Los equipos de datos dedican mucho tiempo a mover los datos, limpiarlos, comprobar si se ha ejecutado el pipeline de la noche anterior y corregir los dashboards. La automatización en el análisis de datos sustituye esos pasos repetibles y basados en reglas del ciclo de vida del análisis por sistemas que los gestionan de forma constante y a escala. Abarca todo, desde el movimiento y la limpieza de los datos hasta su transformación, la actualización de los informes y la monitorización. La automatización del análisis de datos puede reducir el tiempo de elaboración de los informes en un 80 % y ahorrar tiempo y dinero a las empresas.

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

Destacados

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

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

• Los proveedores de pagos con herramientas de pipeline de datos creadas específicamente que automatizan la capa de ingesta de los datos de la transacción proporcionan a los equipos una base limpia para el análisis posterior.

¿Qué significa la automatización en el análisis de datos?

La automatización en el análisis de datos sustituye los pasos repetibles y basados en reglas del ciclo de vida del análisis por sistemas que los ejecutan de forma constante. En lugar de que los analistas exporten manualmente los archivos, limpien los datos, actualicen los dashboards o comprueben los pipelines, esos procesos se ejecutan de forma automática según calendarios y configuraciones definidos.

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

¿Qué deberías automatizar primero en un flujo de trabajo de analítica?

Empieza automatizando el trabajo frecuente y propenso a errores. Para los equipos de analítica, suele dividirse en las siguientes cinco áreas:

Ingestión y movimiento de datos

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

Depuración y validación de datos

Los datos sin procesar rara vez están listos para la analítica. Las comprobaciones de validación automatizadas detectan los problemas de forma temprana; por ejemplo, confirman que los valores de los ingresos sean positivos, que los identificadores de cliente coincidan en todas las tablas y que los campos obligatorios no sean nulos. Detectar problemas como estos durante la ingestión evita que los analistas creen modelos basados en datos erróneos.

Transformaciones y modelado

La lógica de consulta estructurada (SQL) que convierte los datos sin procesar en modelos listos para la analítica se puede versionar y programar. Así se garantiza que los analistas trabajen con las mismas definiciones en lugar de usar hojas de cálculo ad hoc donde los resultados dependen de quién ejecutó el cálculo.

Actualizaciones programadas de informes y dashboards

Los dashboards conectados directamente a las tablas del almacén se pueden actualizar de forma automática en lugar de depender de informes exportados manualmente. El calendario de actualización debe coincidir con la cadencia 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 monitorización

Los sistemas de monitorización automatizados detectan cambios inusuales en las métricas o fallos en el pipeline y avisan al equipo cuando algo requiere atención. Una vez que los pipelines se ejecutan de manera fiable, es en esta capa de monitorización donde la automatización empieza a generar beneficios.

¿Cómo funciona la automatización en el análisis de datos?

Un programador pone en marcha una tarea, la tarea se ejecuta conforme a una configuración definida y el resultado se guarda en algún lugar para que lo recoja el siguiente paso. Para funcionar de forma correcta, los pipelines de análisis de producción suelen agrupar tres capas:

• Ingesta: Los conectores se autentican en los sistemas de origen, extraen los registros nuevos o actualizados y los cargan en un almacén de datos en la nube como BigQuery, Snowflake o Redshift. Por lo general, los datos se recuperan de forma incremental mediante marcas de tiempo o cursores, por lo que solo se mueven los datos nuevos en cada ejecución.

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

• Orquestación: La orquestación coordina el pipeline. En lugar de ejecutar la ingesta y las transformaciones de forma independiente, se asegura de que cada paso ponga en marcha el siguiente paso en el orden correcto y avisa al equipo si falla algo.

¿Cuáles son los beneficios de automatizar tu pipeline de analítica?

La automatización ahorra tiempo y cambia la forma en que operan los equipos de datos. Estos son algunos de los principales beneficios:

Reasignación de tiempo

Cuando las tareas repetitivas se ejecutan de forma automática, los analistas pasan menos tiempo preparando los datos y más tiempo interpretándolos. La preparación de los datos consume habitualmente la mayor parte de las horas de trabajo de un equipo de datos: a veces dedican hasta el 60 % y el 80 % de su tiempo a la preparación y limpieza de los datos.

Coherencia

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

Actualización de los datos

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

Escalabilidad

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

Confianza organizacional

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 única fuente de información compartida y gobernada, lo que suele ser el mayor impacto a largo plazo de la automatización.

¿Qué deberías tener en cuenta antes de automatizar la analítica de datos?

La Automatización multiplica la fiabilidad y los errores. Un pipeline defectuoso puede entregar datos incorrectos con la misma eficiencia que datos correctos. Por lo general, los modos de fallo se engloban en unos pocos patrones coherentes:

• Fallos silenciosos: Si un trabajo automatizado falla sin avisar a nadie, los dashboards pueden mostrar datos obsoletos durante días. Cada paso del pipeline necesita una gestión clara de los fallos, incluidos los reintentos, las alertas y un propietario definido que se encargue de responder.

• Cambios de esquema: Los sistemas de origen cambian. Cuando cambian las columnas o los tipos de datos, los pipelines que dependen de esquemas fijos pueden interrumpirse. Monitorizar 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, resulta más difícil hacer un seguimiento de dónde se definen las métricas y qué versión es la oficial. Los catálogos de datos y la documentación del linaje cobran importancia una vez que los equipos mantienen docenas 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 pipelines, 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 la revisión del código.

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

Algunos principios hacen que los proyectos de automatización tengan un mayor éxito de forma sistemática. Hacer las cosas bien desde el principio evita tener que rehacer el trabajo más adelante.

Estas son las prácticas recomendadas para implementar la automatización del análisis:

• Automatizar de forma incremental: Empieza con una capa (por lo general, la de ingesta) y haz que sea fiable antes de automatizar la siguiente. Intentar automatizar toda la pila de análisis de una vez suele dar lugar a sistemas frágiles.

• Estandarizar primero las definiciones de las métricas: Antes de programar un modelo, confirma que la lógica de la empresa subyacente está documentada y ha sido aceptada por las personas que van a usar el resultado. Automatizar un cálculo en el que nadie está de acuerdo solo genera confusión.

• Integrar la observabilidad en los pipelines: Los pipelines de producción necesitan el registro de la actividad, las alertas y las comprobaciones de la calidad de los datos. Sin estos elementos, es habitual que los fallos pasen desapercibidos hasta que alguien detecta que los números de un dashboard son incorrectos.

• Versionar todo: La configuración del pipeline, la lógica de la transformación y las definiciones de los esquemas se deben incluir en el control de versiones. Cuando algo se rompe, los equipos deben saber qué ha cambiado exactamente y poder deshacerlo.

• Documentar el origen y la titularidad: Todo conjunto de datos o informe automatizado debe mostrar claramente de dónde proceden sus datos, cómo se han transformado y quién los mantiene. Esta documentación resulta 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 los pagos al almacén para que se puedan unir al resto de los datos de la empresa. Stripe Data Pipeline soluciona ese problema específico.

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

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

• Dónde encaja en la pila: Data Pipeline abarca de manera específica la ingesta de los datos de Stripe y se integra con la misma infraestructura de almacén en la que ya se ejecuta el resto de tu pipeline automatizado.

Stripe Data Pipeline mueve y estructura los datos, pero no sustituye al resto de tu pila de análisis. Todavía tienes que crear las transformaciones, los modelos y los dashboards sobre los datos del almacén.

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