Tres claves para competir en la economía de los datos

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Según las previsiones, los datos que creamos, capturamos, replicamos y consumimos alcanzarán los 175 zettabytes y alrededor del 75% de la población mundial interactuará con ellos todos los días para 2025. Sin gestionarlos de la forma adecuada, es imposible extraer su auténtico valor y convertirlos en conocimiento para tomar decisiones y que se traduzcan en acciones. Estas son las claves para lograrlo.

Los expertos de una consultora tecnológica han identificado los pasos que deben seguir las empresas puedan transformar los datos que genera en información de utilidad:

Ingesta de datos e ingeniería
La primera fase de este recorrido hacia la información consiste en la ingesta, es decir, la forma en la que obtener e importar los datos, ya sea para su uso inmediato en tiempo real o para ser almacenados y analizados más tarde. Son muchos los datos que se generan día a día en cualquier negocio y su relación con el cliente mediante inventarios, órdenes de pedido, nóminas, partes de alta de empleados, ventas o consultas de clientes podemos extraer datos muy valiosos.

Una vez se tiene la información es el momento de comenzar a organizarla. La gran variedad de fuentes desde las que la empresa puede recopilar datos supone, en consecuencia, una gran variedad de formatos. Ahora los datos recopilados deben ser limpiados, cumplimentados y verificados para lograr una identidad única de cada dato y poder así tener una visión 360º de la información con la que contamos y comenzar el proceso de análisis.

Ciencia y explotación
Los datos son como un diamante en bruto. Tras recopilar y unificar hay que pulirlos, extraer el valor que encierran y así poder utilizarlos para tomar decisiones de negocio. En primer lugar, para poder extraer valor de estos datos debemos aplicar técnicas de analítica avanzada mediante la implementación de modelos probabilísticos, predictivos y prescriptivos. También existen modelos basados en machine learning, o aplicando deep learning para el análisis de datos no estructurados como vídeos, imágenes o audios, mediante procesamiento de lenguaje natural.

Estos modelos son los que alimentarán las herramientas de explotación que protagonizan el siguiente paso del recorrido. Es el momento de aplicar técnicas de Data Discovery, cuya máxima es el autoservicio, permitiendo que todos los profesionales de la compañía puedan conocer y analizar, de forma rápida y sencilla, los datos que precisan. Por ejemplo, un Gerente de Ventas podría obtener información de manera directa de quiénes son los clientes y productos más rentables del último mes, sin tener que recurrir al departamento de TI permitiendo así, reducir tiempos y aumentar la productividad del negocio.

Evolución del conocimiento
El último paso en el camino es la fase en la que realmente esa información de valor se convierte en conocimiento para no solo optimizar e incrementar el negocio actual de una compañía, sino también para poder predecir sus próximas decisiones. A través de modelos predictivos, la organización adquiere capacidades para proyectar aquellas variables que impactan de manera directa en el negocio, ayudando en la gestión proactiva de la compañía. En este estadio somos capaces de dar respuesta a preguntas sobre el futuro, y la tecnología propondrá acciones ayudándonos así a la toma de decisiones.

Fuente: IT User

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