“Data Blending es el proceso de combinar datos de diferentes fuentes en un único conjunto de datos para su análisis y visualización. No se trata de una unión física de las tablas, sino de una combinación lógica que permite crear visualizaciones y obtener información a partir de múltiples fuentes de datos”.
¿Qué es Data Blendig?
La combinación de datos es el proceso de combinar varias fuentes de datos para crear un único conjunto, que puede presentarse visualmente en un cuadro de mando o en otro tipo de visualizaciones para, a continuación, procesarse o analizarse. Las empresas obtienen sus datos de diversas fuentes y los usuarios pueden querer reunir, temporalmente, diferentes conjuntos para comparar sus relaciones o responder a una pregunta concreta.
Por ejemplo, las herramientas de Data Blending permiten “mezclar” y “combinar” datos de hojas de cálculo, provenientes de análisis web, sistemas empresariales y aplicaciones en la nube, entre otros.
Sin duda, esta es una herramienta poderosa para combinar datos de diversas fuentes y obtener información valiosa para la toma de decisiones empresariales.
¿Para qué sirve la combinación de datos?
Los datos creados por las organizaciones o disponibles para ellas no dejan de crecer. Este proceso de combinar múltiples fuentes puede acelerar el consumo de esos datos sin necesidad de recurrir a científicos de datos u otros especialistas. Cuando se mezclan datos de múltiples fuentes, se puede obtener una visión más profunda y revelar información clave para la organización.
Las herramientas de combinación de datos pueden ofrecer a los usuarios no técnicos resultados rápidos en áreas como ventas, marketing o finanzas. Por ejemplo, los usuarios del departamento de marketing pueden combinar datos de un sistema CRM y una hoja de cálculo con información sobre la rentabilidad de los productos. Así podrían ver rápidamente qué productos no solo generan mayor rentabilidad, sino que también tienen un mayor atractivo o genera mayor interés en los clientes.
Por otra parte, la alta dirección podría tomar decisiones de forma más rápida y basada en datos. Cuando se va más allá de los informes estándar combinando múltiples fuentes de datos (una plataforma como Sisense funciona muy bien para esto), se pueden utilizar visualizaciones más ricas para ver los datos, como un panel de informes que se rellena automáticamente con datos en tiempo real. De esta forma, se puede utilizar la combinación para revelar y responder a múltiples cuestiones de forma rápida para identificar niveles de rotación, tasas de cierre o el avance del Funnel de Ventas.
Con Sisense, podrás combinar múltiples fuentes de datos sin esfuerzo, sin necesidad de conocimientos especializados ni herramientas complejas.
- Canalización avanzada de datos
- Preparación de datos basada en IA
- Vistas personalizadas para cada usuario
- Cuadernos integrados para análisis avanzados
Pasos a tener en cuenta para una combinación de datos eficiente
La configuración de un proceso de combinación de datos puede resultar compleja. Para simplificarlo, vamos a dividirlo en tres partes:
Recopilar los datos
En primer lugar, es posible que tengamos que reunir la información que necesitamos de múltiples fuentes, como hojas de cálculo de Excel, bases de datos en la nube o residente en nuestras infraestructuras, Google Analytics o aplicaciones de Redes Sociales. Tendremos que planificar el proceso con antelación, porque puede llevar algo de tiempo conseguir los accesos y los permisos pertinentes para acceder y conectar estas fuentes de información.
Unir y combinar los datos
A continuación, llega el momento de unir los datos. Aquí es donde una plataforma analítica como Sisense resulta realmente útil. Combina tus fuentes y cárgalos en un destino, como un Data Warehouse, donde serán accesibles para todos los que necesiten consultarlos.
Limpiar y refinar los datos
Por último, limpia y refina los datos. Elimina lo que esté incompleto o sea incorrecto y modifica el resto para que tenga el formato adecuado y esté optimizado para un análisis más preciso. Ten en cuenta que Sisense cuenta con asistentes basados en IA para ayudarte en el proceso.
Métodos para combinar los datos
Si quieres crear gráficos, informes y visualizaciones basados en dos o más fuentes, tendrás que combinar los datos. Tienes varias opciones para hacerlo.
Basado en las relaciones
El método de combinación de datos más común es mediante relaciones. Mediante las relaciones, puedes unir datos de varias tablas, lo que la convierte en la forma más flexible y dinámica de combinar fuentes de datos. También es el método más sencillo e intuitivo.
Basado en JOINS
Las uniones (JOINS) son otra opción disponible para combinar sus datos. Unir tablas significa definir físicamente los datos y fusionarlos en una única tabla. Puedes utilizar un diagrama de Venn para mostrar estas uniones. Este método es el más adecuado para las combinaciones de datos que pueden utilizar una única tabla, como la seguridad a nivel de fila y los filtros de extracción.
Basado en la Combinación de Datos
Si deseas analizar datos de fuentes ya publicadas, el mejor método que puedes utilizar es la mezcla de datos. Las mezclas consultan individualmente cada fuente de datos por separado y presentan los resultados en una única visualización. Las fuentes de datos nunca se unen físicamente. Esto tiene sentido cuando las tablas tienen diferente nivel de detalle, o si los datos necesitan cierto trabajo de limpieza.
¿Integración o combinación de datos?
El uso de estos términos puede variar y conviene tener en cuenta sus diferencias.
Por integración de datos nos referimos a una limpieza, refinamiento y combinación más exhaustiva de datos de diferentes fuentes. Por ejemplo, un departamento de IT puede usar uniones de bases de datos para integrar datos en un único conjunto. Este nuevo conjunto de datos puede estar disponible en un almacén de datos para uso general.
En cambio, la combinación de datos suele realizarse de forma espontánea para responder a una pregunta específica. Una vez respondida la pregunta, la versión combinada de los datos puede descartarse, dejando intactos los archivos de datos originales.
Diferencias entre fuentes primarias y secundarias
La combinación de datos requiere una fuente de datos primaria y una o varias fuentes secundarias.
Antes de empezar a combinar los datos, es necesario definir las fuentes de datos primarias y secundarias. Necesitarás una fuente primaria (datos originales recopilados directamente de sus usuarios), que se combinará con una o más fuentes secundarias (datos recopilados previamente). Los datos primarios generalmente se ubican en el lado izquierdo de la combinación de datos.
Esta buena práctica permite un análisis de datos con diferentes niveles de granularidad. También facilita la comparación de datos de diferentes bases de datos que miden campos dispares, lo que podría ahorrar mucho tiempo en la preparación de datos y la creación de nuevos conjuntos de datos.
¿Existen desventajas?
Algunas herramientas de combinación de datos podrían no conservar todos los detalles al combinar un conjunto de datos determinado.
Por ejemplo, el software de visualización de datos puede combinar datos simplemente agregando otros datos. En este caso, los usuarios obtendrán vistas rápidas e información resumida de los datos combinados. Sin embargo, podría no ser posible una exploración más profunda. Los usuarios podrían no poder formular preguntas ad hoc, lo que a su vez podría limitar la creatividad y la innovación.
Las ventajas: analíticas para todos
Las herramientas de Data Blending más potentes facilitan la combinación conservando al mismo tiempo los detalles de cada elemento. También se pueden mantener las conexiones lógicas entre los elementos. De esta forma, los usuarios pueden explorar los datos sobre la marcha y realizar nuevos cálculos para obtener más información y pueden formular nuevas preguntas a sus datos según sus necesidades, sin depender del departamento de TI para realizar integraciones de bases de datos más complejas.
Y con Sisense, te facilitaremos el camino para aprovechar todas sus ventajas.
¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar su enfoque para combinar los datos y facilitar que tus usuarios puedan tomar decisiones con mayor inteligencia, rapidez y fiabilidad?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, 2024