Tratamiento de datos

El tratamiento de datos es un concepto primordial en la tecnología de la información y la gestión de datos, ya que ayuda a convertir los datos brutos en información procesable a través de diferentes modelos y tecnología.

Incluye varias etapas que tienen como objetivo organizar, analizar e interpretar los datos para obtener información valiosa y respaldar la toma de decisiones.

¿Qué es el tratamiento de datos?

El procesamiento de datos es una serie de pasos que manipulan, transforman, organizan y analizan los datos brutos para extraer información significativa que implique información y métodos únicos para convertir los datos en información útil y valiosa para tomar mejores decisiones. El procesamiento de datos puede abarcar una amplia gama de actividades, desde tareas básicas como la introducción y validación de datos hasta pasos más avanzados como el análisis y modelado de datos.

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¿Qué es el ciclo de tratamiento de datos?

El ciclo de tratamiento de datos son las etapas que atraviesan los datos desde su recogida inicial hasta su uso y eliminación finales. Fomenta varias etapas de procesamiento de datos para transformar los datos desorganizados en información significativa. Las distintas etapas del tratamiento de datos son las siguientes:

Recogida de datos
Introducción de datos
Tratamiento de datos
Almacenamiento de datos
Análisis de datos
Visualización de datos
Interpretación de los datos
Toma de decisiones
Informes
Comentarios

Recogida de datos: La recopilación de datos es la fase inicial, en la que los datos no estructurados se obtienen de distintas fuentes, como transacciones, encuestas, interacciones en redes sociales y muchas otras fuentes. Los datos recopilados deben tener una precisión y una calidad que puedan propagarse a lo largo de todo el ciclo de procesamiento.
Introducción de datos: Una vez recogidos los datos, la información se introduce en el sistema para su posterior tratamiento que puede ser manual u otros métodos alternativos, que sin duda dependen de las fuentes y el volumen de datos.
Procesamiento de datos: los datos brutos se limpian y transforman en información útil, lo que incluye identificar y rectificar errores, datos duplicados y valores que faltan. La transformación de datos implica convertirlos a un formato estructurado, agregarlos o resumirlos, y realizar cálculos para prepararlos para una evaluación posterior.
Almacenamiento de datos: Los datos procesados se almacenan en los sistemas, almacenes de datos u otros sistemas de almacenamiento, garantizando su fácil recuperación e integridad. La elección de la tecnología y la arquitectura de almacenamiento depende de elementos como el volumen, la frecuencia de acceso y los requisitos específicos.
Análisis de datos: El análisis de datos incluye diferentes tecnologías estadísticas o informáticas para explorar los datos y desvelar patrones y tendencias. El análisis de datos puede incluir datos resumidos y análisis de previsiones empresariales futuras.
Visualización de datos: Tras el análisis, los datos se presentan a menudo de forma visual mediante cuadros, gráficos y paneles de control, lo que hace que los datos complicados sean más comprensibles y permite a las partes interesadas captar fácilmente las conclusiones clave.
Interpretación de los datos: Los expertos o gestores de datos interpretan los datos analizados para extraer conclusiones y puntos de vista significativos y alcanzar los objetivos que guíen la toma de decisiones adecuada.
Toma de decisiones: Utilizando los conocimientos obtenidos de la interpretación de los datos, las partes interesadas toman decisiones adecuadas que ayudan en las operaciones de la organización, procesando y realizando estrategias adecuadas que van desde ajustes tácticos hasta iniciativas estratégicas.
Presentación de informes: El resultado obtenido de las interpretaciones de los datos, las partes interesadas toman decisiones valiosas documentadas y comunicadas a través de presentaciones, informes o cuadros de mando interactivos.
Retroalimentación: Las organizaciones utilizan los resultados de las decisiones y acciones tomadas a partir de los datos procesados para evaluar su eficacia, lo que ayuda a perfeccionar las estrategias, optimizar los procesos y mejorar las acciones posteriores.

¿Cuáles son los tipos de tratamiento de datos?

Los tipos de tratamiento de datos incluyen:

Tratamiento por lotes
Procesamiento en tiempo real
Procesamiento de transacciones en línea (OLTP)
Procesamiento analítico en línea (OLAP)
Multiprocesamiento
Procesamiento paralelo masivo (MPP)

Procesamiento por lotes: El procesamiento por lotes incluye la recopilación y el procesamiento de grandes volúmenes de datos de una sola vez, normalmente en una sola operación o trabajo, que a menudo se utiliza para tareas rutinarias que no requieren procesamiento en tiempo real, como cálculos de nóminas, facturación y generación de informes.
Procesamiento en tiempo real: El procesamiento en tiempo real incluye la manipulación y el análisis de los datos a medida que se generan, sin ningún retraso, ya que este tipo de procesamiento es adecuado para circunstancias en las que se requiere un procesamiento inmediato, como la monitorización de datos de sensores, el comercio financiero y los juegos en línea. El procesamiento en tiempo real suele requerir canalizaciones de datos y sistemas eficientes para procesar y responder a los datos en tiempo real.
Procesamiento de transacciones en línea (OLTP): OLTP incluye el procesamiento en tiempo real de transacciones individuales, como la actualización de un registro de la base de datos, el procesamiento de una compra en línea o la realización de una reserva, que se centra en mantener la integridad de los datos y garantizar una información precisa y actualizada.
Procesamiento analítico en línea (OLAP): OLAP incluye el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para ofrecer información a los responsables de la toma de decisiones y la planificación estratégica. Estos sistemas admiten consultas complicadas y permiten a los usuarios explorar los datos a través de distintas dimensiones, lo que posibilita su visualización.
Multiprocesamiento: El multiprocesamiento incluye el uso de varios procesadores para realizar tareas de tratamiento de datos simultáneamente. Este tipo de procesamiento puede mejorar el rendimiento y acelerar los cálculos, sobre todo en tareas que pueden paralelizarse.
Procesamiento paralelo masivo (MPP): El MPP implica el uso de un gran número de procesadores para realizar tareas de procesamiento de datos en paralelo. Estos sistemas están diseñados para gestionar problemas analíticos complejos en grandes conjuntos de datos que se utilizan en el análisis de big data.

¿Cuáles son los ejemplos de tratamiento de datos?

Los ejemplos de tratamiento de datos son los siguientes:

Comercio electrónico
Finanzas
Fabricación
Transportes y logística
Telecomunicaciones

Comercio electrónico: Analizar el comportamiento y el browzing de los clientes para personalizar las recomendaciones y promociones. Generación de informes sobre ventas, niveles de inventario y datos demográficos de los clientes.
Finanzas: Procesamiento de transacciones financieras relacionadas con pagos con tarjeta de crédito, transferencias bancarias en línea y negociación de acciones. Detección de anomalías y patrones de transacciones fraudulentas en tiempo real.
Fabricación: Supervisión y control de los procesos de fabricación mediante datos de sensores para el control de calidad y la mejora de la eficiencia. Optimización de la cadena de suministro mediante el análisis de los niveles de inventario, los patrones de demanda y los programas de producción.
Transportes y logística: Seguimiento en tiempo real de la ubicación de los vehículos y de los datos GPS rutinarios y optimización de las rutas y los horarios de entrega para minimizar el consumo de combustible y el tiempo de entrega.
Telecomunicaciones: Procesamiento de registros de llamadas con fines de facturación y análisis de patrones de llamadas para la optimización de la red y análisis en tiempo real de los datos de la red para detectar y prevenir cortes y congestiones de la red.

¿Cuáles son los métodos de tratamiento de datos?

Los métodos de tratamiento de datos son los siguientes:

Introducción manual de datos
Tratamiento mecánico de datos
Tratamiento electrónico de datos

Introducción manual de datos: Los datos son introducidos en un sistema manualmente por personas, ya que el método utilizado es para tratar pequeños volúmenes de datos o cuando los datos requieren verificación e interpretación humana.
Tratamiento mecánico de datos: Los datos se introducen mecánicamente mediante el uso de dispositivos y máquinas. Puede tratarse de dispositivos sencillos como máquinas de escribir, calculadoras o cualquier otro aparato. El tratamiento de datos simple permite realizar operaciones sencillas y minimiza los errores en comparación con el tratamiento de datos manual.
Tratamiento electrónico de datos: En el tratamiento electrónico de datos, las tecnologías modernas se llevan a cabo mediante software y programas de tratamiento de datos. Se da una serie de instrucciones al software para que procese los datos y genere resultados, ya que este método es costoso pero también proporciona mejores resultados y fiabilidad en el resultado de los datos.

Encuestas sobre el pulso de los empleados:

Se trata de encuestas breves que pueden enviarse con frecuencia para comprobar rápidamente lo que piensan sus empleados sobre un tema. La encuesta consta de menos preguntas (no más de 10) para obtener la información rápidamente. Pueden administrarse a intervalos regulares (mensual/semanal/trimestral).

Reuniones individuales:

Celebrar reuniones periódicas de una hora de duración para mantener una charla informal con cada miembro del equipo es una forma excelente de hacerse una idea real de lo que les pasa. Al tratarse de una conversación segura y privada, te ayuda a obtener mejores detalles sobre un asunto.

eNPS:

eNPS (employee Net Promoter score) es una de las formas más sencillas y eficaces de evaluar la opinión de sus empleados sobre su empresa. Incluye una pregunta intrigante que mide la lealtad. Un ejemplo de preguntas de eNPS son ¿Qué probabilidades hay de que recomiende nuestra empresa a otras personas? Los empleados responden a la encuesta eNPS en una escala del 1 al 10, donde 10 significa que es "muy probable" que recomienden la empresa y 1 significa que es "muy improbable" que la recomienden.

En función de las respuestas, los empleados pueden clasificarse en tres categorías diferentes:

Promotores
Empleados que han respondido positivamente o están de acuerdo.
Detractores
Empleados que han reaccionado negativamente o no están de acuerdo.
Pasivos
Empleados que se han mantenido neutrales con sus respuestas.