¿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
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.