Si buscamos una fórmula o método mágico que convierta los datos de calidad en la llave del éxito empresarial nuestro intento será en vano. Sin embarg
Si buscamos una fórmula o método mágico que convierta los datos de calidad en la llave del éxito empresarial nuestro intento será en vano. Sin embargo, no cabe duda de que la calidad de los datos es un activo empresarial que permite obtener una información valiosa que ayuda en la toma de mejores decisiones.
En el contexto de Big Data, el software de gestión de datos es clave para abordar los problemas de datos en la empresa, si bien no son menos importantes otros factores, como una mentalidad y cultura que favorezcan las prácticas necesarias o el trabajo de los científicos de datos. Actualmente, nuestra capacidad para generar datos está a años luz de nuestra capacidad de vigilar su calidad y analizarlos, de eso no hay duda.
Sin embargo, conseguir grandes resultados es posible. Resolver este rompecabezas, velar por la calidad de los datos implementando tecnologías y prácticas adecuadas tiene su recompensa en eficiencia operacional y toma de decisiones inteligentes que se traduzcan en rentabilidad y liderazgo.
A finales de 2012, NewVantage Partners hizo una encuesta que le permitió concluir que las grandes empresas de servicios financieros apostaban por la analítica avanzada para tomar decisiones mejores “basada en hechos”. Si por un lado no es ningún secreto que las empresas exitosas necesitan tomar las mejores decisiones, por otra parte éstas precisan un acceso generalizado a datos de calidad, que resulten confiables.
Ese es, precisamente, el objetivo último de la gestión e datos. Pero no es fácil conseguirlo, crear esa base sólida para llegar a este objetivo. Llegar allí es crítico. Brian McKEnna, editor de Computer Weekly, escribió recientemente:
“La gestión de datos maestros es como la búsqueda del Santo Grial. El hecho de que sea algo mítico el logro de un estado puro de datos perfectamente integrados y sin defectos no debe invalidar el viaje”.
McKEnna se centra en la gestión de los datos maestros, considerándolos clave esencial para solucionar el problema de los grandes datos. Los intentos de gestión pueden ser sinónimo de éxito, pero en ocasiones las organizaciones también pueden volverse locas y no encontrar su norte.
Aumentar la velocidad de la captura, organizar y analizar enormes cantidades de información diversa y cuidar la calidad de la información es el objetivo que persiguen las organizaciones cuando buscan una solución potencial en los grandes datos. En lugar de recurrir al almacenamiento de datos tradicionales, las nuevas tecnologías de Bussines Intelligence se basan en el empleo de Hadoop y MapReduce como fórmulas más eficaces y rentables para cargar todos los datos disponibles para el análisis.
La falta de calidad de los datos, una mala comunicación entre las aplicaciones y una baja fiabilidad de la información son problemas habituales en las empresas que derivan en tratamientos de datos ineficientes, según la asociación de proveedores independientes Data Management International.
La mejora de los datos exige estructurar la gestión de los mismos, un gran desafío si consideramos el imparable crecimientos de la información en el actual contexto Big Data y en un mundo globalizado. Es así que los objetivos estratégicos de las empresas necesitan de más datos para ser alcanzados y, en este sentido, los datos de calidad son una pieza fundamental de esas nuevas oportunidades y también para la resolución de problemas.
“El santo grial del análisis de los datos es la armonización de los datos o la gestión de los datos maestros ”, dijo Alex Lundry, data scientist, científico de datos jefe de la campaña electoral de Obama. Su visión no dista de la de otros expertos cuando afirma que se trata de una tarea que parece fácil pero que en realidad es muy difícil de poner en práctica.
Al igual que ocurrió con la búsqueda del Santo Grial por diferentes órdenes religiosas, que lo consideraban el símbolo de la gran verdad, actualmente se persigue la valiosa la información que podría extraerse de los datos de calidad para basar las decisiones en los hechos. Sólo una buena información señala el camino.
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