patrón blanco

Data Blending

patrón blanco
Content

¿Qué es data blending?

Data blending es el proceso de combinación de datos de varias fuentes de forma que se cree un conjunto de datos analíticos accionable para tomar decisiones empresariales o impulsar un proceso empresarial específico. Este proceso permite a las organizaciones obtener valor de una variedad de fuentes y crear análisis más profundos.

Data blending difiere de la integración y el almacenamiento de datos en cuanto a que su uso principal no es crear una versión única de la información guardada en almacenes de datos u otros sistemas de registro dentro de una organización. En su lugar, este proceso lo realiza un analista comercial o de datos con el objetivo de crear un conjunto de datos analítico para responder preguntas comerciales específicas.

¿Por qué data blending es importante?

Data blending permite que un analista de datos incorpore datos de cualquier tipo o fuente en su análisis para obtener insights empresariales más detallados y con mayor rapidez.

La combinación de dos o más conjuntos de datos a menudo destaca información valiosa que no se podría detectar si los datos no se mezclaran, información que proporciona una nueva perspectiva que podría llevar a mejores decisiones empresariales.

Tradicionalmente, los analistas han confiado en CONSULTAV, además de secuencias de comandos y varias hojas de cálculo para la construcción de conjuntos de datos, pero esto puede ser engorroso y tardar mucho tiempo. El uso de procesos manuales o la confianza en los científicos de datos para crear conjuntos de datos analíticos es cada vez menos eficaz y no es escalable con la cantidad de solicitudes ad hoc que reciben los analistas.

Los bloques de creación de data blending aceleran el proceso de construcción de conjuntos de datos y pueden ayudar a los analistas y líderes empresariales a obtener respuestas más precisas.

Para estar a la vanguardia de la innovación, el enfoque del análisis de datos debe centrarse en preguntas comerciales de alto nivel en lugar de las nimiedades de las hojas de cálculo y consultas SQL manuales. Con data blending, puedes ayudar a los analistas a aprovechar al máximo las funciones de expansión, así como la expansión de datos necesarios para tomar decisiones empresariales importantes.

El proceso de data blending

Data Blending Process

Si bien existen muchas técnicas diferentes para juntar datos, desde uniones internas y externas hasta uniones y coincidencias difusas, el data blending se reduce a cuatro simples pasos.


Preparación de datos

El primer paso en la recopilación de datos es preguntar qué información podría ser útil para responder las preguntas que se formulan. Es posible identificar los conjuntos de datos pertinentes de diversas fuentes y utilizar una amplia gama de estructuras o tipos de archivos. Cada fuente de datos incluida deberá compartir un elemento común para poder combinarse.

La capacidad de transformar estos tipos diferentes en una estructura común que permita una combinación significativa, sin manipular la fuente de datos original, es algo que la tecnología de analítica moderna puede hacer de manera automatizada y repetible.


Combinación de datos

Combina los datos de diversas fuentes y personaliza cada unión según el elemento común para garantizar que el data blending no tenga problemas.

Piensa en la visión combinada deseada y solo incluye datos que sean esenciales para responder las preguntas que se formulan, así como los campos que puedan dar contexto adicional a esas respuestas cuando se enfatice un análisis. El conjunto de datos resultante debe ser fácil de comprender y explicar a las partes interesadas.

Vuelve a realizar este paso para incluir o eliminar datos de un flujo de trabajo y seguir desarrollando el análisis.


Validación de resultados

No es ningún secreto que la combinación de datos de fuentes diferentes puede dar comienzo a toda una serie de problemas de compatibilidad o exactitud. Examina los datos para validar los resultados, explorar registros sin coincidencias y garantizar la exactitud y coherencia en todo el conjunto de datos.

En primer lugar, limpia y estructura los datos para el objetivo deseado. Luego, revisa el nuevo conjunto de datos para asegurarte de que su tipo y tamaño estén en el formato deseado para el análisis.

Por último, revisa el resultado de la combinación de manera analítica. Esta es una gran oportunidad para explorar los resultados de cualquier registro sin coincidencias y quizás volver a las tareas de preparación de datos adicionales anteriores a la combinación.


Envío de datos

Una vez que el arduo trabajo del data blending está listo, es momento de implementar los datos en el sistema de business intelligence adecuado para que el conjunto de datos combinado pueda ayudar a cumplir el objetivo.

Esto significa que las salidas resultantes se pueden insertar nuevamente en una base de datos, incorporar a un proceso operativo, analizar con más detalle utilizando métodos estadísticos, espaciales o predictivos, o inyectar en un software de visualización de datos, como QlikView o Tableau.

Data blending y el recorrido de analítica

Data blending es un paso esencial para un desarrollo más amplio de analítica, aunque el volumen de fuentes de datos que una empresa puede tener puede hacer que el data blending parezca una iniciativa compleja.

La Alteryx Analytic Process Automation Platform™ hace que el data blending sea menos intimidante y más accesible. Los analistas pueden entregar insights más detallados mediante la combinación perfecta de datos internos, de terceros y de la nube y, luego, analizarlos mediante el uso de bloques de creación espaciales y predictivos de arrastrar y soltar. Otros bloques de creación como Coincidencia Difusa dan a los usuarios la capacidad de hacer coincidir dos conjuntos de datos basados en atributos relacionados, pero no idénticos, mayormente nombres y direcciones.

Ventaja: los flujos de trabajo de Alteryx se pueden guardar y repetir fácilmente para su optimización, realizar data blending adicionales, procesamientos, actualizaciones y análisis.

La Alteryx Analytic Process Automation Platform empodera a analistas de negocios, usuarios de TI y científicos de datos por igual para combinar y analizar combinaciones ilimitadas de datos a fin de producir resultados tangibles de negocios. Esto significa que los usuarios pueden democratizar el acceso a datos, optimizar y automatizar procesos manuales y mejorar sus insights con analítica avanzada sin código y con código bajo.

Comenzar con data blending

Alteryx se diseñó para hacer que cada paso del proceso de data blending sea fácil e intuitivo. Revisa el Kit de inicio de data blending para profundizar en la combinación de datos y aprender cómo realizar lo siguiente:

  • Combinar transacciones y clientes para proporcionar insights visuales sobre informes que ayuden a identificar tendencias y oportunidades
  • Permitir una combinación rápida de coincidencias difusas de una manera similar a la coincidencia de datos (pero no exactamente igual) y vincularla a flujos de trabajo automatizados para obtener insights en tiempo real
  • Combinar datos espaciales para calcular las áreas donde se distribuirá el anuncio, aumentar las ventas y mejorar el ROI

Para obtener más información sobre Alteryx y ver directamente cómo los analistas y líderes empresariales pueden utilizar las funcionalidades de data blending, procesamiento, analítica y generación de informes para su beneficio, comienza hoy mismo la prueba gratuita.

Cómo unir varias tablas y fuentes de datos (no se necesita JS o SQL)

imagen abstracta
Historia de cliente

Merlin Properties transforma y automatiza la auditoría interna con Alteryx

Bienes raíces
Finanzas
Automatización de procesos
Leer ahora
Informe
Informe

Informe de Thomson Reuters: Estado de los departamentos fiscales corporativos en el 2022

La tecnología necesaria para satisfacer las crecientes demandas de la economía digital empuja a los departamentos fiscales corporativos hacia varias direcciones a la vez.

Finanzas
Thomson Reuters
Leer ahora
imagen abstracta
Historia de cliente
5 minutos para leer

Restaurar pagos de derechos de empleados de varios años con Alteryx

Grant Thornton descubrió una necesidad de servicios de aseguramiento de nóminas, por lo que creó un modelo flexible, escalable y asequible para calcular con precisión el derecho de vacaciones de los empleados.

Finanzas
Recursos Humanos
Asia-Pacífico
Leer ahora

Data Blending Starter Kit

Jumpstart your path to mastering data blending and automating repetitive workflow processes that blend data from diverse data sources.
imagen