las canalizaciones se ejecutan de manera confiable, esta capa de monitoreo es donde la automatización comienza a generar retornos.

¿Cómo funciona la automatización en el análisis de datos?

Un programador inicia una tarea, la tarea se ejecuta en función de una configuración definida y el resultado se escribe en algún lugar para que lo recoja el siguiente paso. Para funcionar correctamente, los canales de análisis de producción generalmente apilan tres capas:

• Ingesta: los conectores se autentican en los sistemas de origen, realizan extracciones de registros nuevos o actualizados y los cargan en un almacén de datos en la nube como BigQuery, Snowflake o Redshift. Los datos normalmente se obtienen gradualmente mediante marcas de tiempo o cursores, de modo que solo se mueven datos nuevos en cada ejecución.

• Transformación: las herramientas de transformación compilan modelos SQL que remodelan las tablas sin procesar en conjuntos de datos listos para el análisis. Las dependencias entre modelos se controlan automáticamente, por lo que si un modelo depende de otro, el modelo inicial se ejecuta primero. Las pruebas validan los resultados y marcan los problemas antes de que los datos lleguen a los dashboards o sistemas posteriores.

• Orquestación: la orquestación coordina el canal. En lugar de ejecutar la ingesta y las transformaciones de forma independiente, se asegura de que cada paso inicie el siguiente paso en el orden correcto y alerta al equipo en caso de error.

¿Cuáles son los beneficios de automatizar tu canal de análisis de datos?

La automatización ahorra tiempo y cambia la forma en que operan los equipos de datos. A continuación, se detallan algunos de los beneficios clave:

Reasignación de tiempo

Cuando las tareas repetitivas se ejecutan automáticamente, los analistas dedican menos tiempo a preparar los datos y más tiempo a interpretarlos. La preparación de datos suele consumir la mayor parte de las horas de trabajo de un equipo de datos: a veces dedican hasta un 60 % y un 80 % de su tiempo a preparar y limpiar los datos.

Uniformidad

Los modelos automatizados ejecutan la misma lógica cada vez. Las definiciones de métricas están documentadas en código, lo que facilita explicar por qué cambian los números. También puede evitar discrepancias causadas por cálculos manuales.

Actualización de los datos

Las exportaciones manuales suelen realizarse una vez al día. Los canales automatizados pueden actualizar los datos casi en tiempo real y revelar problemas rápidamente cuando surgen.

Escalabilidad

A medida que crecen los volúmenes de datos, los procesos manuales dejan de funcionar. Los canales automatizados pueden manejar conjuntos de datos más grandes y actualizaciones más frecuentes sin necesidad de añadir una carga de trabajo proporcional para los analistas.

Confianza organizativa

Los dashboards fiables y actualizados constantemente reducen la necesidad de que las partes interesadas mantengan sus propias hojas de cálculo. Con el tiempo, los equipos convergen en una fuente de información compartida y gobernada, que a menudo es el mayor impacto a largo plazo de la automatización.

Qué debes considerar antes de automatizar el análisis de datos

La automatización multiplica la confiabilidad y los errores. Una canalización defectuosa puede entregar datos incorrectos con la misma eficiencia que los datos correctos. Por lo general, los modos de falla se dividen en algunos patrones constantes:

• Fallas silenciosas: Si un trabajo automatizado falla sin alertar a nadie, los Dashboards pueden mostrar datos obsoletos durante días. Cada paso de la canalización necesita un manejo claro de fallas, lo que incluye reintentos, alertas y un titular definido que sea responsable de responder.

• Cambios de esquema: Los sistemas de origen cambian. Cuando cambian las columnas o los tipos de datos, las canalizaciones que dependen de esquemas fijos pueden romperse. Monitorear los cambios de esquema y establecer contratos de datos claros entre productores y consumidores ayuda a reducir el riesgo.

• Desviación de la gobernanza: A medida que crece la automatización dentro de una empresa, se vuelve más difícil rastrear dónde se definen las métricas y qué versión es la oficial. Los catálogos de datos y la documentación de linaje se vuelven importantes una vez que los equipos mantienen decenas de modelos automatizados.

• Cambios de función dentro del equipo de datos: La automatización cambia la forma en que trabajan los equipos de datos. Los ingenieros de datos pasan más tiempo creando y manteniendo canalizaciones, mientras que los analistas se centran más en el modelado y la interpretación. Ambas funciones dependen de las prácticas de ingeniería de software, como el control de versiones y revisar el código.

¿Cuáles son las prácticas recomendadas para implementar la automatización de análisis?

Existen algunos principios que hacen que los proyectos de automatización tengan éxito constantemente. Si se aplican correctamente desde el principio, se evita tener que volver a hacer el trabajo más adelante.

Estas son algunas prácticas recomendadas para implementar la automatización de análisis:

• Automatiza de forma gradual: comienza con una capa (por lo general, la ingesta) y hazla fiable antes de automatizar la siguiente. Intentar automatizar toda la pila de software de análisis de una sola vez a menudo produce sistemas frágiles.

• Estandariza primero las definiciones de las métricas: antes de programar un modelo, confirma que la lógica corporativa que lo sustenta esté documentada y aceptada por las personas que utilizarán el resultado. Si se automatiza un cálculo en el que nadie está de acuerdo, simplemente se genera confusión.

• Incorpora observabilidad en los canales: los canales de producción requieren registros, alertas y comprobaciones de calidad de los datos. Sin estos elementos, los fallos a menudo pasan desapercibidos hasta que alguien detecta los números incorrectos en un dashboard.

• Lleva un control de versiones de todo: la configuración del canal, la lógica de transformación y las definiciones de esquema deben residir en el control de versiones. Cuando algo se rompe, los equipos necesitan saber exactamente qué ha cambiado y poder revertirlo.

• Documenta el linaje y la titularidad: cada conjunto de datos o informe automatizado debe mostrar claramente de dónde proceden sus datos, cómo se transformaron y quién los mantiene. Esta documentación es necesaria cuando los sistemas crecen o los equipos cambian.

Cómo puede ayudar Stripe Data Pipeline

Una de las tareas de ingesta más tediosas es mover los datos de pagos al almacén para que puedan unirse al resto de los datos de la empresa. Stripe Data Pipeline aborda ese problema en concreto.

• Qué sincroniza: las transacciones, las disputas, los clientes, las transferencias y otros objetos de Stripe se envían directamente a tu almacén de datos en un esquema estructurado diseñado para el análisis y la creación de informes.

• Qué reemplaza: en lugar de escribir la lógica de paginación de la interfaz de programación de aplicaciones (API), gestionar las cargas incrementales y gestionar los límites de frecuencia, la capa de ingesta de datos de Stripe se gestiona automáticamente.

• Dónde encaja en la pila de software: Data Pipeline se encarga de la ingesta de los datos de Stripe en concreto, y se integra en la misma infraestructura de almacenamiento en la que ya se ejecuta el resto de tu canal automatizado.

Stripe Data Pipeline mueve y estructura los datos, pero no sustituye el resto de tu pila de software de análisis. Seguirás creando transformaciones, modelos y dashboards sobre los datos del almacén.

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