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/* For Headers; More than likely, you will use one of these values (higher = bolder): 300, 400, 700, 900 */

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7 funcionalidades esenciales de la ingeniería de datos

by Redacción PowerData on octubre 14, 2021

Powerdata - 7 funcionalidades esenciales de la ingeniería de datos¿Por qué hoy la tendencia es la ingeniería de datos? Sin un acceso rápido a los conjuntos de información, de manera precisa y preparada, los equipos corren el riesgo de trabajar en la imprecisión. Por eso, las soluciones de ingeniería de datos están cada vez más preparadas para lograr la incorporación de grandes volúmenes de información a alta velocidad, con un procesamiento rápido y fiable.

 

Veamos cómo se vive este proceso de detección y linaje de datos en la práctica. Mientras que los profesionales del área de Análisis de datos y los Científicos de datos son equipos que están centrados en obtener su “materia prima” más adecuada de manera confiable para poder implementar toda esa información en sus tareas, los Ingenieros de datos ayudan a obtener los datos adecuados para la organización, podríamos decir que son grandes estrategas y facilitadores.

 

La ingeniería de datos colabora en el proceso de poner la información a disposición de su entorno, garantiza que los datos sean fiables, que aquellos confidenciales estén enmascarados y que se logre ahorrar tiempos en la preparación de los datos a la hora de ponerlos en funcionamiento.

 

 

 

 

Funcionalidades esenciales

 

En la práctica, la recomendación de los expertos es adoptar una plataforma y un enfoque basado en inteligencia artificial que permita una correcta ingeniería de datos de principio a fin, en lugar de combinar soluciones parciales. Así se logrará evidenciar en la práctica 7 grandes funcionalidades esenciales que cambiarán y eficientizarán el flujo de trabajo con datos:

 

  1. Descubrir el conjunto de datos adecuado 
  2. Incluir los datos adecuados en su data lake o en su entorno de aprendizaje automático
  3. Poner en funcionamiento sus procesos de datos 
  4. Procesar los datos en tiempo real a escala 
  5. Desensibilizar la información confidencial 
  6. Garantizar la disponibilidad de datos fiables para su información 
  7. Simplificar la preparación de datos y posibilitar la colaboración
     

powerdata - funcionalidades esenciales 

La inteligencia de negocio necesita especialistas

 

La importancia de la Ingeniería de datos demostró ser tan radical en cuanto a los resultados, que las empresas comenzaron a demandar cada vez más especialistas en los últimos tiempos y el rol de “Ingeniero en datos” se convirtió en uno de los puestos con más crecimiento en las búsquedas a nivel mundial.

 

 

Powerdata quote135.000 ofertas de empleo para “Ingenieros de datos” en LinkedIn EEUU.

96% de cambio interanual en la demanda.

Fuente: Datanami

 

 

En la actualidad, sumar este tipo de perfil o el asesoramiento de empresas especializada con soluciones probadas para la gestión de datos hace posible una visión 360 de la cantidad, características y calidad de datos en cada momento. 

 

Sabemos que las decisiones basadas en datos requieren de un conocimiento íntegro y de un tratamiento profesional. Para las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva mediante los análisis avanzados, los proyectos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) representan una prioridad. Pero hay que tener cuidado: los estudios del sector muestran que muy pocos proyectos tienen éxito. Para que la gestión de datos sea verdaderamente inteligente se necesitan de varios factores: análisis predictivos, análisis de fraudes y una infraestructura lo suficientemente compleja. Sin esto, las empresas se mueven sobre datos imprecisos y se corre el riesgo de sesgar los resultados y debilitar la confianza. 

 

Una solución completa y trasversal de inteligencia de datos permite la integración de información para obtener un procesamiento rápido y fiable para un data management con resultados exitosos.

 

La solución que acelera los procesos de ingeniería de datos se integran de esta manera:

 

powerdata - proceso de ingeniería de datos

 

Visión a futuro

 

Liderar la ingeniería de datos implica saber que es necesario crear estrategias de manejo de datos que permitan la expansión permanente. El nuevo paradigma va en una dirección clara: en la medida en que aumenta la digitalización, la independencia y la capacidad de toma de decisiones de los consumidores, los responsables de analítica cada vez usan más la estructura de datos para ayudar a abordar la complejidad y particularidad en los niveles de diversidad, distribución, escala de información, que pasan a ser su activo principal. 

 

 

Webinar Powerdata

Profundiza más sobre el tema accediendo a nuestro webinar:

 

Optimización de Analytics:

de on-premise a cloud

 

 

Los datos cada vez están más cerca de los activos en el mundo físico, más cerca de las personas y de sus entornos informáticos periféricos (edge computing).

 

 

Powerdata QuotePara 2023 más del 50% de la responsabilidad principal de los líderes de datos estará centrado en comprender datos creados provenientes de esos espacios.

Fuente: Gartner

 

 

De ahora en adelante la ingeniería de datos hace posible una supervisión constante de las conductas y así apoyar el diseño, el despliegue y la utilización de datos diversos para reducir el tiempo de integración y de mantenimiento  de datos.

 

Quienes invierten en inteligencia e ingeniería de datos quieren ser más ágiles que sus competidores, tener la inteligencia que le permita idear e innovar y aprender del pasado para acelerar hacia el futuro: para lograr esto, tener el control sobre los datos es fundamental.

 

powerdata - Ingeniería de datos

 

¿Esta tu empresa trabajando los datos de manera tal que

los coloque por delante de la competencia?

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Quiero que un experto me asesore

 

Topics: Gestión de Datos, Visión 360

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