En 2018, la cantidad de datos generados por las empresas rondaba ya los 33 zettabytes (ZB). A título orientativo: un zettabyte corresponde a mil millones de terabytes. La International Data Corporation parte de la base de que las empresas generará 175 ZB en 2025. Esto significa que generan alrededor de un 27% más de datos cada año. Estos volúmenes de datos suponen un reto para las empresas. Los datos en bruto pueden ser confusos, incoherentes y difíciles de entender. Aquí es donde entra en juego la transformación de datos. Permite transformar y reestructurar los datos de manera que puedan analizarse e interpretarse fácilmente.
Le mostramos qué métodos y técnicas utiliza una transformación de datos para que las empresas puedan tomar decisiones empresariales acertadas basadas en sus datos. También explicamos los retos a los que se enfrenta la transformación de datos y qué software puede utilizar para abordarlos con eficacia.
Este artículo ha sido traducido al alemán y se ha traducido automáticamente a otros idiomas. Nos complacerá recibir sus comentarios al final del artículo.
Transformación de datos - Definición
La transformación de datos es un proceso central del tratamiento de datos que consiste en transformar los datos brutos en una forma optimizada. Esto se hace mediante una serie de medidas destinadas a hacer los datos más accesibles para los análisis, las visualizaciones y otros pasos del tratamiento.
La transformación de datos incluye varios pasos en función de las necesidades. Entre ellos figuran, por ejemplo, la limpieza de valores incorrectos o ausentes, la conversión de tipos de datos, la agregación de puntos de datos, la agrupación de datos según determinados criterios y la adición de nuevas variables calculadas. Además, los datos pueden ordenarse, filtrarse y eliminarse las entradas duplicadas.
La transformación de datos sirve para aumentar la calidad de los datos, eliminar incoherencias y adaptar la estructura de datos a las necesidades propias.
Permite extraer de los datos patrones, tendencias y perspectivas significativas que no suelen ser visibles en su forma bruta. La transformación de datos es, por tanto, un paso esencial para obtener información valiosa a partir de datos brutos y tomar decisiones basadas en datos.
Transformación de datos frente a canalización de datos
La transformación de datos se refiere a la transformación de datos para cambiar su formato, estructura o valor. Esto se hace para que los datos sean más adecuados para su análisis o procesamiento. Por otro lado, las canalizaciones de datos son procesos que transportan datos desde una fuente hasta el almacenamiento de destino e incluyen pasos como la transformación, el filtrado y la agregación de datos. Mientras que la transformación de datos se centra en los datos en sí, las canalizaciones de datos se centran en el flujo fluido de datos entre diferentes estaciones. La transformación de datos es, por tanto, un componente de los data pipelines que orquestan todo el proceso de movimiento, procesamiento y almacenamiento de datos.
Transformación de datos - Métodos y técnicas
Para cambiar el formato, la estructura o el valor de los datos, la Transformación de Datos utiliza estos métodos y técnicas:
Revisión (Revising)
La revisión garantiza que los datos sirvan para el uso previsto. Para ello, las empresas tienen que organizar los datos de forma necesaria y correcta. Para ello, primero normalizan el conjunto de datos. Es decir eliminar redundancias en el conjunto de datos, lo que hace que el modelo de datos sea más preciso y legible y ocupe menos espacio. En este proceso se requiere mucho pensamiento crítico, investigación e ingeniería inversa.
Después, se aseguran de que los datos puedan formatearse mediante la limpieza de datos. Esto también significa que garantizan la coherencia y corrección de los datos. Con la conversión de formatos, cambian los tipos de datos para garantizar la compatibilidad. Por último, las empresas eliminan los duplicados en los registros de datos y validan los datos.
Manipulación
La manipulación consiste en crear nuevos valores a partir de los existentes o modificar los datos existentes mediante cálculos. La manipulación también se utiliza para datos no estructurados en datos estructurados que puedan ser utilizados por algoritmos de aprendizaje automático. Existen estas manifestaciones de la manipulación de datos:
Derivación: Se trata de cálculos en varias columnas.
Síntesis (resumen): Esta técnica agrega valores.
Pivotante: Aquí, los valores de las columnas se convierten en filas y viceversa.
Clasificar, ordenar e indexar: Los datos se clasifican, ordenan e indexan para mejorar el rendimiento de las búsquedas.
Escalado, normalización y estandarización: Estas técnicas ayudan a comparar cifras dispares situándolas en una escala coherente.
Vectorización: Esta técnica ayuda a convertir datos no numéricos en matrices de números, que se utilizan a menudo para aplicaciones en la Aprendizaje automático ser utilizado.
Separar
Separar los valores de los datos en varias partes para un análisis detallado. Esto incluye dividir una sola columna con múltiples valores en columnas separadas con cada uno de estos valores. Esto permite el filtrado basado en valores específicos.
Combinación/Integración (Combinación/Integración)
Este método de transformación de datos combina conjuntos de datos de distintas tablas y fuentes para ofrecer una visión más completa de las actividades y funciones de una organización. Combina datos de múltiples tablas y conjuntos de datos.
Suavizado de datos (Data Smoothing)
Suavizado de datos elimina los datos sin sentido, inexactos o sesgados del conjunto de datos. De este modo, los datos son más coherentes, lo que facilita a las empresas la identificación de tendencias.
Agregación de datos
Esta técnica de transformación de datos recoge datos brutos de múltiples fuentes y los combina en una forma unificada que puede utilizarse para el análisis. Un ejemplo son los datos brutos que proporcionan estadísticas como medias y totales.
Discretización
Mediante esta técnica, las empresas crean etiquetas de intervalo en datos continuos para mejorar su eficacia y facilitar su análisis. Los algoritmos de árboles de decisión se utilizan para transformar grandes conjuntos de datos en datos categóricos.
Generalización
Los atributos de datos de bajo nivel se convierten en atributos de alto nivel mediante jerarquías para crear instantáneas de datos más claras.
Construcción de atributos
Esta técnica de transformación de datos crea un nuevo conjunto de atributos a partir de un conjunto existente para facilitar el proceso de análisis.
Proceso de transformación de datos - Cómo funciona
Para transformar los datos en una nueva forma y hacerlos utilizables para los análisis, el Proceso de Transformación de Datos se desarrolla en las siguientes etapas:
- Identificación de datos
Este primer paso consiste en identificar las fuentes y tipos de datos. Aquí, los expertos en datos utilizan herramientas de perfilado de datos o scripts para comprender la estructura y las características de los datos. Esto también determina cómo deben transformarse los datos. Los datos pueden proceder de distintas fuentes, como fuentes estructuradas, fuentes de streaming o archivos de registro de aplicaciones web. En esta fase, los expertos analizan los datos para comprender mejor su estructura y significado.
- Cartografía de datos
Durante el mapeo de datos, los expertos en datos vinculan los campos de datos de una fuente con los campos de datos de otra fuente. Este mapeo es crucial para garantizar que los datos puedan transformarse correctamente y colocarse en la estructura deseada. Los expertos en datos determinan qué campos de datos deben coincidir y cómo deben tratarse durante el proceso de transformación.
- Generación de código
Este paso genera el código de software necesario para procesar los datos de acuerdo con los requisitos de transformación. Este código puede ser generado automáticamente por herramientas de transformación de datos o escrito por los propios expertos en datos. El código generado contiene instrucciones para transformar los datos de acuerdo con las especificaciones de los pasos anteriores.
- Ejecución del código
Durante la ejecución del código, se realizan las transformaciones reales de los datos. Este paso consiste en aplicar el código generado previamente a los datos para transformarlos en la forma deseada. Aquí es donde tiene lugar la manipulación real de los datos de acuerdo con las reglas y transformaciones que se han establecido.
- Consulte
Una vez transformados los datos, tiene lugar la verificación. Los expertos en datos o los usuarios empresariales o finales comprueban si los datos de salida cumplen los requisitos de transformación especificados. Si no es así, se detectan y corrigen las anomalías y errores. Esta verificación es importante para garantizar que los datos transformados son correctos y de alta calidad.
Transformación de datos - Ventajas
Las empresas se benefician así de una transformación de datos:
Mejora de la calidad de los datos
La transformación de datos permite a las empresas transformar datos no estructurados o erróneos en información estructurada y útil. Esto ayuda a evitar errores y malas interpretaciones.
Ejemplo: Un minorista recopila datos de ventas en los que algunos códigos de producto se han introducido incorrectamente. La transformación automatizada de datos corrige estos códigos y les da un formato coherente, lo que permite realizar análisis e informes precisos.
Integración de datos
Las empresas pueden armonizar y combinar diferentes conjuntos de datos procedentes de distintas fuentes. De este modo, crean una visión unificada de los datos. Esto permite una visión más completa.
Ejemplo: Una compañía de seguros tiene datos de clientes en varios departamentos. Con la Transformación de Datos, estos datos de los departamentos pueden fusionarse para crear un perfil de cliente de 360 grados.
Opciones de análisis ampliadas
La transformación de datos los prepara para que puedan utilizarse en técnicas analíticas avanzadas como el aprendizaje automático, lo que da lugar a predicciones más precisas y mejores perspectivas.
Ejemplo: Una empresa sanitaria utiliza la transformación de datos para preparar los datos de los pacientes para el aprendizaje automático. De este modo, puede desarrollar un modelo que prediga el riesgo de padecer determinadas enfermedades para distintos grupos de edad.
Tratamiento eficaz de los datos
Al agregar, filtrar y reducir los volúmenes de datos mediante su transformación, las empresas pueden reducir el tiempo de procesamiento y la utilización de recursos.
Ejemplo: Una empresa de logística recopila grandes cantidades de datos de localización de los vehículos. Mediante la transformación de datos, solo se seleccionan los datos relevantes, como paradas y descansos, para realizar optimizaciones de rutas.
Adaptación a las nuevas necesidades
Las empresas pueden adaptarse a las necesidades cambiantes convirtiendo los datos al formato o estructura requeridos.
Ejemplo: Un banco necesita elaborar informes para las autoridades reguladoras que requieren formatos de datos específicos. La transformación de datos puede utilizarse para convertir los datos internos al formato requerido.
Mejor toma de decisiones
Unos datos bien transformados permiten tomar decisiones fundamentadas basadas en información fiable, lo que redunda en un mejor rendimiento general de la empresa.
Ejemplo: Una empresa de comercio electrónico analiza el comportamiento de compra para optimizar las ofertas de productos. Mediante la transformación de datos, estos se procesan de tal forma que se hacen visibles tendencias claras en las decisiones de compra.
Menos riesgos
Al consolidar, depurar y estructurar los datos, las empresas pueden minimizar los errores y las incertidumbres, lo que se traduce en un menor riesgo en las decisiones empresariales.
Ejemplo: Una empresa farmacéutica realiza ensayos clínicos. Mediante la transformación de datos, los datos del estudio se formatean de manera uniforme. De este modo, la empresa reduce la tasa de error en el análisis y genera resultados más fiables.
Costes más bajos
La transformación de datos permite procesarlos con eficacia, lo que se traduce en una reducción de los recursos y el tiempo de trabajo.
Ejemplo: Una empresa de servicios públicos procesa datos de facturación. La transformación de datos permite agregarlos más rápidamente, lo que conlleva una reducción de los costes de procesamiento de datos.
Ventaja competitiva
Los datos bien transformados permiten a las empresas reaccionar más rápidamente a las tendencias del mercado y desarrollar soluciones innovadoras. Esto les proporciona una ventaja competitiva.
Ejemplo: Un minorista analiza los datos de ventas para identificar tendencias en tiempo real. Gracias a la transformación de datos, la empresa puede reaccionar rápidamente a los cambios en las preferencias de los clientes y adaptar su oferta de productos.
Transformación de datos - Retos
Las ventajas de una transformación integral de los datos son, por tanto, evidentes. Entonces, ¿por qué no todas las empresas recurren a este proceso? Esto se aclara rápidamente cuando echamos un vistazo a los retos de la transformación de datos:
Calidad de los datos
Las empresas se enfrentan al reto de garantizar que los datos que utilizan sean de alta calidad. Esto significa que deben estar libres de errores, incoherencias e incompletos. Por regla general, esto no es posible sin software. Un ejemplo práctico: un minorista analiza los datos de ventas para identificar tendencias. Si los datos contienen entradas inexactas o faltantes, los resultados pueden ser engañosos.
Integración de datos
A menudo, los datos proceden de distintas fuentes y en distintos formatos. El reto consiste en combinar estas distintas fuentes de datos para obtener una imagen completa. Un ejemplo práctico: una empresa financiera quiere tener una visión de 360 grados de sus clientes. Para ello, hay que combinar datos de distintos departamentos, como ventas, marketing y atención al cliente.
Seguridad de los datos
Durante la transformación de datos, las empresas deben garantizar la protección de la información sensible. Por ejemplo: una empresa de investigación médica procesa datos de pacientes para ensayos clínicos. En este caso, la protección de la identidad del paciente y otra información confidencial es de vital importancia.
Experiencia
La capacidad de analizar datos y convertirlos en información relevante para la empresa requiere experiencia. Ejemplo: un equipo de marketing quiere evaluar la eficacia de sus campañas. Para ello, los miembros del equipo deben ser capaces de interpretar los datos para averiguar qué estrategias han tenido éxito.
Cambiar la cultura empresarial
Es posible que las empresas tengan que cambiar su cultura para fomentar las decisiones basadas en datos. Ejemplo: Una empresa de fabricación tradicional quiere ser más ágil. Necesita cambiar la cultura para tomar decisiones más basadas en datos y análisis en lugar de basarse únicamente en la experiencia.
Selección de tecnología
Elegir el software de transformación de datos adecuado es crucial. Ejemplo: Una empresa de comercio electrónico quiere desarrollar recomendaciones personalizadas para sus clientes. Necesita elegir la plataforma de análisis de datos adecuada.
Escalabilidad
Durante la transformación, las empresas necesitan asegurarse de que su infraestructura puede gestionar volúmenes crecientes de datos. Ejemplo: Una red social está experimentando un rápido aumento de nuevos usuarios. La base de datos debe ser capaz de gestionar la creciente cantidad de datos de los usuarios.
Gestión de costes
El cambio a Decisiones y procesos basados en datos puede resultar costoso. Ejemplo: Una empresa de logística invierte en sensores IoT para recoger datos en tiempo real de las entregas. Aquí hay que tener en cuenta los costes de la tecnología y la formación de los empleados.
Aspectos temporales
Convertir datos brutos en información práctica suele llevar mucho tiempo. Ejemplo: un mercado en línea quiere conocer el comportamiento de compra de sus clientes para ajustar su oferta de productos. Los retrasos en el procesamiento de datos podrían afectar a la capacidad de adaptación rápida.
Transformación de datos: ámbitos prácticos de aplicación
La transformación de datos es un proceso fundamental en muchos sectores para convertir los datos brutos en información y conocimientos procesables. He aquí algunos ejemplos reales en los sectores de los seguros, la banca y el sector público:
Seguros
- Evaluación de riesgos: Transformar los datos del cliente (edad, sexo, historial médico, etc.) en un perfil de riesgo normalizado para fijar las primas de seguro.
- Análisis de daños: Los datos de siniestros pueden transformarse para identificar patrones y tendencias que sirvan para predecir siniestros futuros o detectar fraudes.
- Interacción con el cliente: Conversión de datos de clientes procedentes de distintos canales (por ejemplo, correo electrónico, teléfono, Internet) en un formato coherente para obtener una visión de 360 grados del cliente.
Bancos
- Evaluación del crédito: Conversión de datos sobre ingresos, gastos, préstamos anteriores e historial de pagos en una puntuación crediticia que se utiliza para tomar decisiones sobre las solicitudes de crédito.
- Análisis de datos comerciales: Transforme datos brutos sobre transacciones bursátiles en formatos estructurados para realizar análisis de mercado o desarrollar estrategias de negociación.
- Detección del blanqueo de capitales: Agregación y transformación de datos de transacciones para identificar patrones llamativos que puedan indicar posibles actividades de blanqueo de capitales.
Sector público
- Urbanismo: Transformación de datos sobre transporte, población e infraestructuras en modelos para planificar el desarrollo urbano.
- Servicios sociales: Transformar los datos sobre las personas que utilizan los servicios sociales para comprender mejor las necesidades y asignar los recursos de forma más eficiente.
- Tratamiento de datos fiscales: Recopilar y transformar datos financieros de ciudadanos y empresas para verificar las declaraciones fiscales y calcular la presión fiscal.
Estos ejemplos ilustran que la transformación de datos es un paso fundamental en cualquier sector para obtener información útil y procesable a partir de una avalancha de datos. Ayuda a las organizaciones no solo a comprender mejor su situación actual, sino también a predecir tendencias y evoluciones futuras.
En relación con las aplicaciones anteriormente mencionadas en el sector de los seguros y la banca, así como en el sector público, estas aplicaciones podrían clasificarse en las siguientes subáreas de Transformación de Datos:
Seguros
- Evaluación de riesgos
- Normalización del conjunto de datos: eliminación de información redundante
- Depuración de datos: garantizar la coherencia de los datos
- Validación de datos: verificación de la integridad de los datos del cliente
- Análisis de daños
- Agregación de datos: combinación de datos de distintos casos de daños para el reconocimiento de patrones.
- Suavizado de datos: eliminación de datos irregulares para mejorar el análisis de tendencias
- Interacción con el cliente
- Combinar/integrar: Combinar datos de clientes procedentes de distintos canales.
- Depuración de datos: garantizar la coherencia de los datos procedentes de distintas fuentes.
Bancos
- Control de crédito
- Normalización del conjunto de datos: conversión de los datos financieros a formatos normalizados.
- Validación de datos: comprobación de la integridad de los datos crediticios
- Análisis de datos comerciales
- Agregación de datos: Combinación de datos de múltiples transacciones de intercambio.
- Ordenar, organizar e indexar: Optimización de datos para análisis rápidos
- Detección del blanqueo de capitales
- Deduplicación: identificación y eliminación de duplicados
- Depuración de datos: garantizar la exactitud y coherencia de los datos de las transacciones.
Sector público
- Urbanismo
- Combinar/integrar: Fusión de datos de distintos departamentos municipales
- Agregación de datos: combinación de datos para un análisis holístico
- Servicios sociales
- Suavizado de datos: eliminación de valores atípicos y anomalías de los datos
- Agregación de datos: combinación de datos de diferentes proveedores de servicios o regiones.
- Tratamiento de datos fiscales
- Conversión de formatos: Ajuste de tipos de datos financieros para el cálculo de impuestos
- Depuración de datos: Eliminación de entradas incorrectas o incoherentes
Esta clasificación sólo sirve como orientación aproximada de cómo las aplicaciones descritas podrían encajar en los métodos y técnicas de Transformación de Datos. Dependiendo del caso de uso específico y del contexto, las clasificaciones pueden, por supuesto, diferir.
Transformación de datos - Casos prácticos
Para comprender mejor el uso de una transformación de datos y los beneficios resultantes en la práctica, echemos un vistazo a los casos de uso clásicos:
1. bancos: optimización del proceso de préstamo
Un caso de uso clásico en el sector bancario es el siguiente:
Situación
Un gran banco se enfrenta al reto de acelerar el proceso de concesión de préstamos. Al mismo tiempo, quiere asegurarse de que toma decisiones de préstamo de alta calidad.
Solución mediante la transformación de datos
El banco recopila datos de diversas fuentes: Historial crediticio, situación financiera actual del solicitante, historial laboral y otros parámetros relevantes. Estos datos pueden estar en diferentes formatos y necesitan una estructura uniforme para un procesamiento eficaz. Una transformación de datos convierte estos datos heterogéneos en un formato uniforme que los algoritmos de calificación crediticia pueden procesar fácilmente.
Resultado
Gracias a la Transformación de Datos, el banco puede acelerar considerablemente el proceso de concesión de préstamos, mejorar la precisión de sus decisiones y, al mismo tiempo, aumentar la satisfacción del cliente.
2. seguros: Detección del fraude
Un caso de uso clásico en el sector de los seguros es el siguiente:
Situación
Una compañía de seguros quiere optimizar su proceso de tramitación de siniestros y detectar el fraude en una fase temprana.
Solución mediante la transformación de datos
Entre otras cosas, la empresa recopila datos sobre accidentes, pólizas y el historial de reclamaciones de los clientes. En el marco de una transformación de datos, los procesa y almacena en un sistema centralizado dotado de algoritmos de detección del fraude.
Resultado
Con la ayuda de la Transformación de Datos, la compañía de seguros puede identificar patrones y anomalías en las reclamaciones que indiquen un posible fraude. De este modo, puede ahorrar mucho dinero en siniestros erróneos.
3. sector público: planificación urbana y gestión del tráfico
Un caso de uso clásico en el sector público es el siguiente:
Situación
Una gran ciudad quiere optimizar la fluidez del tráfico y planificar el desarrollo urbano al mismo tiempo.
Solución mediante la transformación de datos
La ciudad recopila datos de sensores de tráfico, transporte público, opiniones de los ciudadanos y proyectos de planificación urbana. Tras transformar los datos, los introduce en un sistema inteligente de gestión del tráfico que analiza el flujo de tráfico en tiempo real y hace previsiones para tomar decisiones de planificación urbana.
Resultado
Gracias a la transformación de datos, la ciudad puede controlar el flujo de tráfico en tiempo real, prevenir atascos y tomar decisiones informadas sobre futuros proyectos urbanísticos.
¿Transformación de datos como ventaja o parte de un proceso?
La transformación de datos por sí sola ofrece muchas ventajas, especialmente cuando las empresas llevan los datos de diferentes fuentes a un formato coherente para su análisis o elaboración de informes. Sin embargo, suele desplegar todo su potencial dentro de un proceso más amplio, ya sea el análisis de datos, el aprendizaje automático u otras aplicaciones empresariales. Dentro de dichos procesos, la Transformación de Datos permite la integración y el análisis de datos sin fisuras. En última instancia, esto conduce a mejores decisiones, optimizaciones e innovaciones.
Herramientas de transformación de datos: 5 proveedores establecidos
Para superar los retos asociados a la transformación de datos, las empresas deben ante todo elegir el software de transformación de datos adecuado. Esto tiene un enorme impacto en la cantidad de trabajo que realmente supone la transformación y preparación de sus datos. He aquí 5 servicios de transformación de datos que automatizan gran parte del procesamiento de datos:
Talend
Talend es una herramienta ETL de código abierto ampliamente utilizada. Los clientes pueden utilizarla para capturar datos de diversas fuentes, transformarlos y convertirlos a distintos formatos. Talend tiene una interfaz gráfica fácil de usar y también admite transformaciones complejas mediante el uso de secuencias de comandos y código personalizado.
Konfuzio
Konfuzio es un proveedor líder de procesamiento y transformación de documentos basados en IA. La plataforma utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para extraer y transformar información de documentos no estructurados. Esto resulta especialmente útil para las empresas que desean procesar y analizar grandes cantidades de datos no estructurados, como los procedentes de textos, informes y documentos. Konfuzio permite automatizar todos los pasos de captura y transformación de datos. De este modo, las empresas ahorran mucho tiempo y recursos.
Informatica
Informatica ofrece funciones como la comprobación de la calidad de los datos, la transformación y la migración. La plataforma de transformación de datos permite a los usuarios extraer, limpiar, transformar y cargar datos de varias fuentes en distintos formatos de destino. También cuenta con funciones avanzadas como el enmascaramiento y la anonimización de datos para garantizar la seguridad.
Fábrica de datos de Microsoft Azure
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Más información
Azure Data Factory es un servicio basado en la nube de Microsoft que permite la extracción, transformación y carga de datos. Se integra perfectamente con otros servicios de Azure y proporciona potentes capacidades de procesamiento de datos. Los usuarios pueden Canalización de datos que extraen, transforman y cargan datos de distintas fuentes a distintos destinos. La plataforma también ofrece supervisión, registro y escalabilidad para escenarios complejos de transformación de datos.
Apache NiFi
Apache NiFi es una plataforma de transformación de datos de código abierto que permite la integración, transformación y movimiento de datos. Proporciona una interfaz web fácil de usar para crear flujos de datos que capturan y transforman datos de múltiples fuentes. NiFi también admite el procesamiento de datos en tiempo real y ofrece diversos procesadores para la manipulación de datos.
PREGUNTAS FRECUENTES
La transformación de datos es el proceso de transformar y preparar los datos para hacerlos aptos para el análisis, el tratamiento y la elaboración de informes. Esto incluye cambiar los tipos de datos, filtrar, combinar datos de diferentes fuentes y reorganizar columnas o filas. La transformación de datos es crucial para que la transformación digital transforme los datos brutos en una forma útil que permita mejorar la comprensión y la toma de decisiones.
El aprendizaje automático desempeña un papel fundamental en la transformación de datos. Acelera el proceso reconociendo automáticamente patrones en los datos. Esta capacidad le permite transformar y optimizar los datos de forma eficiente. Esto conduce a resultados más rápidos y precisos. Además, el aprendizaje automático permite tomar decisiones informadas al obtener automáticamente información valiosa a partir de los datos transformados.
Las empresas pueden elegir entre diversas herramientas de transformación de datos. El proveedor Konfuzio hace que el procesamiento de datos sea especialmente eficiente. Esto se debe a que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para que las empresas puedan extraer y transformar automáticamente sus datos según sus propias especificaciones y pasarlos a flujos de trabajo posteriores. De este modo, el software resuelve importantes retos de la transformación de datos, como garantizar su calidad.
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