El valor de la gestión de datos

El buen uso de los datos aumenta la productividad empresarial

Publicado el 2/06/20 9:00

PowerData el manejo de datos aumenta la productividad empresarial

La gestión de datos no siempre ha sido valorada por los científicos de datos, que muchas veces lo ven como un obstáculo para obtener información. Sin embargo, la experiencia de clientes de diversas industrias demuestra que una buena gestión de datos favorece el éxito de los proyectos de analitica, mejorando la productividad empresarial. 

La información, tanto estructurada como no estructurada es la base para mejorar la productividad empresarial, ya que permite tomar mejores decisiones, adelantarse a los riesgos y encontrar áreas de mejoras en los procesos, entre muchos otros beneficios.

Los CIOs y CEOs ya no cuestionan la importancia del Big Data y cada vez más lo entienden como indispensable para no quedarse atrás en el mercado y lograr lo que ya se denomina "ventaja analítica".

¿De qué se trata?

Para emprender este camino, el primer paso es trabajar los datos. De esta manera, el gobierno de datos facilita el trabajo de científicos y analistas de datos, lo que permite que los líderes de negocio obtengan información relevante para la toma de decisiones más rápidamente.

Los datos potencian la productividad:PowerData el manejo de datos aumenta la productividad empresarial

  • Aceleran procesos de mejoras de rendimiento continuas.
  • Fomentan la toma de decisiones inteligentes, con información en tiempo real.
  • Permiten mayor eficiencia en la selección de personal adecuado.
  • Ofrecen ventaja análitica.
  • Impulsan el aumento de los ingresos, reduciendo riesgos y costos al mismo tiempo.

 

5 formas en que un buen gobierno de datos aumenta la productividad empresarial

  1. La calidad en los metadatos de negocios es fundamental para la empresa. Los metadatos gobernados de forma efectiva, es decir, con datos que etiquetan o categorizan otros datos, facilitan el proceso de descubrimiento para los científicos de datos, ayudándolos a encontrar la información que necesitan, cuando la necesitan. El etiquetado y la catalogación de datos en el momento de la ingestión ayudan a la organización a mantener su data lake limpio mientras que brinda a los científicos de datos una mejor comprensión de lo que está disponible para ellos.

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  2. La gestión eficaz de esquemas ahorra tiempo y dinero, especialmente en un entorno de Big Data. Los esquemas definen cómo deben leerse los datos. Es esencial que los consumidores de datos sepan qué esquema usar cuando busquen archivos en particular. Sin embargo, la gestión de esquemas puede ser difícil, particularmente en un entorno de Big Data. El descubrimiento de esquemas técnicos y comerciales programáticos alivia el problema. Cuando se incorpora un nuevo conjunto de datos en un data lake, una herramienta de código abierto puede ayudar a determinar el esquema automáticamente. Y, en un entorno maduro, hacer coincidir los datos recién descubiertos con los metadatos comerciales existentes, proporcionando los metadatos comerciales y técnicos inmediatamente. Publicar, revisar y gobernar todos los esquemas conocidos ahorrará a los científicos y analistas de datos un tiempo considerable, que podrán invertir en otras tareas donde su expertise sea fundamental.PowerData el manejo de datos aumenta la productividad empresarial
  3. La buena calidad de los datos y el perfilado pueden acelerar la obtención de ideas. La mala calidad de los datos es una de las razones clave por las que el 40% de las iniciativas empresariales no logran los beneficios esperados, según un informe de Gartner Inc., que también señala que la calidad de los datos afecta la productividad laboral general en hasta un 20%. Desarrollar una firme arquitectura y unos protocolos efectivos de calidad de datos ayudará a evitar que el lago de datos se convierta en un pantano de datos. Establecer acuerdos de uso de datos entre productores y consumidores de datos también será útil, ya que estos acuerdos dan a todos una mejor idea del nivel de calidad de los datos que se espera y cómo se documentará. El perfilado de datos y el almacenamiento de los perfiles con metadatos también es una práctica útil, ya que permite a los científicos de datos comprender mejor los tipos de datos contenidos en el sistema y les permite formular hipótesis más rápidamente.
  4. El linaje de datos puede ayudar a evitar demandas o despidos. En una era de violaciones de datos, el gobierno de datos puede proporcionar protecciones importantes para el negocio y sus empleados. La gestión de datos no impedirá que hackers decididos accedan a datos seguros pero, en caso de incumplimiento, ayudará a comprender lo que se ha vulnerado y lo que no. La gobernanza de datos brinda protecciones particulares a las personas que trabajan en industrias reguladas, como los servicios financieros y la salud. En una auditoría, el gobierno de datos permite mostrar exactamente de dónde provienen los datos y cómo se hicieron cálculos particulares.
  5. Los modelos y análisis se ejecutarán correctamente en producción. Si el programa de gobierno de datos incluye las medidas discutidas hasta este punto, los datos serán de una calidad lo suficientemente alta como para que experimenten menos problemas con los modelos y análisis en producción.

En resumidas cuentas, los datos permiten a los líderes de negocio conocer, analizar y mejorar sus empresas. Y, ante cualquier proyecto de analitica de datos, empezar por lo primero: la gestión de los datos y su gobierno es indispensable para el éxito del mismo y para el impacto en la productividad en general. 

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Temas: Data Management