Explore el concepto y las aplicaciones de la ingesta de datos, incluida la forma en que impulsa el procesamiento de datos en tiempo real y por lotes con casos de uso reales en finanzas y contabilidad
La ingesta de datos es el proceso de recopilar e importar datos de varias fuentes a un sistema centralizado para su almacenamiento, procesamiento y análisis.
Este proceso es fundamental para las empresas que dependen de grandes conjuntos de datos para impulsar la toma de decisiones, mejorar las operaciones y obtener información competitiva.
Las organizaciones recopilan datos de múltiples fuentes, como bases de datos, API, dispositivos de IoT y plataformas de terceros. Sin embargo, estos datos a menudo no están estructurados, se distribuyen en diferentes formatos y residen en varias ubicaciones. Ingestión de datos ayuda a agilizar y automatizar el proceso de recopilación y preparación de estos datos, garantizando que esté disponible para aplicaciones de análisis, aprendizaje automático e inteligencia empresarial.
Se puede realizar la ingestión de datos en tiempo real, donde los datos se transmiten y procesan de forma continua a medida que llegan, o en lotes, donde los datos se recopilan y transfieren a intervalos programados. La elección del método de ingesta depende de las necesidades específicas de la empresa, incluidos el volumen de datos, la velocidad de procesamiento y el nivel de precisión requerido.
Este paso fundamental en la administración de datos es esencial para crear canalizaciones de datos confiables, escalables y eficientes.
Existen varios tipos de ingesta de datos, pero, como se mencionó anteriormente, podemos identificar dos métodos principales: ingestión en tiempo real y ingestión por lotes.
Estas dos metodologías pueden afectar a la eficiencia y la precisión, por lo que es importante distinguir el nivel de las aplicaciones y los beneficios que implican.
Además, ambos son fundamentales en financiero y contabilidad sistemas, ya que la ingestión de datos permite a las organizaciones procesar transacciones, analizar los informes financieros y garantizar el cumplimiento de la normativa.
Exploremos las diferencias entre ellos y examinemos cómo se aplican en un escenario empresarial de contabilidad/finanzas.
En tiempo real la ingestión de datos implica recopilar, procesar e integrar datos de forma continua tan pronto como se generan. Este enfoque garantiza una latencia mínima, lo que lo hace ideal para escenarios en los que se requiere una precisión actualizada al minuto.
UN sistema de detección de fraude en un banco monitorea las transacciones en tiempo real y comprueba si hay actividades sospechosas, como patrones de gastos inusuales o transacciones desde lugares de alto riesgo.
Esto instantáneo la ingesta y el análisis de datos reducen el riesgo de fraude, lo que garantiza la seguridad financiera de los clientes y el cumplimiento de las normas contra el lavado de dinero (AML).
Ingestión por lotes procesa los datos en intervalos predefinidos, como por hora, día o semana. Es adecuado para gestionar grandes volúmenes de datos que no requieren un procesamiento inmediato.
Consideremos un sistema de declaración de impuestos corporativos que consolida los datos financieros de varios departamentos al final de cada día hábil.
Este enfoque garantiza integridad y precisión de los datos, en particular para la presentación de informes reglamentarios, en los que las empresas deben verificar todas las transacciones antes de presentarlas.
Otros casos de uso en finanzas/contabilidad
Controles anuales de auditoría y cumplimiento — los organismos reguladores exigen que las empresas presenten datos financieros periódicamente, lo que convierte el procesamiento por lotes en un método eficiente para agregar y validar los informes.
La ingesta de datos es un proceso de varios pasos que implica varios componentes: cada uno desempeña un papel a la hora de garantizar la integridad, la velocidad y la precisión de los datos.
Podemos distinguir entre:
El primer paso en la ingesta de datos es identificar las fuentes de datos y conectarse a ellas. Pueden ser fuentes estructuradas, semiestructuradas o no estructuradas, según el caso de uso empresarial.
Ejemplos en finanzas y contabilidad:
Garantizar que las fuentes de datos sean confiables y estén bien integradas es primer paso y componente principal del proceso, ya que reduce los errores y mejora la eficiencia.
La capa de ingestión es responsable de obtener datos de las fuentes y enviarlos a un sistema de almacenamiento o procesamiento. Esto se puede hacer en tiempo real o en modo por lotes, según el caso de uso.
Métodos de ingestión comunes:
La selección del método de ingesta correcto garantiza que los datos se transfieran de manera eficiente, ya sea en tiempo real para la negociación de acciones o en lotes para el procesamiento de nóminas.
Los datos sin procesar suelen ser incompletos, inconsistentes o desestructurados, lo que dificulta su análisis. La capa de procesamiento limpia, transforma y estructura los datos antes de almacenarlos.
Cómo ayuda el procesamiento en las finanzas y la contabilidad:
La limpieza y estandarización de los datos evita errores en los estados financieros, los informes de cumplimiento y los registros de auditoría.
Una vez ingeridos y procesados, los datos deben almacenarse en un sistema escalable y seguro para su análisis y generación de informes.
Soluciones de almacenamiento comunes
La elección del almacenamiento adecuado garantiza el cumplimiento, la escalabilidad y la recuperación rápida de los datos para la previsión financiera.
La ingesta de datos debe cumplir con las normas de seguridad y las políticas de gobierno de datos, especialmente en las finanzas y la contabilidad, donde se procesan los registros financieros confidenciales.
Aspectos clave de seguridad y supervisión
Las brechas de seguridad o los fallos de cumplimiento pueden provocar sanciones financieras y daños a la reputación.
Para maximizar su valor, los datos ingeridos deben integrarse con otros sistemas empresariales para el análisis, la generación de informes y la automatización.
Ejemplos de integración de datos financieros
La integración mejora la eficiencia operativa, la precisión de los informes y la toma de decisiones.
Lo mejor para
Ingesta automatizada de documentos, extracción de datos basada en OCR e integración perfecta con los sistemas de contabilidad y ERP.
Por qué usar Procys para la ingestión de datos
Procys es un sistema impulsado por la inteligencia artificial automatización de documentos y Extracción de datos basada en OCR plataforma diseñada para flujos de trabajo financieros, contables y administrativos. A diferencia de las herramientas de ingestión tradicionales que se centran en las conexiones a bases de datos o API, Procys se especializa en extraer datos estructurados de facturas, recibos, contratos y documentos financieros, integrándolos sin problemas en los sistemas de contabilidad.
Características principales
Caso de uso rápido en finanzas
Un director financiero de una empresa de contabilidad mediana puede utilizar Procys para ingerir y extraer datos automáticamente de cientos de facturas de clientes al día, sincronizándolo directamente con QuickBooks y Microsoft Dynamics CRM, eliminando la introducción manual y reduciendo el tiempo de procesamiento en más de un 80%.
Apache Kafka es una plataforma de transmisión de eventos de código abierto diseñada para la ingesta de datos en tiempo real y de alto rendimiento. Permite a las empresas procesar flujos de datos continuos con una latencia mínima.
Lo mejor para
Transmisiones de datos en tiempo real y arquitecturas basadas en eventos.
Características principales
AWS Glue es un servicio ETL administrado basado en la nube que automatiza la extracción, transformación y carga de datos en lagos de datos o almacenes. Es ampliamente utilizado para el procesamiento por lotes, pero también admite la ingestión de streaming.
Lo mejor para
Integración de datos y ETL sin servidor.
Características principales
Google Cloud Dataflow es una herramienta basada en la nube basada en Apache Beam que admite ingestión en tiempo real y por lotes para canalizaciones de datos a gran escala.
Lo mejor para
Procesamiento de datos en tiempo real y por lotes con una arquitectura sin servidor.
Características principales
Fivetran es una herramienta de ingesta de datos totalmente gestionada diseñada para sincronizar datos de varias fuentes en un almacén de datos. Requiere una configuración y un mantenimiento mínimos.
Lo mejor para
Gestión automatizada de la canalización de datos.
Características principales
Talend es una herramienta versátil de ingesta de datos y ETL que admite la ingesta de datos en tiempo real, por lotes y en la nube. Se usa ampliamente en información financiera y cumplimiento normativo.
Lo mejor para
Integración de datos empresariales y de código abierto.
Características principales
Airbyte es una alternativa de código abierto a las herramientas ELT comerciales como Fivetran. Permite a las empresas: ingerir y replicar datos de varias fuentes en almacenes de datos en la nube.
Lo mejor para
ELT de código abierto con sólidas capacidades de integración.
Características principales
IBM DataStage es una solución ETL de nivel empresarial que proporciona una sólida ingestión, transformación y gobernanza de datos capacidades. Se usa comúnmente en industrias reguladas como la banca y los seguros.
Lo mejor para
ETL de nivel empresarial y transformación de datos
Características principales
La ingesta de datos es la columna vertebral de las operaciones financieras y empresariales modernas, ya que permite a las organizaciones recopilar, procesar y analizar datos de múltiples fuentes de manera eficiente.
Ya sea a través de procesamiento por lotes para informes financieros estructurados, ingestión en tiempo real para la detección de fraudes, o enfoques híbridos para flujos de trabajo optimizados, las empresas que implementan estrategias sólidas de ingesta de datos obtienen una ventaja competitiva.
Al aprovechar las herramientas adecuadas, las empresas pueden reducir la carga de trabajo manual, mejorar la precisión de los datos, garantizar el cumplimiento de las normas financieras y acelerar la toma de decisiones. Desde grandes empresas que gestionan grandes volúmenes de transacciones hasta pequeñas empresas que automatizan el procesamiento de facturas, la capacidad de ingerir datos de manera eficiente es clave para impulsar la productividad y la excelencia operativa.
Para las organizaciones que buscan optimizar la ingesta de datos basada en documentos y la automatización financiera, Procys ofrece una solución basada en inteligencia artificial que transforma los datos no estructurados en información estructurada.
Con OCR automatizado, extracción en tiempo real e integración perfecta con los sistemas de contabilidad y ERP, Procys ayuda a las empresas a eliminar la entrada manual de datos, reducir los errores y mejorar la eficiencia.