Es probable que las empresas desarrollen un problema de datos a medida que intentan escalar. Las transacciones, los registros de los 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 dirige los datos sin requerir que nadie extraiga manualmente exportaciones, vuelva a dar formato a hojas de cálculo ni supervise los procesos. Hay una gran demanda de toma de decisiones basada en datos y automatización, y se espera que este sector crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta de más del 30 % entre 2023 y 2027.

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

Destacados

• El procesamiento de datos automatizado recopila, valida, transforma y almacena datos con una mínima intervención humana, y sustituye a los flujos de trabajo manuales que no se pueden escalar.

• El procesamiento por lotes, el flujo de datos y el procesamiento distribuido atienden diferentes necesidades de latencia y volumen. Los equipos suelen utilizar más de un enfoque en todas sus infraestructuras.

• Un proveedor de servicios de pago que sincroniza los datos directamente con un almacén de datos o con el almacenamiento en la nube ofrece la exhaustividad, actualidad y fiabilidad de los datos que los conectores de terceros a menudo no pueden igualar.

¿Qué es el tratamiento automatizado de datos?

El procesamiento de datos automatizado significa utilizar sistemas para gestionar tareas de datos como la recopilación, la validación, la transformación y el almacenamiento, con una mínima intervención humana. La entrada puede ser un flujo de eventos de pago, un lote de transacciones categorizadas o una fuente continua de registros de aplicaciones. La salida puede dirigirse a una tabla limpia en un almacén de datos, a un informe que se rellena automáticamente o a 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 fallo para procesar números a gran escala. Estos son los principales problemas que resuelve el procesamiento de datos automatizado:

• Esfuerzo manual: a los seres humanos se les dan bien los juicios de valor, pero no ejecutar el mismo proceso de transformación en 50.000 filas cada mañana sin cometer errores.

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

• Ciclos de informes lentos: si los datos tardan 48 horas en pasar del origen al Dashboard, tu equipo siempre toma decisiones sobre información obsoleta. Los procesos de datos automatizados acortan ese retraso a horas o minutos.

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

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

¿Cómo funciona el procesamiento de datos automatizado?

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

Cobro

Aquí es donde los datos entran en el proceso, ya sea sondeando una interfaz de programación de aplicaciones (API) según lo programado, 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 proceso comprueba que los datos entrantes coinciden con las expectativas, asegurándose de que los campos obligatorios están presentes, los valores tienen el formato correcto y se eliminan 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 en bruto se convierten en un formato útil para tareas como el análisis de pérdida de clientes y los informes mensuales. Eso puede significar unir registros de varias fuentes, calcular campos derivados, convertir divisas o reestructurar datos para que coincidan con un esquema de almacén de datos. Aquí es donde suele residir la mayor parte de la complejidad del procesamiento.

Carga

En esta etapa, los datos procesados se trasladan a su destino: un paquete de almacenamiento en la nube, una herramienta de informes o un almacén de datos como BigQuery, Snowflake o Redshift. Según la arquitectura del proceso, esto podría ocurrir en lotes grandes o como un flujo de escrituras más pequeñas.

¿Cuáles son los principales tipos de procesamiento de datos automatizado?

El modelo de procesamiento adecuado depende de la rapidez con la que necesites los datos y de la cantidad de datos que vayas a mover. Los equipos suelen terminar utilizando más de un modelo.

Estos son los principales tipos de procesamiento de datos automatizado.

Procesamiento por lotes

El procesamiento por lotes gestiona los datos en fragmentos programados, ya sea cada hora, cada noche o cada semana. 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 barato de ejecutar y más fácil de analizar que el flujo de datos.

Procesamiento del flujo de datos

El procesamiento del flujo de datos gestiona 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. Pero los procesos de flujo de datos son más difíciles de crear, probar y operar que sus equivalentes por lotes.

Procesamiento distribuido

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

¿Cómo sabes si tu procesamiento de datos automatizado funciona?

Una automatización que produce un resultado incorrecto es peor que un proceso manual. Así es como puedes asegurarte de que tu procesamiento de datos automatizado funciona:

• Actualidad: ¿Llegan los datos según lo programado? Un proceso de datos que se suponía que debía ejecutarse a las 6:00 h, pero que no lo hizo, debería alertar a alguien antes de que esa laguna afecte a una decisión empresarial.

• Exhaustividad: ¿Llegaron todos los registros previstos? Una carga diaria de transacciones que produce 500 filas cuando normalmente produce 50.000 es una señal de que algo se rompió en el flujo de trabajo ascendente.

• Precisión: ¿Coinciden los valores de salida con las expectativas? Implementa comprobaciones estadísticas que marquen cuándo los promedios o los totales se desvían de forma perceptible de las normas históricas.

• Trazabilidad: ¿Puedes rastrear de dónde proviene un dato específico y qué transformaciones ha sufrido? Cuando un número de un Dashboard parece incorrecto, la trazabilidad es lo que te permite diagnosticar la causa principal.

¿Cómo acepta el procesamiento de datos automatizado Stripe Data Pipeline?

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

Estas son las principales razones para utilizar el proceso nativo de Stripe para los datos de Stripe en lugar de dirigirlos a través de un intermediario:

• Exhaustividad 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 se activa el conector. También incluye informes financieros prediseñados y conjuntos de datos seleccionados que los conectores de terceros no revelan.

• Fiabilidad: dado que Stripe se encarga de diseñar y mantener el proceso de datos, 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.

• Riesgos de seguridad reducidos: con una herramienta de ETL de terceros, tus datos de Stripe pasan a través de la infraestructura de un proveedor adicional. Se trata de otro conjunto de credenciales que gestionar, otro conjunto de condiciones de servicio que evaluar y otro posible punto de fallo.