Como puede la estrategia de datos fortalecer la analitica avanzada

Big Data

La estrategia de datos se refiere a un plan para preservar y mejorar la seguridad la calidad de los datos y el acceso a los datos en toda la empresa.

Una estrategia de datos integral combinaría todas las medidas técnicas, organizativas y de cumplimiento para hacer que los datos sean más confiables y, a su vez, hacer que el análisis de datos sea procesable. Incluye todos los procesos, políticas, arquitecturas y estándares utilizados en la gestión de datos. Una buena estrategia de datos debe incluir:

  • Una visión para la gestión de datos
  • Una razón / caso comercial sólido
  • Principios rectores y valores para la gestiónv
  • Metas bien definidas para los activos de datos
  • Métricas cuantificadas para el éxito
  • Objetivos a corto y largo plazo
  • Funciones y responsabilidades bien definidas

Comprender la necesidad de una estrategia de datos

El desarrollo de una estrategia de datos puede resolver eficazmente los tres principales desafíos a los que se enfrentan las empresas al tratar con datos.

Mala calidad de los datos

Los datos provienen de muchos lugares. Se obtiene de weblogs, actividad de aplicaciones, redes sociales, sensores, IoT y más. Dicho esto, no basta con recopilar datos de diversas fuentes. Antes de que se pueda utilizar, los recopiladores de datos deben asegurarse de que los datos sean correctos, estén actualizados, estén completos y sean únicos. Sin garantizar una buena calidad de los datos, incluso las mejores herramientas de análisis predictivo y prescriptivo no pueden ofrecer resultados fiables.

Escasez de habilidades

En segundo lugar, existe una gran escasez de personas con las habilidades necesarias para utilizar herramientas complejas de análisis de datos integradas en las plataformas de BI. Por tanto, estas herramientas no se pueden utilizar en todo su potencial. La tasa de adopción de plataformas de autoservicio sigue siendo bastante baja. Muchos usuarios comerciales continúan trabajando con científicos de datos en plataformas de autoservicio.

Ausencia de cultura analítica

En muchas empresas, las actividades involucradas en el análisis de datos no están completamente alineadas con la toma de decisiones a nivel corporativo. Los resultados analíticos a menudo están compartimentados y no se comparten en toda la organización. Esto nuevamente limita los beneficios que la organización puede experimentar.

¿Cómo puede la estrategia de datos fortalecer la analítica?

Una estrategia de datos efectiva ayuda a las empresas a mantener operaciones continuas mientras se mantienen flexibles a los cambios. Algunas de las formas en que puede fortalecer la analítica para lograrlo son:

Minimizar los riesgos de calidad

La calidad es una de las principales preocupaciones de la analítica de datos. Las decisiones que se toman con datos deficientes pueden resultar costosas para la empresa. El diseño de procesos de mejora de la calidad de los datos dentro de una estrategia de datos garantiza que los datos recopilados de diversas fuentes se limpien y mejoren antes de ingresar a la base de datos. Al hacer que este sea un proceso repetitivo para todos los datos entrantes y existentes, la calidad de los datos utilizados por las herramientas analíticas predictivas puede aumentar drásticamente.

Hacer que los datos sean relevantes

Además de los datos de entrada de baja calidad, la analítica también se ve afectada por datos redundantes. Incluso los datos que eran precisos en el momento de la recopilación pueden volverse redundantes con el tiempo y afectar la calidad de salida de las herramientas analíticas. Sin embargo, implementar una estrategia de datos que verifique la relevancia de los datos con regularidad puede ayudar a identificar datos redundantes y garantizar que el equipo de análisis solo utilice los datos relevantes.

Establecer confianza

La seguridad es otra preocupación común para las empresas que dependen de los datos. No proteger los datos de los consumidores puede afectar la lealtad de los clientes hacia la marca y poner a la empresa en riesgo de fuertes multas. Para evitar que esto suceda, las empresas deben definir políticas de seguridad sólidas y coherentes que protejan sus datos de la piratería, la corrupción, etc. La empresa debe poder rastrear el flujo de datos, mantener su integridad y todos los metadatos relacionados. Esto es especialmente importante en el escenario actual de trabajo remoto.

Fomentar el intercambio de datos

La recopilación y el análisis de datos compartimentados no son beneficiosos para la organización en su conjunto. Para que los resultados del análisis de datos sean útiles en la toma de decisiones corporativas, los datos deben poder compartirse fácilmente dentro de la organización con equipos con permisos relevantes. Es posible que la organización necesite mover datos a través de una o varias plataformas en la nube . Una estrategia de datos que admita almacenes de datos abiertos y arquitectura informática abierta facilita a las organizaciones el manejo de datos y optimiza sus costos en la nube . Ahora, la información se puede compartir y consolidar para un mejor análisis.

Desarrollar una mayor resiliencia

Los datos no restringen la estructura o el alcance de las plataformas de almacenamiento de datos, pero las estructuras de datos integradas pueden causar problemas de vinculación y relevancia. Una estrategia de datos que promueva una nube de datos empresariales puede superar este desafío. Permite a las empresas ingerir grandes cantidades de datos y brindar nuestros análisis en tiempo real mientras cumplen con las regulaciones de datos. También les permite aplicar diversas disciplinas analíticas a los datos, independientemente de si residen en una nube privada, una nube pública, una plataforma local o híbrida. Esto es imperativo para impulsar las decisiones comerciales mediante el conocimiento de los datos y la creación de resiliencia.

Optimizar la mano de obra

Elegir el software de gestión de datos adecuado es una parte fundamental de la formación de una estrategia de datos. Se debe abordar la escasez de habilidades para garantizar que los equipos de gestión de datos no estén sobrecargados. El uso de software que se ejecuta en segundo plano para verificar datos como las identidades de los clientes, los detalles de contacto, etc., ayuda a mejorar la calidad de los datos al tiempo que minimiza el riesgo de error humano y permite a las empresas optimizar la implementación de su mano de obra.

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Fecha actualizacion el 2020-10-10. Fecha publicacion el 2020-10-10. Categoria: Big Data Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: datafloq Version movil