Ingestión de datos
« Back to Glossary IndexResumen rápido
La ingesta de datos es el proceso de recopilar, transferir y almacenar datos de múltiples fuentes en un sistema centralizado para su análisis. Esta guía explora los tipos de ingestión de datos, sus ventajas y las mejores prácticas, ayudando a las empresas a mejorar la calidad de los datos y la toma de decisiones. Descubre cómo una ingestión de datos eficiente mejora la gestión de clientes potenciales y cómo Growform simplifica la recopilación de datos con formularios potentes y de alta conversión.
¿Quieres saber más sobre la ingestión de datos?
La ingesta de datos es el núcleo de cualquier estrategia de datos sólida. Permite a las empresas recopilar y cargar datos sin procesar de diversas fuentes en un sistema centralizado. En lo que respecta a la generación de clientes potenciales, una ingesta de datos eficaz te ayuda a sacar el máximo partido de tus datos de clientes potenciales.
Entonces, ¿cómo funciona todo esto? En este artículo de Growform, exploramos la ingestión de datos, sus tipos, flujo de trabajo, ventajas y retos, y cómo puede ayudarte a agilizar la gestión de tus datos para obtener mejores resultados.
¿Por qué escucharnos?
En Growform, proporcionamos un creador de formularios potente y fácil de usar, diseñado para impulsar la generación de clientes potenciales. Con funciones como formularios de varios pasos, lógica condicional e integraciones sin fisuras, nuestra plataforma ayuda a las empresas a captar clientes potenciales de alta calidad y mejorar las tasas de conversión.
Los clientes se benefician de una mayor cumplimentación de los formularios y de una gestión de clientes potenciales más inteligente y automatizada.
¿Qué es la ingestión de datos?
La ingesta de datos es el proceso de recopilación e importación de datos sin procesar de diversas fuentes a un sistema centralizado. Es la base de cualquier canalización de datos, ya que garantiza que los datos estén disponibles para su procesamiento, análisis y toma de decisiones informadas.
Por ejemplo, cuando recopilas datos como el nombre y el correo electrónico de un usuario a través de un formulario, esa información entra en el sistema mediante el proceso de ingestión de datos. Esto permite a tus equipos acceder a datos actualizados, que necesitan para tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos.
Tipos de ingesta de datos
- Ingestión de datos por lotes: Los datos se recopilan en grandes trozos a intervalos programados (por ejemplo, diariamente). Es perfecto para tareas no sensibles al tiempo, como procesar transacciones de clientes durante la noche.
- Ingestión de datos en tiempo real: Los datos se transfieren continuamente a medida que se generan. Este método es ideal para casos de uso que requieren información inmediata, como la detección de fraudes o las recomendaciones personalizadas.
- Microlotes: Método híbrido en el que se procesan pequeños lotes de datos a intervalos cortos, equilibrando las necesidades en tiempo real y la eficacia del procesamiento por lotes.
- Arquitectura Lambda: Combina el procesamiento por lotes y en tiempo real para garantizar una amplia disponibilidad de los datos con una latencia mínima.
Ingestión de datos vs. ETL
Aunque la ingesta de datos y el ETL (Extraer, Transformar, Cargar) están relacionados, desempeñan papeles diferentes en una canalización de datos:
- Ingestión de datos: El primer paso para trasladar datos brutos de diversas fuentes a un sistema de almacenamiento. Se centra simplemente en recoger y transferir datos para su posterior procesamiento.
Ejemplo: Un formulario de captación de clientes potenciales recoge datos en bruto (por ejemplo, nombre, correo electrónico) y los envía a un sistema CRM.
- ETL: Sigue a la ingesta e implica la limpieza, transformación y carga de datos en un sistema de almacenamiento, preparándolos para un análisis más profundo.
Ejemplo: Tras la ingesta, el ETL procesa los datos (por ejemplo, eliminando duplicados) y los transforma en un formato adecuado para el análisis, como el cálculo de las tasas de conversión de clientes potenciales.
En resumen, la ingestión de datos garantiza que los datos estén disponibles para su procesamiento, mientras que la ETL los prepara para un análisis significativo.
Ventajas de la ingestión de datos
Mejora de la calidad de los datos
La ingestión de datos garantiza que los datos brutos de múltiples fuentes se recopilen y estructuren correctamente, mejorando la calidad general. Los datos limpios y validados eliminan incoherencias y errores, permitiendo a las empresas trabajar con información fiable y de alta calidad. Al reducir la duplicación de datos y las imprecisiones, las empresas pueden tomar decisiones más informadas basadas en conjuntos de datos precisos.
Toma de decisiones más rápida
Con la ingestión de datos en tiempo real o casi real, las empresas obtienen acceso instantáneo a información actualizada, lo que permite acciones rápidas y estratégicas. Esta inmediatez beneficia a distintos equipos:
- Los equipos de marketing pueden perfeccionar las campañas basándose en las nuevas interacciones con los clientes.
- Los equipos de ventas pueden dar prioridad a los clientes potenciales a medida que llegan.
- El servicio de atención al cliente puede responder proactivamente a los problemas que surjan.
Mejor gestión de clientes potenciales
Una canalización de datos bien estructurada, respaldada por la ingestión automatizada, proporciona una visión unificada de la información de los clientes potenciales, lo que facilita su gestión y segmentación eficaz. Esto conduce a:
- Seguimiento y análisis más precisos de los clientes potenciales.
- Campañas de marketing personalizadas y adaptadas al comportamiento de la audiencia.
- Mejora el compromiso de los clientes y aumenta las tasas de conversión.
Cómo implementar la ingestión de datos
Paso 1: Recoger datos de las fuentes
El primer paso es recopilar datos de diversas fuentes, que pueden incluir:
- Bases de datos (SQL/NoSQL): Datos estructurados y semiestructurados de sistemas transaccionales o analíticos.
- API: Datos obtenidos de servicios externos como herramientas de marketing, plataformas CRM o redes sociales.
- Registros y flujos de eventos: Registros del sistema, eventos de la aplicación e interacciones del usuario en tiempo real.
- Sensores IoT: Datos de dispositivos inteligentes y wearables.
- Plataformas de terceros: Fuentes de datos externas, como bases de datos de estudios de mercado o plataformas publicitarias.
Para las empresas que utilizan Growform, este paso se simplifica gracias a las perfectas integraciones de nuestra plataforma con CRM, herramientas de análisis y plataformas de marketing.
Cuando tus usuarios envían un formulario, capturamos automáticamente los datos de los clientes potenciales y los ponemos a su disposición al instante para su posterior procesamiento.
Paso 2: Transformación y limpieza de datos
Los datos brutos suelen requerir transformaciones para garantizar su exactitud y utilidad antes del análisis. Los procesos clave incluyen:
- Limpieza de datos: Eliminación de entradas duplicadas, corrección de errores y tratamiento de valores omitidos.
- Normalización: Normalizar los formatos (por ejemplo, formatos de fecha, mayúsculas) para que sean coherentes.
- Enriquecimiento: Mejorar los datos fusionándolos con información adicional relevante, como añadir detalles demográficos al perfil de un cliente potencial.
El creador de formularios sin código de Growform tiene funciones como la validación, la lógica condicional y la captura de datos estructurada para garantizar que sólo entren en el sistema datos de clientes potenciales de alta calidad. Esto ayuda a refinar las entradas de los usuarios, facilitando la segmentación, puntuación y cualificación de los clientes potenciales de forma eficaz.
Paso 3: Almacenar y cargar datos
Una vez depurados, los datos se almacenan en un sistema adecuado para facilitar su recuperación y análisis. El método de almacenamiento depende de las necesidades de la empresa:
- Lagos de datos: Lo mejor para almacenar datos en bruto y no estructurados para procesarlos en el futuro (por ejemplo, AWS S3, Google Cloud Storage).
- Almacenes de datos: Ideales para datos estructurados y listos para consulta utilizados en análisis e informes (por ejemplo, Snowflake, BigQuery, Amazon Redshift).
- Almacenamiento en la nube: Proporciona soluciones de almacenamiento escalables y flexibles para empresas de todos los tamaños (por ejemplo, Azure Blob Storage, Google Drive).
Estructurando adecuadamente el canal de ingesta, las empresas pueden garantizar un acceso más rápido a datos fiables, lo que conduce a mejores conocimientos, una toma de decisiones más inteligente y estrategias de generación de clientes potenciales más eficientes.
Buenas prácticas de ingestión de datos
Las empresas deben seguir estas buenas prácticas para garantizar un proceso de ingestión de datos eficiente y fiable:
- Validación de datos: Garantiza la exactitud de los datos mediante comprobaciones automatizadas para filtrar errores, duplicados y entradas incompletas antes de la ingestión. La función de validación de datos de Growform ayuda a recopilar datos de clientes potenciales de alta calidad.
- Carga Incremental de Datos: Procesa sólo los datos nuevos o modificados en lugar de conjuntos de datos completos para ahorrar almacenamiento, reducir la redundancia y mejorar la velocidad de ingestión.
- Supervisión en tiempo real: Controla el rendimiento de la ingesta con alertas y paneles para detectar fallos, retrasos o problemas de calidad de los datos antes de que afecten a las operaciones.
- Medidas de seguridad: Protege los datos con encriptación, controles de acceso y cumplimiento de normativas como GDPR e HIPAA para mantener la privacidad y la seguridad
La ingestión de datos sin fisuras comienza con la recopilación de datos
La ingesta de datos es el núcleo de la gestión eficaz de datos, ya que garantiza que los datos sin procesar de diversas fuentes se recopilen, se limpien y se almacenen para su análisis. Pero el éxito empieza por capturar los datos de la forma correcta.
Growform simplifica la recopilación de datos con formularios intuitivos de varios pasos y lógica condicional. Nuestro constructor de formularios de fácil uso te permite crear formularios de captación de clientes potenciales de alta calidad que se validan e integran perfectamente con tu CRM, haciendo que tu proceso de ingestión de datos sea fluido y eficiente.
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