¿Sabías que el 97,2% de las organizaciones están invirtiendo en técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial?
Veamos algunos de los motivos que ha llevado a todas las industrias a basar sus estrategias de crecimiento en Big Data.
Cómo debo gestionar los datos para obtener valor
Primero, es importante conocer el significado de estar “basado en datos”.
El término “basado en datos”, se refiere al proceso de toma de decisiones que implica recopilar datos, extraer patrones y utilizar esa información para sacar conclusiones lógicas que ayuden a una mejor toma de decisiones.
A este proceso, se le denomina toma de decisiones basada en datos o DDDM (Data Driven Decision Making).
Como ya sabes, actualmente todas las industrias se basan en datos.
Han comprendido que, sin datos y con suposiciones (en muchos casos falsas), es fácil nublar la realidad y concluir en una mala toma de decisiones.
Para asegurarnos de que estamos tomando decisiones libres de prejuicios y verdaderamente basadas en información de valor, debemos tener en cuenta el ciclo de vida del dato.
Ciclo de vida del dato
Se podría decir que estas 5 fases son el camino a seguir para llevar al éxito un proyecto de Big Data.
Además de contar con datos, las organizaciones deben realizar análisis para extraer todo su valor y poder así desarrollar las mejores estrategias.
Desempeñar un buen trabajo en cada una de las fases, es crucial para asegurar la correcta interpretación de los datos. Por eso, en Quantion, definimos y aterrizamos la estrategia de nuestros clientes para elaborar una visualización completa de la cadena de valor del dato.
¡Veamos las 5 fases del ciclo de vida del dato!
1. Fuente de datos
Los datos pueden tener su origen en muchísimos y diferentes lugares.
Datos internos, datos recopilados por tecnología IoT, datos de RRSS, datos abiertos procedentes de administraciones públicas, etc.
En esta fase debemos plantearnos preguntas como: ¿dónde se originan mis datos? ¿Cómo puedo extraer la información? ¿Qué cantidad de datos se genera?
2. Ingesta
El segundo paso, consiste en proporcionar a la organización los datos necesarios para realizar diferentes procesos analíticos, a través de Data Lakes.
Permitiendo crear repositorios de información sin invertir muchos recursos en estructura.
3. Preparación
La preparación de datos es un proceso complejo que requiere, por un lado de Quality Assurance, en otras palabras, conocer la calidad de los datos a nivel técnico, y por otro lado, el análisis descriptivo.
El análisis descriptivo consiste en comprender resultados de acciones pasadas para entender que factores debemos tener en cuenta en la actualidad.
4. Almacenamiento
En muchas ocasiones, los usuarios no piensan que necesitarán ciertos datos, hasta que los vuelven a necesitar.
Para evitar este tipo de contratiempos, los equipos de desarrollo, copian la información en una ubicación de almacenamiento y extraen los datos archivados a una base de datos activa en caso de ser necesario.
5. Descubrimiento
Los datos deben ser tratados y refinados a fin de transformar dichos datos en un conocimiento valioso para la organización.
Los procesos de tratamiento de los datos en el ciclo de vida del producto, son vitales para llevar a cabo controles de planificación y una toma de decisiones basada en datos adecuada.
Una vez conocemos el ciclo de vida de los datos y su valor, debemos entender qué es el Big Data.
El 97,2% de las compañías está invirtiendo en Big Data e IA con el fin de convertirse en empresas ágiles y basadas en datos. Clic para tuitearQué es el Big Data
El Big Data es una colección de datos de gran volumen que crece exponencialmente con el tiempo.
La complejidad y el tamaño del Big Data, hace que ninguna herramienta de administración de datos tradicional pueda almacenarlo y procesarlo de manera eficiente.
El Big Data o macrodatos, puede entenderse por las siguientes características:
Volumen
El tamaño de los datos juega un papel muy importante en la determinación de su valor. Que una información sea considerada o no Big Data, depende del volumen de datos.
Variedad
La variedad hace referencia a la naturaleza de los datos y heterogeneidad de las fuentes que han recogido dichos datos. Esta variedad de datos no estructurados (correos electrónicos, fotos, vídeo, PDF…) plantea un reto para el almacenamiento y análisis de datos.
Velocidad
La velocidad con la que se generan y procesan los datos para satisfacer la demanda, determina el potencial real de los datos.
Variabilidad
La inconsistencia de los datos en determinadas ocasiones, puede obstaculizar el proceso efectivo de administración de datos.
Big Data, ¿por qué es tan importante?
La importancia del Big Data, va más allá de la cantidad de datos que se tiene, la importancia alberga en el tratamiento de estos datos, lo que se hace con ellos.
Analizar los datos, independientemente de su fuente, ofrecerá respuestas que permitan:
- Reducir costes
- Optimizar el tiempo
- Desarrollar nuevos productos o servicios
- Estudiar ofertas interesantes
- Toma de decisiones inteligentes
La combinación del Big Data con el análisis de alta potencia, puede identificar fallos de raíz en tiempo real, generar promociones en función de las preferencias de clientes, identificar riesgos, detectar comportamientos fraudulentos antes de que afecten a la organización, etc.
¿Alguna recomendación para implementar una estrategia de Big Data en mi organización?
¡Por supuesto!
Para poder implementar una estrategia de Big Data, lo primero que debemos tener claro es el objetivo empresarial.
Si no fijamos un objetivo real, no podremos desarrollar una estrategia de Big Data sólida.
Una vez definida la meta, decidiremos qué fuentes de datos nos ofrecerán mejor información, ¿dónde se originan los datos?
Por lo tanto, tener claro el objetivo real que vamos a perseguir e identificar las fuentes de datos que nos aporten información de calidad, son factores clave en una estrategia de Big Data antes de proceder a la integración y análisis de los datos.
En Quantion llevamos años acercando la tecnología a los negocios y los negocios a la tecnología. Como organización reconocida como mejor empresa de digitalización en 2021, contamos con un equipo de profesionales y especialistas en técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial, que lleva años desarrollando proyectos basados en datos para nuestros clientes.
¡Cuéntanos tus objetivos y crearemos el camino para alcanzarlos!
