¿Qué es la ingesta de datos? Una guía completa para los amantes de los datos y los líderes financieros

Tabla de contenido

• ¿Qué es la ingesta de datos?
• Ingesta de datos en tiempo real o por lotes en contabilidad y finanzas
• Componentes clave de la ingesta de datos
• 8 herramientas de ingesta de datos: una inmersión profunda en las aplicaciones financieras
• Conclusión: El poder de la ingesta eficiente de datos

¿Qué es la ingesta de datos?

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.

Ingesta de datos en tiempo real o por lotes en contabilidad y finanzas

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.

Ingestión de datos en tiempo real: procesamiento instantáneo para obtener información inmediata

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.

Ventajas clave

• Información inmediata para la toma de decisiones críticas
• Prevención del fraude y supervisión del cumplimiento mejorados
• Respuesta más rápida a las transacciones de los clientes

Ejemplo de ingesta de datos en tiempo real en contabilidad y finanzas

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.

• Cuando un cliente pasa su tarjeta de crédito en un país extranjero, los datos de la transacción se introducen inmediatamente en el sistema de detección de fraudes del banco.
• Los algoritmos de IA analizan la transacción en milisegundos y la comparan con el comportamiento histórico de gasto del cliente.
• Si el sistema detecta una anomalía, desencadena una alerta automática al banco y, potencialmente, congela la cuenta para evitar actividades no autorizadas.
• El cliente recibe un notificación en tiempo real solicitando la verificación.

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).

Otros casos de uso en finanzas/contabilidad

• Plataformas de negociación de acciones — la ingesta de datos en tiempo real garantiza que los mercados financieros reciban actualizaciones de precios inmediatas, lo que permite a los operadores tomar decisiones en fracciones de segundo.
• Procesamiento automatizado de facturas — cuando se recibe una factura por correo electrónico, un Herramienta de OCR basada en IA como Procys extrae los datos relevantes en tiempo real, actualizando el sistema de contabilidad sin intervención humana.
• Sistemas de aprobación de préstamos — los prestamistas evalúan el historial financiero de los solicitantes al instante para aprobar o rechazar las solicitudes de préstamo en cuestión de segundos.

Ingestión de datos por lotes: procesamiento estructurado y programado

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.

Principales beneficios de la ingestión por lotes

• Más eficiente para procesar grandes conjuntos de datos
• Reduce la sobrecarga del sistema al funcionar durante las horas de menor actividad
• Garantiza datos estructurados y validados para el cumplimiento

Ejemplo de ingesta de datos por lotes en contabilidad y finanzas

Consideremos un sistema de declaración de impuestos corporativos que consolida los datos financieros de varios departamentos al final de cada día hábil.

• A lo largo del día, las transacciones financieras se producen en diferentes departamentos (por ejemplo, ventas, nómina, cuentas por pagar).
• En lugar de actualizar los registros en tiempo real, el sistema recopila y tiendas estas transacciones en el almacenamiento temporal de datos.
• En medianoche, el sistema ingiere todas las transacciones en un proceso por lotes, compilando estados financieros e informes fiscales.
• Los contadores reciben un informe consolidado a la mañana siguiente, listo para la auditoría y la presentación de impuestos.

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

• Conciliación financiera de fin de mes — al final de cada mes, las empresas procesan todas las facturas, gastos e ingresos en un lote para cerrar los estados financieros.
• Procesamiento de nóminas — los salarios, las deducciones fiscales y los beneficios de los empleados generalmente se calculan y procesan en un lote al final de un ciclo de nómina.

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.

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Componentes clave de la ingesta de datos

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:

1. Fuentes de datos
2. Capas de ingestión
3. Procesamiento y transformación
4. Almacenamiento
5. Monitorización y seguridad
6. Integración

1. Fuentes de datos: de dónde provienen los datos

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:

• Sistemas ERP (SAP, Oracle): proporcionan datos de transacciones, informes financieros y datos de ventas.
• Software de contabilidad (QuickBooks, Xero, FreshBooks): proporciona facturas, registros de pagos e informes de gastos.
• APIs bancarias — obtenga datos de transacciones en tiempo real para la detección de fraudes y el análisis financiero.
• Correos electrónicos y archivos PDF — extraer datos de facturas y recibos utilizando Herramientas de OCR como Procys.

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.

2. Capa de ingesta de datos: recopilación y transferencia de datos

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:

• ETL (extracción, transformación, carga) — los datos se extraen, transforman y, a continuación, se cargan en un almacén de datos (por ejemplo, para la presentación de informes fiscales).
• ELT (Extraer, cargar, transformar) — los datos se cargan primero en el almacenamiento y luego se transforman (útil para el análisis de big data).
• Ingestión de streaming — utiliza canalizaciones en tiempo real para la supervisión instantánea de las transacciones.

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.

3. Procesamiento y transformación de datos: hacer que los datos sean utilizables

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:

• Conversiones de divisas — estandarizar las transacciones multidivisa para los informes financieros globales.
• Deduplicación de datos — eliminar las transacciones duplicadas para evitar errores contables.
• Estandarización de formatos — convertir diferentes formatos de factura en una estructura común.
• Comprobaciones de validación — garantizar que las transacciones cumplan con regulaciones como SOX y GDPR.

La limpieza y estandarización de los datos evita errores en los estados financieros, los informes de cumplimiento y los registros de auditoría.

4. Almacenamiento de datos: donde se guardan los datos para su análisis

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

• Almacenes de datos (Google BigQuery, Snowflake), que almacenan datos financieros estructurados para su análisis a largo plazo.
• Lagos de datos (Amazon S3, Azure Data Lake), destinados a almacenar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
• Almacenamiento en la nube (Google Drive, OneDrive), que podemos usar para almacenar facturas en PDF y extractos bancarios.

La elección del almacenamiento adecuado garantiza el cumplimiento, la escalabilidad y la recuperación rápida de los datos para la previsión financiera.

5. Monitorización y seguridad de los datos: garantizar el cumplimiento y la integridad

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

• Control de acceso — limitar el acceso a los datos únicamente a los usuarios autorizados.
• Cifrado — proteger los datos confidenciales en tránsito y en reposo.
• Cumplimiento normativo — garantizar que los datos cumplan con estándares como GDPR, SOX y PCI DSS.
• Monitorización en tiempo real — detectar anomalías, como el acceso no autorizado a los datos o la falta de transacciones.

Las brechas de seguridad o los fallos de cumplimiento pueden provocar sanciones financieras y daños a la reputación.

6. Integración de datos: permite una conectividad perfecta

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

• Conectar una herramienta de contabilidad como Microsoft Business Central a Procys, herramienta de OCR basada en inteligencia artificial para automatizar el procesamiento de facturas.
• Sincronización de datos de transacciones con Sistemas ERP para la reconciliación automática.
• Integración de conjuntos de datos con almacenamientos en la nube para acceder a él desde un punto de control centralizado.

La integración mejora la eficiencia operativa, la precisión de los informes y la toma de decisiones.

8 herramientas de ingesta de datos: una inmersión profunda en las aplicaciones financieras

Procys: OCR y automatización de documentos con tecnología de inteligencia artificial

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

• Ingestión automatizada de documentos, para extraer datos de archivos PDF, correos electrónicos, facturas escaneadas y recibos.
• OCR (reconocimiento óptico de caracteres) con tecnología de inteligencia artificial, que convierte el texto no estructurado en datos legibles por máquina.
• Integraciones fluidas, para conectarse con otros sistemas de contabilidad y ERP.
• Procesamiento por lotes y en tiempo real para la carga masiva de documentos y la ingesta en tiempo real para la captura de documentos sobre la marcha.
• Validación y cumplimiento inteligentes, garantizando la precisión de los datos, reduciendo los errores en los registros financieros y garantizando el cumplimiento del RGPD, las certificaciones ISO y otras normativas. 

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

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

• Soporta alta velocidad ingesta de datos en tiempo real
• Arquitectura distribuida y escalable
• Puede gestionar millones de eventos por segundo
• Se integra con sistemas bancarios, herramientas de detección de fraudes y plataformas de negociación de acciones

AWS Glue

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

• Soportes ingestión de lotes y microlotes
• Automatiza el descubrimiento y la transformación de esquemas
• Se integra con Amazon S3, Redshift y Athena
• No se requiere administración de infraestructura

Google Cloud Dataflow

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

• Totalmente gestionado y sin servidor
• Empuñaduras ingestión en tiempo real y por lotes eficientemente
• Ideal para sistemas de detección de fraude y gestión de riesgos
• Se escala automáticamente en función de la carga de trabajo

Five Tran

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

• Soportes ingestión de datos por lotes
• Conectores prediseñados para más de 300 fuentes de datos
• Actualizaciones automáticas de esquemas
• Funciona con QuickBooks, SAP y NetSuite

Talend

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

• Interfaz de arrastrar y soltar para diseñar canalizaciones de datos
• Ingestión en tiempo real, por lotes y microlotes capacidades
• Funciones sólidas de seguridad y cumplimiento (GDPR, SOX)
• Funciona con Sistemas ERP, CRM y almacenamiento en la nube

Airbyte

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

• Soportes ingestión de lotes y microlotes
• Más de 300 conectores prediseñados para bases de datos y servicios en la nube
• Personalizable y de código abierto
• Funciona bien con Google BigQuery, Snowflake y Redshift

IBM DataStage

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

• Ingestión por lotes, en tiempo real y por microlotes apoyo
• De nivel empresarial seguridad de datos y cumplimiento características
• Arquitectura escalable para gestionar grandes conjuntos de datos
• Se integra con IBM Cloud, Oracle y SAP

Conclusión: el poder de la ingesta eficiente de datos

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.

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