Creación de importadores de datos personalizados: lo que los ingenieros necesitan saber

 

 

 


Índice
  1. ¿Recuerda haber creado su primer importador de CSV?
  2. Mapeo de datos
  3. Validación de datos
  4. Data parsing
  5. Data transformation

La importación de datos es un problema común para los equipos de ingeniería. Ya sea que se importen datos de CRM, SKU de inventario o detalles de clientes, importar datos a varias aplicaciones y crear una solución para esto es una experiencia frustrante con la que casi todos los ingenieros pueden identificarse. La importación de datos, como experiencia de producto crítica, es un gran dolor de cabeza. Reduce el tiempo de obtención de valor para los clientes, exige recursos internos y elimina valiosos ciclos de desarrollo para desarrollar características clave y diferenciadoras del producto.

 

Los importadores de datos, específicamente los importadores de CSV, no han sido tratados como características clave del producto dentro del software ni en la experiencia del cliente. Como resultado, los ingenieros tienden a dedicar una cantidad exorbitante de esfuerzo a crear soluciones poco ideales para que los clientes importen sus datos con éxito.

En este artículo, abordaremos los problemas actuales con la importación de datos y discutiremos algunas características clave del producto que es necesario considerar si se enfrenta a la decisión de crear una solución interna.

La importación de datos suele resultar frustrante para cualquiera que trabaje en una empresa basada en datos. En pocas palabras, nunca ha existido un estándar para importar datos de clientes. Hasta ahora, los equipos han optado por plantillas CSV, documentación extensa, tutoriales en vídeo o soluciones internas con errores para permitir a los usuarios importar hojas de cálculo. Las empresas que intentan importar datos CSV pueden encontrarse con una variedad de problemas como:

  • Datos fragmentados: sin una forma estándar de importar datos, recibimos correos electrónicos que van y vienen con hojas de cálculo adjuntas que se importan manualmente. A medida que las hojas de cálculo circulan, surgen desafíos obvios en el control de versiones. ¿Quién hizo este cambio? ¿Por qué estos números no cuadran como en la hoja de cálculo original? ¿Por qué enviamos por correo electrónico hojas de cálculo que contienen datos confidenciales?
  • Formato inadecuado: los errores de importación de CSV ocurren con frecuencia cuando el formateo no se realiza correctamente. Como resultado, las empresas a menudo dependen de los recursos internos de los desarrolladores para limpiar y formatear adecuadamente los datos en nombre del cliente, un proceso que puede llevar horas por cliente y que, de todos modos, puede provocar una pérdida de clientes. Esto incluye corregir fechas o dividir campos que deben corregirse antes de importar.
  • Errores de codificación: hay muchos casos en los que no se puede importar una hoja de cálculo si no está codificada incorrectamente. Por ejemplo, una empresa puede necesitar que un archivo se guarde con codificación UTF-8 (la codificación que normalmente se prefiere para el correo electrónico y las páginas web) para luego cargarlo correctamente en su plataforma. La codificación incorrecta puede dar lugar a una larga cadena de comunicación en la que el cliente tiene que corregir y volver a importar sus datos.
  • Normalización de datos: la falta de normalización de datos da como resultado redundancia de datos y una serie interminable de problemas de calidad de datos que hacen que la incorporación de clientes sea particularmente desafiante. Un ejemplo incluye formatear direcciones de correo electrónico, que generalmente se importan a una base de datos, o verificar la unicidad del valor, lo que puede resultar en una gran carga para los ingenieros para que la validación funcione correctamente.

¿Recuerda haber creado su primer importador de CSV?

Cuando se trata de crear un importador de datos personalizado, hay algunas características críticas que debes incluir para ayudar a mejorar la experiencia del usuario. (Una advertencia: crear un importador de datos puede llevar mucho tiempo no solo para crearlo sino también para mantenerlo; es fácil asegurarse de que su empresa tenga el ancho de banda de ingeniería adecuado cuando crea una solución por primera vez, pero ¿qué pasa con el mantenimiento en 3, 6 o 12 meses? )

 

Mapeo de datos

El mapeo o la coincidencia de columnas (a menudo se usan indistintamente) es un requisito esencial para un importador de datos, ya que la importación de archivos generalmente fallará sin él. Un ejemplo es configurar su modelo de datos para aceptar datos a nivel de contacto. Si uno de los campos obligatorios es “dirección” y el cliente que intenta importar datos elige una hoja de cálculo donde el campo tiene la etiqueta “dirección postal”, la importación fallará porque la “dirección postal” no se correlaciona con la “dirección” en un sistema de fondo. Por lo general, esto se “resuelve” proporcionando una plantilla CSV prediseñadas para los clientes, quienes luego tienen que manipular sus datos, lo que aumenta de manera efectiva el tiempo de obtención de valor durante la experiencia del producto. El mapeo de datos debe incluirse en el producto personalizado como una característica clave para conservar la calidad de los datos y mejorar la experiencia de incorporación de datos del cliente.

 

Validación de datos

Data validation, which checks if the data matches an expected format or value, is another critical feature to include in a custom data importer. Data validation is all about ensuring the data is accurate and is specific to your required data model. For example, if special characters can’t be used within a certain template, error messages can appear during the import stage. Having spreadsheets with hundreds of rows containing validation errors results in a nightmare for customers, as they’ll have to fix these issues themselves, or your team, which will spend hours on end cleaning data. Automatic data validators allow for streamlining of healing incoming data without the need for a manual review.

Data parsing

Data parsing is the process of taking an aggregation of information (in a spreadsheet) and breaking it into discrete parts. It’s the separation of data. In a custom-built data importer, a data parsing feature should not only have the ability to go from a file to an array of discrete data but also streamline the process for customers.

Data transformation

Data transformation means making changes to imported data as it’s flowing into your system to meet an expected or desired value. Rather than sending data back to users with an error message for them to fix, data transformation can make small, systematic tweaks so that the users’ data is more usable in your backend. For example, when transferring a task list, prioritization data could be transformed into a different value, such as numbers instead of labels.

We’ve baked all of the above features into Portal, our flagship CSV importer at Flatfile. Now that we’ve reviewed some of the must-have features of a data importer, the next obvious question for an engineer building an in-house importer is typically… should they?

Engineering teams that are taking on this task typically use custom or open source solutions, which may not adhere to specific use-cases. Building a comprehensive data importer also brings UX challenges when building a UI and maintaining application code to handle data parsing, normalization, and mapping. This is prior to considering how customer data requirements may change in future months and the ramifications of maintaining a custom-built solution.

Las empresas que enfrentan desafíos de importación de datos ahora están considerando integrar un importador de datos prediseñado como Flatfile Portal . Hemos creado Portal para que sea el elegante botón de importación para aplicaciones web. Con solo unas pocas líneas de JavaScript, Portal se puede implementar junto con cualquier modelo de datos y conjunto de reglas de validación, normalmente en unas pocas horas. Los ingenieros ya no necesitan dedicar horas a limpiar y formatear datos, ni necesitan crear un importador de datos personalizado (¡a menos que así lo deseen!). Con Flatfile, los ingenieros pueden centrarse en crear funciones diferenciadoras de productos, en lugar de trabajar en resolver importaciones de hojas de cálculo.

La importación de datos plantea desafíos y es necesario incluir varias características críticas al crear un importador de datos. La alternativa a una solución personalizada es buscar un importador de datos prediseñado como Portal .

La misión de Flatfile es eliminar barreras entre los humanos y los datos. Con la incorporación de datos asistida por IA, eliminan el trabajo repetitivo y hacen que las transacciones de datos B2B sean rápidas, intuitivas y sin errores. Flatfile aprende automáticamente cómo se deben estructurar y limpiar los datos importados, lo que permite a los clientes y equipos dedicar más tiempo a utilizar sus datos en lugar de corregirlos. Flatfile ha transformado más de 300 millones de filas de datos para empresas como ClickUp, Blackbaud, Benevity y Toast. Para obtener más información sobre los productos, Portal y Concierge de Flatfile, visite flatfile.io.

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2024-06-13

 

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