Procesamiento de datos: ejemplos, etapas, tipos e importancia

El procesamiento de datos se asoma como una solución y al mismo tiempo como un reto ante la inagotable gestión de información a la que las empresas deben hacer frente, independientemente de su sector económico. Y es que el correcto desempeño que tengan los equipos especializados para esta tarea (como los de Data Analytics), determinará un gran porcentaje del rendimiento y productividad de los trabajadores y, por ende, de toda la empresa.

¿Qué significa procesamiento de datos?

El concepto de procesamiento de datos hace referencia a la acción de juntar y gestionar elementos o datos (bytes, kilobytes, megabytes, etc.) con la finalidad de elaborar información importante y útil que permita conseguir una constante mejora en todas las actividades. Asimismo, un buen procesamiento facilita tener en todo momento datos que muestren la realidad que vive la empresa, concediendo así una visión precisa para cualquier toma de decisiones.

Importancia del procesamiento de datos

La principal importancia del procesamiento de datos recae en la efectividad y agilidad con la que se gestiona la data para obtener información de valor que ayude en la optimización de actividades. De igual forma, debido a la imparable digitalización de procesos que experimentan todos los sectores de la sociedad, se debe contar con un procesamiento de datos capaz de manejar efectivamente toda esa carga de información en el menor tiempo posible.  

Tipos de procesamiento de datos

Al ser esta actividad una necesidad latente en el mundo actual, es normal encontrarse con los siguientes tipos de procesamientos de datos: 

• Procesamiento de datos en investigación: Se encarga de recoger datos cualitativos y cuantitativos con la intención de probar o refutar una teoría y/o tomar decisiones empresariales. En esta última, se aplica mediante un procesamiento de datos en una investigación comercial, es decir se recogen datos sobre las preferencias de los consumidores, movimientos de la competencia, etc.; que faciliten la toma de decisiones estratégicas y a su vez la mejora de productos y servicios. 

• Procesamiento de datos estadísticos: Busca mediante la adquisición, procesamiento y análisis de datos, conseguir valores estadísticos relevantes al transformar los datos y microdatos conseguidos en estadísticas e indicadores sobre algún tema en concreto. Por ejemplo, el impacto que puede estar generando el lanzamiento de un nuevo producto en el mercado. 

• Procesamiento de datos manual: Se realiza cuando se involucran recursos humanos y no tecnológicos, haciéndolo lento y poco eficiente en la actualidad. Y es que debido al registro de datos mediante lápiz y papel al igual que el uso de cálculos mentales, se generan pérdidas de tiempo en la clasificación y almacenamiento que termina en la destrucción de cualquier rentabilidad. 

¿Cuáles son las 4 etapas del procesamiento de datos?

Entre las principales etapas encontramos las siguientes: 

1. Recopilación de datos: Al ser el primer y el más determinante paso en el procesamiento de datos, se debe extraer la información de fuentes confiables y seguras, ya que de ello dependerá el valor de la información obtenida.

2. Preparación de datos: En esta etapa, también llamada preprocesamiento, los datos recolectados son verificados minuciosamente para detectar errores (datos redundantes, incompletos o incorrectos). De esta forma, se organizan y se limpian los datos seleccionados que estarán en el procesamiento posterior. 

3. Procesamiento de datos: Tiene como tarea interpretar los datos ingresados de la etapa anterior. El procesamiento puede llegarse a efectuar mediante análisis, visualización y técnica de filtrado de datos. Sin embargo, a causa de los avances tecnológicos, ahora se puede realizar por medio de algoritmos de machine learning. 

4. Almacenamiento de datos: Una vez procesada toda la información, finalmente el procesamiento de datos entrará en su última etapa. En esta etapa los datos recolectados y seleccionados serán almacenados para su inmediato o futuro uso.

Ejemplo del procesamiento de datos

Debido a la variedad de necesidades que presentan las empresas, es común encontrar un gran número de ejemplos de procesamiento de datos (locales y en la nube en formato SaaS) que ofrecen soluciones a corto y largo plazo de la carga de información que se sufre a diario. Entre estas soluciones se encuentran las aportadas por los Data Centers, que se encargan a través de hardware informático del procesamiento de datos de los equipos conectados, de una forma rápida y eficaz. 

Un ejemplo de procesamiento de datos de este tipo, es el proporcionado por Rittal en sus equipos de Data Center formato contenedor que no solo brinda una buena gestión, rendimiento y productividad, sino que también garantiza una amplia seguridad en los procesos que envuelven a las distintas etapas.