Democratización de los datos para usuarios de distintos niveles de conocimientos y competencias

Si usted es ingeniero de datos o arquitecto de datos, probablemente no podrá dormir pensando en cómo diseñar sus plataformas de integración, gestión y soporte analítico de datos, de modo que sus DBA y colegas de operaciones de TI puedan gestionarlas fácilmente mientras un variado conjunto de usuarios de datos son capaces de consumirlas simultáneamente. Estos usuarios van desde los nuevos, exigentes y prácticos, como los desarrolladores y los científicos de datos, hasta los que tradicionalmente utilizan los datos a través de SQL y consultas ad hoc, como los analistas empresariales, pasando por los que interactúan con los datos indirectamente a través de las aplicaciones empresariales.

No todo el mundo en su empresa es un científico de datos y, dado lo escasos que son, estaría en una empresa bastante pequeña si fueran la mayoría de los miembros del personal. A riesgo de generalizar demasiado el papel de los científicos de datos, suelen necesitar datos que sirvan de apoyo para diseñar y entrenar algoritmos que puedan desplegarse aguas abajo, Embarqué en otras aplicaciones y ser utilizados por otros usuarios. Los científicos de datos suelen necesitar grandes y variados conjuntos de datos, pero rara vez tienen que ser en tiempo real, aunque la frescura es un requisito primordial a medida que iteran el entrenamiento heurístico de sus modelos.

Los desarrolladores de aplicaciones, al igual que los científicos de datos, tienden a interactuar con sus datos a través de API de programación. Los conjuntos de datos sobre los que operan tienden a ser más pequeños, o de series temporales y en tiempo real, Embarqué directamente en el proceso de negocio en lugar de informarlo como suele ser el caso de lo que hace un científico de datos. Para los analistas de negocio, las necesidades son de nuevo diferentes y, para los usuarios finales, de lo que se trata es de hacer que los datos sean invisibles para sus operaciones, aunque sean integrales y esenciales para esas operaciones. La cuestión aquí es que los diseñadores de sistemas de datos deben ser capaces de hacer que los datos estén disponibles, pero para varias facciones diferentes que no tienen los mismos conjuntos de habilidades, funciones y responsabilidades o niveles de interés cuando se trata de datos.

¿Qué mandato impone esto a los ingenieros o arquitectos de datos? Muy sencillo. Hacer que los datos sean utilizables para que personas de distintos niveles consuman lo que necesitan, cuando lo necesitan y de la forma que les resulte más útil. Vale, quizá no sea tan sencillo. ¿Cómo se evitan los conjuntos de datos en silos, gestionados por sistemas a medida, si se atiende estrictamente a cada uno de estos grupos?

Conozca a su comunidad de usuarios y cómo utiliza los datos

Cada persona de su empresa tiene sus propias necesidades de datos, tanto en lo que se refiere al tipo de datos y herramientas que necesita utilizar como a la forma en que se considera eficaz el uso de los datos. Es posible que algunos usuarios necesiten acceder a un jeu de données muy específico para realizar una tarea concreta, mientras que otros pueden necesitar datos generales para la planificación y la prise de décision estratégicas, por ejemplo. Algunos de sus usuarios necesitarán datos detallados sin procesar, mientras que otros necesitarán cuadros de mando, informes y visualizaciones. En muchos casos, el mismo usuario puede encajar en cada uno de los escenarios anteriores, pero durante diferentes fases de un proyecto. En otros casos, estos diferentes escenarios aprovechan los mismos datos en diferentes formas o manipulados de diferentes maneras y en combinación con otros conjuntos de datos.

Comprender cómo hacer que sus usuarios de datos tengan éxito es una función de la comprensión de los niveles de habilidad de los consumidores y las herramientas y conjuntos de datos que necesitarán. Por ejemplo, además de los conjuntos de datos mencionados anteriormente, los científicos de datos tienden a pasar mucho tiempo preparando datos y codificando algoritmos a mano o utilizando bibliotecas para IA y ML, como TensorFlow. Por el contrario, los analistas de negocio se inclinan más por utilizar SQL para la generación de informes y herramientas populares de BI y visualización en esos conjuntos de datos consultados. Los usuarios avanzados del lado empresarial pueden ser capaces de manejar consultas más simples, pero se sienten más cómodos manipulando hojas de cálculo, como su personal de finanzas y planificación. Cada uno de estos usuarios tiene sus propias necesidades, no sólo en lo que respecta a los datos, sino también a las herramientas que definen la forma en que aprovechan los datos para realizar su trabajo. Puede obtener más información sobre la gama de soluciones gestion des données de Actian aquí.

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala. Las soluciones de inteligencia de datos de Actian ayudan a agilizar los entornos de datos complejos y a acelerar la entrega de datos listos para la IA. Diseñadas para ser flexibles, las soluciones Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable en entornos locales, en la nube e híbridos. Más información sobre Actian, la división de datos de HCLSoftware, en actian.com.