¿Qué son los datos de transacción?

Los datos de transacción es información que se captura de las transacciones. Registran la hora de la transacción, el lugar donde se realizó, los puntos de precio de los artículos comprados, el método de pago empleado, los descuentos si los hubiere y otras cantidades y cualidades asociadas con la transacción. Los datos de transacción generalmente se capturan en el punto de venta.

En otras palabras, los datos de transacción son datos generados por varias aplicaciones mientras ejecutan o respaldan los procesos comerciales cotidianos de compra y venta. Existe una red grande y compleja de servidores de puntos de venta, software de seguridad, cajeros automáticos y datos de pasarelas de pago, que se originan en todos los dispositivos posibles utilizados para completar una transacción financiera.

Dada la gran cantidad de puntos de contacto, los datos resultantes suelen ser difíciles de leer o contienen extras innecesarios como letras, símbolos o números, por lo que una captura limpia de datos de transacción será útil para ejecutar análisis posteriores, evitar costosas llamadas de atención al cliente o dar seguimiento a los hechos sobre reclamos de fraude.

Desde el punto de vista del proceso, a cada transacción realizada se le asigna su propio identificador único, conocido como "ID de transacción", que va acompañado de una lista de elementos que forman parte de dicha transacción.

Los datos de transacción difieren de las otras categorías principales de datos, que son:

• Datos analíticos: los datos analíticos, como sugiere su nombre, surgen a través de cálculos o análisis ejecutados en los datos de transacción.
• Datos maestros: los datos maestros representan los objetos comerciales reales y críticos sobre los cuales se realizan dichas transacciones, teniendo también en cuenta los parámetros sobre los cuales se realiza el análisis de datos.

Por qué los datos de transacción son muy relevantes en el análisis de Big Data

La característica determinante de los datos de transacción es que contienen un aspecto temporal. Esto significa que es altamente volátil y pierde su relevancia con el tiempo. Es importante procesar y dar sentido a los datos de transacción rápidamente para utilizarlos y mantener una ventaja competitiva. Los datos de transacción, cuando se usan correctamente, pueden ser una fuente clave de la inteligencia de negocio.

Por ejemplo, en el análisis de big data, los datos de transacción son vitales para comprender el volumen máximo de transacciones, las tasas máximas de consumo y las tasas máximas de llegada de datos.

Desde una perspectiva analítica, una transacción es el término utilizado para referirse a una secuencia de intercambio de información y el trabajo relacionado con él, por ejemplo, la actualización de la base de datos. El conjunto se trata como una unidad a todos los efectos prácticos. Los datos de transacción, junto con los datos operativos asociados, son valiosos para la analítica empresarial; los conocimientos de las transacciones se transmiten de vuelta a los mismos sistemas operativos centrales para la optimización continua de los procesos comerciales. Por lo tanto, los datos de transacción son una herramienta valiosa para maximizar la eficiencia y la eficacia de las operaciones comerciales.

Ejemplos de datos de transacción

Los datos de transacción generalmente se incluyen en la categoría de datos estructurados. Algunos ejemplos incluyen:

• Datos de transacciones financieras: costos de seguros y datos de reclamos, o una compra o venta; depósitos o retiros en el caso de los bancos.
• Datos de transacción logísticos: estado del envío, datos del socio de envío.
• Datos de transacción relacionados con el trabajo: seguimiento de las horas de los empleados.

En este contexto, los datos de transacción registran los datos de referencia, incluido el tiempo, para documentar una transacción en particular. Se registra como parte de los sistemas de información y aplicaciones que automatizan los procesos comerciales clave de una organización, como los sistemas de procesamiento de transacciones en línea.

Dependiendo de la naturaleza de la transacción, los datos se agrupan dentro de los datos maestros con la información del producto asociado y la información de facturación.

Los datos de transacción sin procesar pueden ser confusos y deberán limpiarse para el análisis posterior. Las herramientas de enriquecimiento de datos ahora están ampliamente disponibles para dicho propósito.

¿Quiénes utilizan los datos de transacción en una organización?

En una organización, el equipo operativo de tecnología de la información y el equipo de la analítica de datos son los principales manipuladores de los datos de transacción. Existen dos beneficios:

1. Las operaciones de tecnología de la información monitorean las transacciones en tiempo real. Utilizan los productos de datos y de transmisión para localizar, diagnosticar y corregir cualquier problema de rendimiento que pueda provocar interrupciones graves en el servicio. Esto ahorra tiempo y dinero.
2. Los gerentes comerciales y los analistas de datos utilizan los datos de transacción en tiempo real para comprender el comportamiento del comprador y tener una idea de cómo se adoptan sus productos y servicios. En este caso, los datos de transacción generan información valiosa que ayuda a mejorar la oferta de servicios. Los datos de transacción sirven para brindar mejores experiencias a los clientes, adquirir nuevos negocios y aumentar la rentabilidad del negocio.

Desafíos en la gestión de datos de transacción

A veces, las diferencias entre los datos maestros y los transaccionales se difuminan cuando los datos maestros resultan ser de naturaleza transaccional. Como ejemplo, cuando se crea un nuevo registro para la nueva dirección de un proveedor, en lugar de cambiar el registro existente. Esto podría ser accidental o intencional. El último caso es relevante si una empresa opta por conservar todas las direcciones de sus proveedores, en caso de que desee realizar un seguimiento y analizar el movimiento del proveedor.

Se vuelve complicado en este punto. La mejor opción puede ser tratar este tipo de datos como transaccionales y aplicar soluciones transaccionales a cualquier problema que pueda surgir, lo cual será una gestión más eficiente a largo plazo.

La integridad de los datos de transacción se mantiene mediante la característica de la base de datos de registrar únicamente las transacciones completadas. El sistema cancela una transacción que no marcó todas las casillas adecuadas de finalización. Este mecanismo de detección incorporado garantiza que los datos registrados sean una transacción exitosa o fallida. Esta característica no está exenta de desafíos; en particular, a veces es difícil de escalar.

Actualmente, el modelado predictivo es una función importante del análisis de datos, lo que confiere agilidad a las organizaciones que lo aprovechan. Sin embargo, el modelado predictivo que utiliza datos de transacción presenta problemas en determinadas circunstancias, especialmente, si la calidad de datos no está a la altura, también afectará al análisis de tendencias y cohortes, entre otras cosas.

Datos de transacciones y Machine Learning

En estos días, el Machine Learning se utiliza en una variedad de sistemas transaccionales para hacer que los procesos sean más fluidos. Gracias al Machine Learning, un sistema podría interpretar patrones ocultos en los datos de compra del cliente y predecir cualquier transacción fraudulenta basándose en la premisa de la informática cognitiva. Establece un nivel de confianza más alto y permite la evaluación de múltiples transacciones en tiempo real.

Para que el Machine Learning funcione sin problemas, cuantos más datos de transacciones estén disponibles, será mejor. Los modelos realizan mejores procesos exploratorios, manteniendo la eficiencia y la integridad, siempre que la cantidad de variables asociadas no sea demasiado alta.

Ventajas de los datos de transacción

Los datos de transacción adecuadamente administrados brindan muchas ventajas:

• Experiencia del cliente mejorada mediante la entrega de servicios más consistentes.
• Errores de transacción reducidos.
• Recopilación optimizada de datos en tiempo real a través de una variedad de procesos de pago o pasarelas.
• Diagnósticos y solución de problemas más rápidos.
• Reducción del costo de servicio.
• Mayor información sobre el pronóstico de efectivo.
• Gestión optimizada de tarjetas de crédito y débito.
• Detección rápida de transacciones fraudulentas.
• Detección de amenazas mejorada.
• Información más accesible.
• Desarrollado de algoritmos de comportamiento adaptativo.
• Machine Learning mejorado.
• Reducción de flujos de trabajo antiguos, obsoletos y propensos a errores.
• Detección de anomalías de transacciones, firewalls, bloqueos y puntajes de riesgo en tiempo real.

Los datos de transacción brindan una ventaja única, aunque sensible al tiempo, para mantener las operaciones comerciales fluidas y optimizadas. Es valioso para una empresa tanto para el mantenimiento preventivo como para mejorar los procesos operativos. En última instancia, los conocimientos proporcionados por los datos de transacción son intuitivos y se pueden aprovechar para brindar experiencias superlativas a los clientes.