El valor de la gestión de datos

Procesos de datos: sus fases y la generación de valor

Publicado el 12/07/16 21:00

Convertir información en conocimiento tiene mucho que ver con entender las diferentes etapas de los procesos de datos. Extraer utilidad y generar valor no es un simple proceso de minería, sino que se trata, además, de una técnica especializada en la que hay que saber elegir entre una amplia gama de enfoques, herramientas y métodos.

 

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Créditos fotográficos: istock kasto80

Los datos en bruto entran al sistema y, a partir de ese momento, sólo de la organización depende el uso que se les dé. Aunque todos los procesos de datos son distintos, en todos se aprecia un esquema común: tras el acceso, se produce el despliegue a los largo de sistemas informáticos, software, aplicaciones varias... un recorrido que parte del dato y termina en la producción de conocimiento y contexto. El paso previo a la generación de valor.

 

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Las etapas de los procesos de datos

Conocer las etapas de los procesos de datos es importante para optimizarlos, entenderlos mejor y lograr extraer todo el partido a cada bit de información que se introduce en el sistema. Así, puede hablarse de seis fases comunes a la mayoría de ellos:

  1. Recogida: es la primera etapa del ciclo y la más relevante ya que la calidad de los datos recogidos afectará en gran medida a los productos que de ellos se obtengan. Esta etapa proporciona tanto la línea de base desde la que organizar el sistema de métricas, como la información necesaria acerca de los objetivos de los procesos de datos, que son los que ayudan a continuar mejorando.
  2. Preparación: en esta etapa se manipulan los datos, con el fin de que adquieran el formato adecuado para su posterior análisis y procesamiento. Los datos en bruto no pueden ser procesados y se debe comprobar su exactitud para evitar errores en fases posteriores.
  3. Entrada de datos: ya se lleve a cabo de forma manual, digital o automatizada, este tipo de procesos de datos buscan convertir los datos en información procesable. Esta etapa, que consume bastante tiempo, requiere velocidad y precisión aunque se caracteriza por su intensidad en recursos.
  4. Procesamiento: llegados a este punto, los datos se someten a diversos métodos, cada uno con sus instrucciones; a través de los que se intentan evaluar, clasificar y organizar para obtener información útil. Ésta es una de las metas de los procesos de datos y que, gracias a los avances tecnológicos, cada vez es posible conseguir en periodos de tiempo más reducidos.
  5. Interpretación y análisis: la información procesada se transmite al usuario de negocio, quien se ocupará de acceder a ella a través de informes, visualizaciones, montajes de vídeo o audio; para obtener el conocimiento que guiará las decisiones futuras de la empresa.

A partir de este momento, la información empleada se almacena y el conocimiento extraído se comparte de forma individual o se deja a disposición de todos los demás usuarios de la organización en una plataforma. Lo importante es que la velocidad, la actualización, la seguridad y la accesibilidad nunca se vean comprometidas, puesto que, de suceder cualquiera de esos contratiempos se estaría malgastando el esfuerzo invertido en los procesos  de datos.

 

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Temas: Big Data