Descubre como el data management y el business intelligence son complementarios y se necesitan el uno al otro de forma que mejoramos datos y análisis.
Hoy sabemos que una buena gestión de datos es la que integra información heterogénea procedente de distintas fuentes. Los objetivos del negocio son múltiples y siempre el necesario cubrir distintas necesidades del mercado y el contexto, pero hay algo que es clave: solo podrán liderar las empresas que cuenten con una estratégica inteligencia de negocio.
Tanto a nivel operativo como funcional y estratégico, la inteligencia de negocio requiere enfocar la tecnología para que responda a lo que se espera de ella: pre visualizar los resultados que queremos conseguir para poder tomar decisiones informadas basadas en datos.
Quizás te interese seguir leyendo
¿Cómo optimizar el negocio sobre la base de datos?
Las buenas prácticas de un sistema data management persiguen un sinfín de aspectos que van desde optimizar el almacenamiento, tratamiento y, en general, la gestión de los datos, hasta su integración mediante procesos ETL inteligentes, capaces de dar respuestas a las nuevas demandas y ofrecer un resultado óptimo, que se ajuste a los requerimientos actuales.
|
Ingeniería confiable, adaptación al cambio y aceleración del crecimiento son las 3 claves que debería enfocarse las empresas en 2022. Los CIO deben encontrar los multiplicadores de fuerza de TI que hagan posible el crecimiento y la innovación, y crear bases técnicas escalables y resistentes cuya escalabilidad multiplicará las inversiones digitales. (Fuente: Gartner) |
La relevancia de los datos queda patente desde la misma definición de la política que subyace a sus reglas en un determinado sistema de gestión de datos, unas decisiones que se toman a nivel de negocio. A partir de ellas habrá que determinar qué herramientas concretas van a utilizarse y de qué modo, con el fin de lograr una integración que se ajuste a esos principios establecidos.
Son decisiones que, sin duda, perfilan el data management y arrojan luz sobre su valor crítico y gran potencial como ventaja competitiva a nivel operacional y de decisiones estratégicas, relacionando la inteligencia de negocio con un marco técnico amplio, fiel a unas determinadas exigencias.
En suma, podemos decir que el camino para una gestión de datos aplicada con eficiencia en entornos unificados implica:
Plantearnos la misión, objetivos y funcionamiento prefijados acerca de las fuentes de los datos, su tratamiento y cómo ofrecerlos.
Transformar la información en un valor estratégico y de gran ayuda para una óptima gestión y aprovechamiento de los datos.
Los directivos de la empresa deben involucrarse en la configuración del trabajo que se hacen con los datos porque repercutirá directamente en la inteligencia de negocio y determinará que se logre o no una cultura empresarial basada en datos.
Sigue leyendo
Del aluvión de datos a la revolución de la inteligencia de negocio
No en vano cuando se piden informes a partir de los que tomar decisiones o, por ejemplo, se busca visualizar de forma rápida e intuitiva determinada información en tiempo real, estos datos constituyen un activo estratégico a partir del que poder hacer un análisis certero y lograr al mismo tiempo una visión acabada o 360º del negocio.
Lo dijimos desde el comienzo: la inteligencia de negocios comienza con los datos. Y aunque unos datos de alta calidad (completos, precisos y uniformes) no aseguran el éxito de una iniciativa de BI, los datos de baja calidad sí que son capaces de asegurar el fracaso de esta iniciativa si no son abordados.
Por esa razón con mucha frecuencia las empresas dejan de embarcarse en iniciativas de business intelligence con la excusa de que sus datos son malos. Pero BI extrae las inconsistencias de los datos y las pone a la vista de quien los analiza para que puedan ser reconocidos y tratados. Así que, aunque pueda parecer que arreglar los datos es un paso anterior a implementar un business intelligence, lo cierto es que existen con una relación simbiótica, cada cual reforzando al otro en un proceso de refinamiento continuo.
Para poder sacar provecho a los datos y a la información que resulte hay que tener cuidado con interpretaciones prematuras en informes y cuadros de mando en un entorno de BI sospechoso de tener problemas de calidad de datos, pero esto puede ser gestionado seleccionando a los usuarios a los que se les muestra en ese momento la salida del BI y teniendo una buena y prudente comunicación con ellos. De esta forma se logran negocios inteligentes basados en datos, casi un requisito para la continuidad del mismo.
¿Está tu negocio preparado para descubrir todo el potencial de los datos? ¿Tienes dudas?
La IA y el gobierno de datos transforman organizaciones. Descubre casos reales y beneficios que revolucionan la toma de decisiones empresariales.
Descubre por qué las cuestiones relativas a la seguridad informática en las empresas son cuestión de prevención de data loss y data leakage
El Market Intelligence es toda la información que recopilamos, que se relacionan con el mercado, los clientes y la competencia. Conoce cómo lograrla.
