Cuanto más se afinan los datos almacenados, más valiosos resultan

Disponer de muchos datos es bueno, ¿verdad? Eso depende. Los datos son una materia prima, como un mineral extraído de la tierra. Contienen un potencial de creación de valor, pero ese potencial sólo se materializa mediante el refinamiento.

Su empresa produce muchos datos cada día (en realidad, cada segundo). El mero hecho de crear y/o poseer estos datos no significa que estén generando valor para usted. Cosechar valor de los datos de su empresa requiere un proceso de transformación para convertir los datos en información, conocimientos procesables, decisiones y, por último, acciones.

Los profesionales de gestion des données , el personal de TI y los analistas de negocio son los responsables de guiar la transformación de datos. Emplean una serie de pasos de refinamiento para convertir la materia prima que generan sus operaciones en información significativa y procesable que los responsables de la toma de decisiones de toda la empresa utilizan para dirigir a su personal, sus procesos y sus recursos. A continuación se ofrece una visión general de los pasos de perfeccionamiento por los que pasan sus datos y el valor añadido que se produce a lo largo del proceso.

Colección

Los datos existen en sus operaciones, los recopile o no. El primer paso en el perfeccionamiento de los datos es la recopilación. Esto tiene lugar dentro de sus sistemas operativos, sensores Embarqué y flujos de trabajo transaccionales que se ejecutan en toda su empresa. Algunos datos se recopilan en tiempo real a través de sensores, telemetría y monitorización, mientras que otros se recopilan periódicamente (quizás cada hora o al final del día). La recopilación de datos se basa en la medición. El adagio de gestion des données dice: "Si no lo mides, no lo puedes gestionar". Yendo un paso más allá, si no se recogen los datos, no se pueden utilizar para prise de décision.

Agregación

Existen muchas fuentes de datos en su organización, y ninguna de ellas contiene toda la información necesaria para una prise de décision eficaz. ¿Por qué?... porque cada fuente de datos aporta un punto de vista sobre sus operaciones. Utilizar una única fuente de datos es como pasear por un estadio deportivo de noche con la única luz de una linterna: sólo se ve una visión muy limitada del entorno, no el panorama general. La agregación de datos reúne los datos de varias fuentes en un solo lugar, como si ilumináramos un montón de bombillas en ese escenario deportivo. Algunos datos se solaparán, por lo que pueden filtrarse, y habrá algunas lagunas y sombras, pero la agregación le acerca un paso más a la visión de conjunto de sus operaciones.

Conciliación

Una vez que los datos están agrupados en un único lugar, el siguiente paso consiste en conciliar los distintos conjuntos de datos para subsanar lagunas, solapamientos e información contradictoria. También se denomina armonización de datos. Una forma de imaginar esto es considerar los días anteriores a las cámaras digitales, cuando la gente tomaba fotos en película. Para crear una imagen panorámica, se tomaban varias fotos de escenas adyacentes y luego (tras esperar a que se revelaran) se alineaban las imágenes superponiendo los fotogramas en una vista panorámica. La conciliación de datos es similar, aunque bastante más compleja. Algunos de los factores utilizados en la conciliación de datos son la fuente y la calidad de los datos en el momento en que se capturaron (ya que no estamos viendo una imagen fija, los datos empresariales son un objetivo en movimiento). El resultado de la conciliación de datos es un conjunto de datos unificado que incluye entradas de todas sus fuentes de datos.

Categorización

La categorización (a menudo denominada catalogación) es el primer paso para comprender el contenido de sus datos. El propósito de la categorización es ayudarle a entender "qué son sus datos". Tenga en cuenta que esto es diferente de entender "qué significan sus datos", que se aborda en el siguiente paso. La mejor manera de entender la categorización de datos es una biblioteca llena de libros. Cada libro representa datos diferentes. Los bibliotecarios utilizan un sistema de catalogación (el sistema decimal Dewey, la biblioteca del congreso, etc.) para clasificar y organizar los libros según su contenido.

En el mundo empresarial, las empresas disponen de metamodelos de datos que proporcionan la estructura de catalogación. La categorización consiste en alinear los datos operativos (de cualquier fuente que se hayan recogido) con estos metamodelos, de modo que conceptos similares (como los datos de los clientes) puedan analizarse juntos. Es entonces cuando los datos se transforman en información.

Análisis

El análisis de datos consiste en comprender el significado de la información. Los profesionales de los datos y los negocios resumen, clasifican, filtran, correlacionan, proyectan y realizan análisis de tendencias para refinar la información categorizada y convertirla en información significativa y procesable sobre su negocio. Es interesante que los datos muestren que un paso específico del proceso tardó 2,385 segundos. Es informativo saber que la medida del proceso era el tiempo que se tardaba en autorizar una transacción con tarjeta de crédito. Pero, ¿esa cifra es buena o mala? ¿Es relevante? ¿Indica que algo va mal? ¿Es necesario que alguien tome medidas? El análisis de datos es el paso de refinamiento que convierte la información en conocimientos sobre su negocio.

Presentación

Poseer datos, información y conocimientos no crea valor para su organización. El valor proviene de las decisiones que se toman y de las acciones que se derivan de la interpretación de los datos. El último paso en el proceso de refinamiento de datos consiste en tomar los conocimientos que ha generado y presentarlos a los responsables de la toma de decisiones, a los operadores del sistema y ponerlos a disposición de los sistemas de automatización. Del mismo modo que se agregaron los datos al principio del proceso, este paso implica la difusión, publicación y visualización de los conocimientos para su consumo.

La calidad de los datos disponibles para su presentación está directamente relacionada con la eficacia de sus procesos de recopilación, agregación, conciliación, categorización y análisis. Actian proporciona un conjunto de capacidades gestion des données para ayudar a su personal a orquestar el proceso de refinamiento, permitiendo no sólo estos pasos necesarios, sino también la implementación de actividades sólidas dentro de estos pasos. Los datos se vuelven más valiosos cuanto más se refinan.

Con las herramientas adecuadas, podrá desarrollar mejores conocimientos más rápidamente. Esto conducirá a mejores decisiones y a una mayor realización de valor para su empresa. El almacén de datos de Actian Data Platform incluye conectores a cientos de fuentes de datos y funciones para refinar y transformar los datos sin procesar en información.

Puede obtener más información sobre el Almacén données connectées en tiempo real de Actian en https://www.actian.com/solutions/connected-data-warehouse/.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que los datos sean fáciles. Nuestra plataforma de datos simplifica el modo en que las personas conectan, gestionan y analizan los datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión de datos y análisis, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos. Actian cuenta con el reconocimiento de los principales analistas y ha recibido premios del sector por su rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de uso probados en conferencias (por ejemplo, Strata Data) y contribuyen a proyectos de código abierto. En el blog de Actian, tratamos temas que van desde la ingesta de datos en tiempo real hasta el análisis basado en IA. Conozca al equipo directivo https://www.actian.com/company/leadership-team/