Student experience Official Master's Degree in Data Science and Business Analytics

We spoke with Cristina, a student at the Official Master's Degree in Data Science and Business Analytics of IMMUNE with the collaboration of the Metropolitan University of Education, Science and Technology of Panama UMECIT to find out about their experience.

What was your professional situation before you started your Master's degree?

I got my bachelor's degree a year ago, in September, so I hadn't really entered the world of work yet. So I decided to look for a specialisation option and that's when I started looking for options and I found this master's degree.

Why did you choose to train in data science?

My undergraduate degree was in finance, and within this sector I work in the following areas databases extensive. I wanted to delve a little deeper into this subject to be able to look for alternatives other than the typical specialisation that is done in my field, which is administrative, I wanted a master's degree that would lead me to be at the forefront, so to speak, something current.

I wanted an education that would make me stand out from the rest and something that I would enjoy.

How are you finding the experience?

It has been a challenge because, as I said before, I have a degree in bail bonds and I didn't know how to handle the subject. I had some basics in Python, but not much more. However, in the training all the basics are given at the beginning.

Thanks to the teachers that we have all the classes here, all the support material, it has made it a little bit easier for us to go deeper into the subjects.

What do you think of the professors of the Master in Data Science and Business Analytics?

They are people who have a vocation for teaching, you can tell, and I am very grateful to them because they are open to questions and to any concerns that may arise.

They are always attentive and have a lot of availability, patience and, above all, mastery of the sector.

What do you think of the methodology?

The methodology of the Master is very good and accessible.

It has the possibility to watch the recorded classes, which supports those of us who work and cannot see them at the moment and watch them on a recorded version.

Also, the teachers are always there to support us whenever we need them.

Really the methodology is optimal for the people we work with.

How has IMMUNE accompanied you throughout the process?

The accompaniment I have received from IMMUNE has been very good.

I am Ecuadorian, and I applied for the Official Master's Degree in Data Science and Business Analytics for a scholarship through the Higher Secretariat for Science and Technology and Innovation of my country.

During the process, an IMMUNE advisor helped me throughout the whole process. Also, throughout the process I have had different IMMUNE workers who have been attentive and have helped me.

Would you recommend IMMUNE Technology Institute?

Of course I do, with my eyes closed. My experience has been magnificent.

I have already told my university colleagues about this master's degree, and I have recommended them to train in non-traditional fields and with institutions that teach this excellently.

Database: the heart of the digital age

The databases are at the heart of the digital era, allowing organisations to store, organise y manage data efficiently. Since their invention, they have evolved to adapt to the changing needs of information storage and access, and today they are more relevant than ever. In this article, we will explore the different types of databases and provide examples to illustrate how they are integrated in various contexts and systems, such as Excel and SQL databases, as well as innovative distributed database systems.

Types and examples of databases

The databases vary in complexity, from simple spreadsheets to advanced systems for large corporations. Common examples include customer databases for businesses, academic records in universities and inventory management systems in retail.

Databases in Excel

Although it is not a traditional database system, Excel is widely used to manage data in the form of spreadsheets. Its accessibility and ease of use make it ideal for small businesses and personal use.

SQL databases

The language SQL (Structured Query Language) is essential for interacting with relational databases, allowing users to perform queries and modify data efficiently. Some tata types in SQL include INTEGER, VARCHAR, and DATE, among others, which define the nature of the data that can be stored in a column.

Types of databases that exist

There are several types of databaseseach with its own characteristics and optimal uses:

RelationalThe data are organised in tables related to each other by keys.
Non-Relational (NoSQL)including document, graph and key-value databases, suitable for large volumes of unstructured data.
DistributedThey run on multiple computers simultaneously and are essential for large-scale applications.

Distributed databases

The distributed databases increase efficiency by splitting the data load across multiple servers. This improves performance and offers greater resilience to failures compared to centralised systems.

Which are the most widely used in the world

Some of the most used databases include MySQLPostgreSQL, MongoDB and Oracle. These systems are noted for their robustness, flexibility and wide industry adoption:

MySQLwidely used in web applications, it is known for its ease of use and efficiency.
PostgreSQLpreferred for its compliance with standards and extensibility.
MongoDBNoSQL: represents NoSQL databases, popular for their scalability and flexibility.
Oracleis used by large companies, it stands out for its performance and advanced features.

Data and its manipulation

In all database systems, the DATA TYPES define the type of information that can be stored. These include numeric, text and binary types, each with their own rules and operations.

If you are interested in going deeper into the world of SQL databases and their manipulation, IMMUNE offers specific programmes such as the Data Science Master which approaches it from a holistic approach, the Bootcamp Data Analysis where you will learn in a practical way how to use databases. It is also possible to learn in a more specialised way how to displaying the data, programming SQL o PowerBI through short courses.

Why go for databases and their learning?

Firstly, because they are fundamental in today's society, being an essential part of our society. profile in high demand. More and more data is being handled in more and more massive ways, playing a key role in the decision making strategic.

The evolution of the DBs has taken us from simple flat files to complex distributed databases capable of operating across global networks. With the growing importance of big data and artificial intelligence, the ability to manage and analyse large data sets is more valuable than ever. This is reflected in the demand for professionals with advanced skills in SQL databases, NoSQL, and in the implementation of distributed systems.

In today's ecosystem, the basics in Excel remain a valuable tool because of their simplicity and accessibility. However, for managing large volumes of data and more complex applications, the SQL bases and the NoSQLwhich offer greater efficiency, speed and security. These tools enable businesses to extract value from their data, enhancing their ability to compete in an increasingly data-driven marketplace.

In addition, with the emergence of the distributed databasesIn addition, organisations can now enjoy a level of scalability and availability that was unthinkable just a decade ago. This not only improves responsiveness to market demands, but also opens up new possibilities for innovation and collaboration on a large scale.

The BBDD are more than just containers of information; they are the engine that drives innovation in almost every aspect of modern society. From mobile applications to global financial systems, their impact is pervasive. At IMMUNE, we recognise that mastering databases is essential to the future of technology and we offer an education that prepares students to lead this transformation.

Find out more about our Data Science courses using the form below!

Data mining: the analytics revolution in the age of big data

La minería de datos se ha convertido en la columna vertebral de la analítica moderna. Este proceso, que implica el data processing and its procesamiento, permite descubrir patrones significativos y conocimientos que pueden propulsar una empresa hacia el éxito. En un mundo impulsado por un volumen inmenso de información, la capacidad de filtrar y utilizar datos relevantes es más crítica que nunca.

¿Qué es la minería de datos?

La minería de datos, ¿qué es en realidad? Es una disciplina que combina técnicas de analysis y minería de datos, estadística y sistemas de información para transformar grandes bloques de datos en información valiosa. Esta información puede entonces ser utilizada para tomar decisiones basadas en datos, optimizar procesos y prever tendencias futuras.

La importancia de los datos calificados

Una fase crucial en la minería de datos es la calidad y preparación de los mismos. Datos precisos y bien estructurados son fundamentales para el análisis eficaz. En IMMUNE, entendemos que la calidad de los datos iniciales determina la calidad de los insights obtenidos. Por ello, en nuestro Data Science Master, enfatizamos la importancia de la limpieza y el pre-procesamiento de los datos.

Técnicas y herramientas empleadas

Existen diversas herramientas de minería de datos diseñadas para explorar grandes bases de datos, identificar patrones y establecer relaciones. Entre las herramientas más destacadas se incluyen plataformas de minería de datos y machine learning, que utilizan algoritmos para predecir comportamientos y tendencias.

Técnicas de minería de datos

The técnicas de minería de datos son variadas y dependen del objetivo específico del análisis. Algunos ejemplos incluyen la clasificación, la regresión, la segmentación y la detección de anomalías. Para entender mejor una de estas técnicas, te recomendamos leer Qué es el clustering y cómo comprender los datos.

Aplicaciones prácticas del data mining

Un ejemplo habitual de la aplicación de la minería de datos es su uso en el sector financiero, donde las instituciones aplican modelos predictivos para evaluar riesgos de crédito.

En el ámbito de la salud, se utiliza para mejorar la atención al paciente y predecir brotes epidémicos.

Pero, la minería de datos no se limita a sectores financieros o de salud; su impacto en el comercio electrónico es igualmente transformador. Las empresas utilizan la minería para personalizar las experiencias de compra, optimizar las cadenas de suministro y aumentar la retención de clientes.

Al analizar patrones de compra y comportamientos de navegación, las empresas pueden crear ofertas personalizadas que aumentan significativamente las conversiones.

¿Cómo se relacionan la minería de datos y Big Data?

La relación entre la minería de datos y big data es más que estrecha: es simbiótica. El big data ofrece un vasto universo de información, mientras que la minería de datos proporciona las herramientas analíticas necesarias para interpretar esa información y convertirla en conocimiento accionable.

En este extenso océano de datos, es crucial no solo recolectar la información, sino también extraer patrones e información que ayuden a tomar decisiones críticas de negocio. Las avanzadas técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático juegan un papel integral en este proceso, automatizando y perfeccionando esta búsqueda de patrones y correlaciones que de otro modo serían inextricables. Estos métodos se han vuelto indispensables en la era del big data, permitiendo a las empresas no solo reaccionar a los cambios del mercado, sino anticiparlos.

Entender el papel que juegan estas tecnologías en la transformación de los datos brutos en estrategias de negocios es crucial, y es una área explorada por los expertos en los campos de la ciencia de datos y la analítica avanzada.

Qué beneficios y ventajas presenta la minería de datos

Descubrimiento de patrones ocultos y relaciones inesperadas: la minería de datos es esencial para identificar patrones no evidentes y conexiones entre variables en grandes conjuntos de datos. Esta habilidad es crucial en áreas como la detección de fraudes, donde los patrones ocultos pueden indicar actividades sospechosas.
Toma de decisiones basada en datos: al proporcionar insights basados en datos, la minería de datos permite a las empresas tomar decisiones más informadas y basadas en evidencia. Esto lleva a una mejor asignación de recursos, estrategias de marketing más efectivas y una planificación empresarial más acertada.
Aumento de la eficiencia operativa: las organizaciones pueden usar la minería de datos para optimizar sus procesos operativos, reduciendo costos y mejorando la eficiencia. Por ejemplo, en la gestión de la cadena de suministro, puede prever la demanda de productos, ayudando a evitar tanto el exceso de stock como las situaciones de stock insuficiente.
Mejora de la experiencia del cliente: la minería de datos ayuda a las empresas a entender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes. Esto se traduce en una mejora en la personalización de los servicios, lo que a su vez aumenta la satisfacción del cliente y fomenta la lealtad a la marca.
Predicción de tendencias futuras: con la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos históricos, la minería de datos es fundamental para predecir tendencias futuras. Esto es especialmente valioso en mercados volátiles y para anticipar cambios en el comportamiento del consumidor.
Innovación en productos y servicios: la minería de datos puede revelar necesidades no satisfechas o nuevos nichos de mercado, impulsando la innovación en productos y servicios. Las empresas pueden utilizar estos insights para desarrollar soluciones más adecuadas y competitivas.
Gestión del riesgo mejorada: en sectores como las finanzas y el seguro, la minería de datos es crucial para evaluar y gestionar riesgos. Al analizar patrones de datos históricos, las empresas pueden identificar riesgos potenciales con mayor precisión y tomar medidas preventivas.

Por qué aprender data mining

La minería de datos representa una ventaja competitiva inestimable en la era digital. Permite a las organizaciones no solo sobrevivir sino prosperar en un mercado saturado de información. Con la implementación de técnicas de análisis y minería de datos, las empresas pueden prever tendencias, mejorar la toma de decisiones y desbloquear nuevos caminos hacia la innovación.

En IMMUNE, comprendemos el valor de los datos y ofrecemos programas formativos de vanguardia, como nuestros másteres en Data Science, Inteligencia Artificial y Data Science y Data Science y Business Analytics, para capacitar a los profesionales en las habilidades necesarias para liderar esta transformación.

Find out more about our Data Science courses using the form below!

What is a Data Centre and how does it work?

The Data Centers juegan un papel clave a la hora de almacenar, procesar y distribuir datos a gran escala, permitiendo la funcionalidad de servicios esenciales en la nube. Básicamente son la espina dorsal que sostiene la conectividad moderna, abarcando desde aplicaciones cotidianas hasta operaciones empresariales críticas.

Su capacidad para garantizar la disponibilidad continua, la seguridad de datos y la escalabilidad los convierte en infraestructuras esenciales para empresas, organizaciones y usuarios individuales. Además, su evolución hacia entornos virtuales proporciona un nivel de flexibilidad y eficiencia sin precedentes.

But do you really know qué es un Data Center? Para que puedas conocer todos los entresijos de estos centros neurálgicos tecnológicos que sostienen gran parte de nuestra vida digital cotidiana, a continuación te explicamos todo lo que necesitas saber sobre el data center, qué es y cómo funciona, y cuál es la diferencia entre el Virtual data Center y los sistemas tradicionales.

¿Qué es un Data Center?

A Data Center, también conocido como Cloud Center, representa el núcleo dinámico de la infraestructura digital, donde se concentran y procesan grandes volúmenes de información, garantizando la seguridad y disponibilidad de los datos.

Sin embargo, su función va más allá de ser un mero almacén digital, siendo el epicentro tecnológico que facilita la conectividad y sostiene la entrega de servicios online, impulsando aplicaciones cruciales y respaldando operaciones en diversos sectores. El pilar fundamental del funcionamiento eficiente y constante de la sociedad contemporánea en el entorno digital.

¿Cómo funciona un Data Center?

En el corazón de un Data Center se encuentran los servidores, dispositivos de alto rendimiento que ejecutan aplicaciones y almacenan datos. Estos servidores se organizan en racks y se encuentran conectados a una intrincada red de alta velocidad que facilita que la transferencia de datos sea rápida.

La solidez de la infraestructura física se refuerza aún más con la implementación de sistemas de energía ininterrumpida (UPS) y generadores, garantizando una disponibilidad constante de servicios incluso en situaciones de emergencia.

Esta combinación de tecnología avanzada y medidas de respaldo garantiza no solo la velocidad y eficiencia en el procesamiento de datos, sino también la fiabilidad y la continuidad de los servicios alojados, consolidando así su papel esencial en el entramado digital moderno.

Ventajas de un Data Center

The Virtual Data Center ofrecen beneficios muy interesantes que permiten llevar a cabo operaciones críticas y mantener la conectividad sin interrupciones, garantizando la disponibilidad constante de servicios y la gestión eficiente de datos.

Su diseño centrado en la eficiencia energética y en la implementación de medidas de respaldo también contribuyen a un rendimiento óptimo, asegurando la viabilidad y el éxito de las operaciones digitales en diversos sectores.

Scalability: los Data Center pueden aumentar para adaptarse a la creciente demanda de datos, ofreciendo una solución flexible para empresas y para cualquier tipo de organización.
Seguridad: disponen de medidas de seguridad muy fuertes que garantizan la integridad de los datos, desde sistemas de monitoreo avanzados hasta acceso restringido.
Eficiencia energética: la mayoría de los Data Centers están diseñados para ser eficientes desde el punto de vista energético, aplicando prácticas y empleando tecnología para reducir el consumo de energía.
Disponibilidad continua: la redundancia de hardware y las medidas de respaldo garantizan que los servicios alojados en un Virtual Data Center estén disponibles prácticamente todo el tiempo, evitando interrupciones imprevistas.

Virtual Data Center versus Infraestructura tradicional

Si te estás preguntando si es mejor optar por un Virtual Data Center o mantener una infraestructura tradicional, a continuación te explicamos cuáles son las principales diferencias entre ambos sistemas.

Flexibility: un Virtual Data Center permite una mayor flexibilidad, ya que proporciona recursos en función de la demanda, evitando la inversión en hardware fijo.
Costos: la infraestructura tradicional puede requerir una inversión inicial significativa, mientras que un Virtual Data Center permite un modelo de pago por uso, reduciendo costos a largo plazo.
Gestión simplificada: la gestión de recursos en un entorno virtual es más ágil y centralizada, simplificando las operaciones en comparación con la infraestructura tradicional.
Adaptabilidad a la evolución tecnológica: los Virtual Data Center cuentan con una mayor capacidad para ajustarse y adoptar nuevas tecnologías de forma ágil, lo que supone una ventaja estratégica.
Elasticidad de recursos: los Virtual Data Center permiten escalar recursos según las necesidades de cada momento. De esta forma, las empresas pueden manejar picos de demanda sin reducir la eficiencia ni incurrir en costos innecesarios.
Acceso remoto y colaboración: la virtualización de los Data Centers facilita el acceso remoto a los recursos, permitiendo la colaboración eficiente de equipos distribuidos geográficamente. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino que además permite una mayor flexibilidad en el trabajo y la colaboración a distancia.

Ejemplos de Data Center

Los siguientes ejemplos ilustran la diversidad y la importancia de los Data Centers a la hora de facilitar servicios digitales a escala mundial.

Google Data Center: la infraestructura global de Google, alimentada por centros de datos distribuidos estratégicamente, garantiza la entrega rápida de servicios como búsqueda, correo electrónico y almacenamiento en la nube.
Amazon Web Services (AWS): AWS opera una red extensa de Data Centers para respaldar soluciones de almacenamiento y computación.
Microsoft Azure: con un gran número de Data Centers repartidos por todo el mundo, Azure proporciona una plataforma integral para el desarrollo y la implementación de aplicaciones en la nube.

Conviértete en experto en Cloud Computing con IMMUNE

Como acabamos de ver, en la era del Cloud Computing, los Data Centers se han convertido en la columna vertebral de nuestra era digital, proporcionando la infraestructura necesaria para garantizar la conectividad, el almacenamiento y el procesamiento de datos. Además, se encuentran en constante mejora para garantizar que nuestras experiencias digitales sean fluidas y seguras.

Por eso, no es extraño que los perfiles profesionales relacionados con este sector hayan experimentado una importante demanda en los últimos años. Si ya te dedicas al mundo tecnológico y quieres especializarte en esta rama, el Master in Cloud Computing Online es ideal para ello. Aprenderás a diseñar, implementar y gestionar infraestructuras basadas en la nube, comprendiendo a fondo los fundamentos de los Data Centers como elementos esenciales para la implementación de soluciones en la nube.

Find out more about our Data Science courses using the form below!

ETL: ¿qué es y cuáles son las herramientas más usadas?

ETL es un término que se encuentra que escuchamos con frecuencia en el mundo de la gestión y análisis de datos. La gestión de datos se ha convertido en un pilar básico de las operaciones empresariales y la toma de decisiones. Y, en este contexto, el ETL se convierte en un proceso fundamental. Un modelo que ha revolucionado la manera en la que las empresas de todo el mundo obtienen los datos y gestionan la información para tomar decisiones estratégicas. Pero, ¿sabes para qué sirve el ETL y qué es realmente?

En este artículo, te explicamos con todo detalle cómo funciona el sistema ETL y cuáles son las herramientas más usadas para la automatización de procesos, la integración de datos y la creación de flujos de trabajo eficientes.

ETL: ¿qué es y qué significa?

El acrónimo ETL, que significa Extracción (Extract), Transformación (Transform) y Carga (Load), hace referencia a un proceso crítico en la gestión de datos. Un enfoque sistemático que se utiliza para mover datos desde distintas fuentes, transformarlos en un formato útil y cargarlos en un almacén de datos centralizado, como un almacén de datos o un data warehouse. Todo ello con el objetivo de garantizar que sean accesibles, coherentes y listos para ser analizados.

The extracción implica la recopilación de datos de diversas fuentes, que pueden incluir bases de datos, sistemas de gestión de archivos, aplicaciones, servicios web y más. Un paso esencial para asegurar que los datos más importantes sean recopilados de manera eficiente.

¿Para qué sirve el proceso de ETL?

Ya sabes qué significa ETL y qué es, pero ¿sabes para qué sirve? Los procesos ETL actúan como un puente fundamental entre las diversas fuentes de datos y la toma de decisiones empresariales, facilitando la gestión, la limpieza y la preparación de datos para aprovechar al máximo el valor de la información. Gracias a ello se logran las siguientes ventajas:

Integración de datos de múltiples fuentes.
Limpieza y estructuración de datos.
Preparación para análisis, eliminando datos irrelevantes y agregando información.
Mejora el rendimiento de consultas.
Automatiza procesos, ahorrando tiempo y reduciendo errores.
Facilita la toma de decisiones basadas en datos sólidos.

Procesos ETL: ejemplos

Como ya hemos indicado, la estrecha relación que existe entre el ETL y los datos facilita la toma de decisiones y la gestión eficiente de la información, lo que repercute de manera positiva en la empresa.

Existen diversos ejemplos de ETL que nos muestran cómo las empresas y organizaciones emplean el modelo ETL para recopilar datos de distintas fuentes, transformarlos en formatos útiles y cargarlos en almacenes de datos centralizados. Desde la migración de datos hasta la integración de información dispersa.

Migración de datos: un caso de ETL que podemos encontrarnos con frecuencia es la migración de datos. Por ejemplo, cuando una empresa decide cambiar de sistema de gestión, puede que se necesite extraer los datos del sistema antiguo, adaptarlos al nuevo sistema y cargarlos en la nueva plataforma.
Data integration: muchas veces, los datos están dispersos en distintos sistemas. En estos casos, podemos disfrutar, gracias al desarrollo ETL, de una base de datos unificada para integrarlos en un único almacén, lo que facilita considerablemente el análisis y la toma de decisiones.
Procesamiento de registros de ventas: una tienda online recopila registros de ventas a través de diferentes plataformas. Empleando los procesos ETL, podemos tener todos los datos en un mismo formato, lo que facilita el análisis de tendencias de ventas, por ejemplo.

¿Cuáles son las herramientas de ETL más usadas?

En un mundo donde las empresas reciben información constante desde múltiples fuentes, las herramientas para ETL se han convertido en un pilar fundamental para gestionar los datos, implementar procedimientos de manera eficiente y tomar decisiones ágiles. De esta forma, podemos estar seguros de que los datos se recogen, se transforman y se cargan de manera eficiente en bases de datos unificadas.

En la actualidad, podemos encontrar un amplio abanico de herramientas ETL que van desde plataformas de código abierto hasta herramientas de visualización de datos. La elección dependerá de las necesidades específicas de cada proyecto y de la infraestructura tecnológica disponible. Algunas de las más usadas son las siguientes:

Apache NiFi: una herramienta de código abierto que permite la automatización de flujos de datos entre sistemas. Muy popular para la recopilación de datos y su transformación.
Talend: una herramienta ETL que resulta de gran utilidad para la extracción, la transformación y la carga de datos. Muy bien valorada por su capacidad de integración y automatización.
Apache Spark: aunque se utiliza principalmente para el procesamiento de Big Data, también puede funcionar como una herramienta ETL para la transformación de datos a gran escala.
Informatica PowerCenter: ofrece interesantes prestaciones para la integración de datos y su transformación.
Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS): se integra de manera nativa con el entorno Microsoft SQL Server. Muy usada en entornos de Windows.
Pentaho: una aplicación de código abierto con una gran variedad de opciones de extracción, transformación y carga. Muy apreciada por su alto nivel de personalización.
AWS Glue: un servicio totalmente administrado por Amazon Web Services que facilita la creación y gestión de flujos de trabajo de ETL en la nube.
Google Cloud Dataflow: un servicio online de Google Cloud que permite la creación de flujos de trabajo de transformación de datos a gran escala.

Conviértete en experto en Ciencia de Datos gracias a IMMUNE

Como hemos ido viendo, los procesos ETL juegan un papel fundamental en la gestión y análisis de datos. Desde la extracción de datos de diversas fuentes hasta su transformación y carga en una base de datos centralizada, estas herramientas son fundamentales para garantizar que los datos estén siempre disponibles y listos para ser analizados. Gracias a ello, es posible obtener información muy valiosa para tomar decisiones estratégicas.Si te interesa el mundo del Big Data y quieres dedicarte a ello o seguir formándote para escalar en tu carrera profesional, nuestro Curso de Técnicas de Análisis, Minería y Visualización de Datos en Data Science te permitirá conocer y entender los pasos imprescindibles para extraer información relevante para tomar decisiones bien fundamentadas y basadas en evidencias. ¡Dale un impulso a tu carrera y conviértete en un experto en la Ciencia de los Datos!

If you are looking for technology training fill in the form for more information.

Automatización de procesos RPA: ¿qué es y qué ventajas tiene?

¿Te estás preguntando para qué sirve un RPA y qué es? En los últimos años, la optimización de los procesos empresariales para ser más eficientes y competitivas ha sido una de las principales preocupaciones de las empresas en todo el mundo. Un contexto en el que las nuevas tecnologías, y especialmente las herramientas DevOps and automatización robótica de procesos RPA, han jugado un papel protagonista. Debido a ello, cada vez hay que invertir menos tiempo y recursos en realizar tareas más complejas. Las tareas mecánicas que hasta no hace mucho requerían de una o varias personas, actualmente pueden ser realizadas por programas informáticos de manera automática.

Los sistemas de automatización convencionales únicamente ejecutan las instrucciones predefinidas, limitando el alcance de las tareas que pueden automatizarse. En cambio, la automatización de procesos robóticos RPA como una realidad ha cambiado el panorama por completo, convirtiéndose en una pieza clave de la hiperautomatización, donde se combina con el Big Data, la Artificial Intelligence and the Machine Learning para aprender procesos existentes y resolver los problemas que vayan surgiendo.

But what aboutqué son los procesos RPA exactamente? ¿Qué ventajas puede proporcionar a tu empresa? Sigue leyendo porque a continuación te lo explicamos con todo detalle.

RPA: ¿qué es y cómo funciona?

The RPA (Automatización Robótica de Procesos) es una tecnología informática que permite automatizar tareas digitales gracias a la creación de bots o robots digitales que pueden imitar, aprender y realizar tareas de la empresa en base a determinadas reglas previamente establecidas. Con la ventaja de que los bots son muy fáciles de configurar, utilizar y compartir.

Además, pueden interactuar con cualquier sistema o aplicación de la misma manera que los humanos, pero con la diferencia de que no necesitan parar y pueden hacer su trabajo más rápido y con una mayor precisión y fiabilidad.

Gracias a ello, es posible mejorar los resultados comerciales y lograr ventajas competitivas, ya que el equipo puede dedicarse a cuestiones más importantes, como mejorar los procesos, solucionar problemas o llevar a cabo análisis. De esta forma, se abren nuevas vías de crecimiento para la empresa y se mejora el compromiso y la lealtad por para de los trabajadores.

Automatización robótica de procesos: ejemplos

Los RPA pueden programarse, personalizarse, copiarse y compartirse para desarrollar diferentes tareas dentro de la empresa, como obtener datos de una página web, realizar cálculos, analizar emails, abrir y trasladar archivos, y conectarse a una API, por ejemplo. Además, no hace falta cambiar las aplicaciones, sistemas o protocolos de trabajo, ya que pueden adaptarse perfectamente a cualquier método de trabajo o interfaz.

¿Cuáles son las ventajas de implementar un RPA?

Ahora que ya sabes para qué sirve un RPA, qué es y cómo funciona, queremos mencionar que la automatización de procesos RPA tiene un impacto muy positivo en las operaciones y resultados comerciales, reportando múltiples beneficios comerciales como una mayor precisión, una reducción de los gastos y un menor tiempo de entrega. Pero además, continúa proporcionando valor conforme va cobrando impulso y se va implementando en todas las áreas de la empresa.

Menos código: las soluciones RPA de automatización no necesitan ser configuradas. Las funcionalidades de arrastrar y soltar de las interfaces de usuario favorecen la participación del personal no técnico.

Mejora de la motivación de los trabajadores: se libera al equipo de la realización de las tareas más mecánicas, por lo que pueden enfocarse en tomar decisiones más estratégicas y bien reflexionadas para hacer crecer la empresa.

Mayor satisfacción del cliente: la automatización de procesos robóticos permite reducir los tiempos de espera para los clientes, consiguiendo que su experiencia sea más positiva.

Mejor precisión y conformidad: los bots pueden programarse para cumplir con los flujos y protocolos de trabajo que se hayan establecido. De esta forma, se reducen las posibilidades de que se produzcan errores humanos, especialmente aquellos que tienen que ver con reglamentos. Pero además, gracias a ello, es más sencillo realizar auditorías que permitan resolver los problemas más fácilmente y favorezcan el control de las distintas tareas.

Reducción de gastos: la robotización de procesos disminuye la carga de trabajo de los equipos, lo que permite distribuir a los empleados para la realización de otras tareas en las que sea imprescindible la mano humana. De esta forma, es posible aumentar el ROI y la productividad.

Los sistemas continúan en funcionamiento: la automatización RPA también puede implementarse en aquellos casos en los que no haya una API o se disponga de los recursos necesarios para llevar a cabo integraciones de mayor envergadura, ya que los bots no influyen en los sistemas subyacentes, sino que operan en la capa superficial de las aplicaciones que ya existen.

En definitiva, en la actualidad, disponer de una solución robótica RPA es una prioridad para cualquier empresa, tanto grandes compañías internacionales como pymes. Sobre todo cuando se combina con otras tecnologías que logren optimizar los tiempos y recursos invertidos en procedimientos de análisis y minería de datos. De esta forma, conseguirás aumentar la productividad, ganar precisión y liberar a los empleados para dedicarlos a tareas más importantes, lo que obviamente repercutirá de manera positiva en tu empresa.

Dedícate a la automatización robótica gracias a IMMUNE

Si te apasiona el mundo de la automatización de procesos RPA con Inteligencia Artificial, Big Data y Machine Learning, echa un vistazo a nuestro Artificial Intelligence & Data Science Master. Gracias a ello, podrás formarte en los fundamentos de la IA y aprender a programar en Python para que conviertas los datos en información útil y visual.

Aprende a analizar problemas, construir y ejecutar soluciones mediantes algoritmos de machine learning y deep learning, y a detectar causas, patrones y tendencias para tomar decisiones estratégicas para tu empresa. La formación que necesitas para llegar tan lejos como quieres.

If you are looking for technology training fill in the form for more information.