Los análisis de datos son tan buenos como los datos que se utilizan para obtenerlos: la alta calidad de los datos es el resultado de buenas políticas de gouvernance datos y prácticas sólidas de gestion des données . Esto, a su vez, genera información de calidad en la que se puede confiar.
¿Por qué es importante la gestion des données para la analítica de datos?
A medida que las organizaciones digitalizan sus operaciones, generan más datos, que pueden contener ideas y correlaciones que solo se hacen evidentes cuando se analizan. Las decisiones basadas en datos tienen más probabilidades de conducir a los resultados esperados y deseados que las basadas en una corazonada. Para obtener datos fiables hay que invertir en la gestion des données. Con los datos adecuados, la prise de décision es más eficaz y aumenta la satisfacción del cliente, los ingresos y la rentabilidad.
gestion des données Practices for Analytics
A continuación se exponen aspectos de la gestion des données que afectan a la analítica de datos:
Gobernanza de datos
gouvernance datos influye en las políticas, procesos y funciones que utiliza una organización para garantizar la seguridad, integridad, calidad y disponibilidad de los datos de forma controlada y responsable. La gouvernance datos es esencial para el análisis de datos porque afecta a su calidad. Cataloga dónde están los datos, su calidad y su importancia, además de impulsar cohérence los datos.
Almacenamiento de datos
Cómo y dónde se almacenan los datos requiere una cuidadosa consideración de la latencia, la capacidad, la alta disponibilidad y la flexibilidad. El rendimiento y la latencia mejoran mucho si se utilizan soportes de alta velocidad con capacidad de acceso paralelo. La flexibilidad se refiere al almacenamiento de datos no estructurados, como archivos de vídeo, que pueden guardarse sur site o en la nube. Los niveles de almacenamiento admiten la noción de almacenamiento en caliente, en caliente y en frío con migración de datos automatizada para adaptarse a la demanda. La redundancia del almacenamiento es la clave de la alta disponibilidad. En caso de fallo de un dispositivo o de desastre, los datos deben estar protegidos contra la pérdida.
Los repositorios de datos pueden estar sur site o en la nube. Tener la flexibilidad de alojar datos en diferentes nubes es beneficioso porque tiene sentido desde el punto de vista económico reunir los datos en un repositorio cercano al lugar donde se crean.
Seguridad de los datos
Los datos operativos y de otro tipo destinados al análisis deben protegerse contra pérdidas accidentales o maliciosas. Las medidas de seguridad de los datos garantizan que solo se permita el acceso autorizado y actúan como un control de cumplimiento para los datos confidenciales.control de acceso según roles restringen el acceso a los datos, de modo que solo estén disponibles para los usuarios autorizados. El cifrado de los datos en reposo y en tránsito protege contra el ransomware y los ataques de espionaje.
Integración de datos
Para que el análisis sea eficaz, las fuentes de datos y los almacenes de datos deben estar conectados. El flujo y la preparación de los datos deben gestionarse de forma centralizada para mantener bajo control los costes de administración. La tecnología de integración de datos ayuda a las organizaciones a crear rápidamente canalizaciones de datos para gestionar el flujo de datos.
Almacenes de datos y Data Marts
Los datos brutos deben organizarse para que el análisis de datos resulte eficaz en las consultas de apoyo a la toma de decisiones. Los datos suelen ordenarse, cargarse e indexarse en esquemas de estrella o copo de nieve en un almacén o mercado de datos.
herramientas informatique décisionnelle
Los cuadros de mando de informatique décisionnelle y visualización facilitan a los analistas la comprensión de los datos y la obtención de nuevas perspectivas. Las herramientas informatique décisionnelle facilitan la creación de cuadros de mando que siguen los cambios de los datos en tiempo real e ilustran correlaciones de datos ocultas.
IA y aprendizaje automático
La inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de aprendizaje automático pueden aplicarse para automatizar la extracción de grandes cantidades de datos en bruto para buscar relaciones dentro de un conjunto de datos. El análisis predictivo puede prever posibles resultados para informar la prise de décision.
gestion des données Ejemplos
Se pueden utilizar distintos enfoques para gestionar los datos en función de las preguntas que deban responderse mediante el análisis de datos. A continuación se ofrecen algunos ejemplos:
Datos del cliente
Los equipos de atención al cliente deben mantenerse al día de la disposición de los clientes existentes para saber cuándo necesitan asistencia adicional. Los datos de origen de las aplicaciones de la mesa de servicio, como ServiceNow y Jira, realizan un seguimiento de los casos abiertos, los problemas escalados y las solicitudes de mejora. Los paneles de control analíticos proporcionan una visión de 360 grados del cliente para mantener a los equipos de clientes al tanto de los problemas, las licencias a punto de renovarse y las nuevas oportunidades que pueden explorar los vendedores.
Datos de marketing
El inicio de una nueva oportunidad de cliente puede comenzar con una búsqueda en Internet, que da lugar a una visita al sitio web antes de que pueda producirse una conversación. Marketing puede utilizar los datos tableau de bord procedentes de la actividad de los motores de búsqueda, las visitas al sitio web y los sistemas de prospección, como Salesforce, para realizar un seguimiento del recorrido del cliente. Los equipos de ventas necesitan datos casi en tiempo real para interactuar con los clientes potenciales mientras buscan soluciones, como la visita al sitio web.
Datos logísticos
El transporte de mercancías desde los proveedores, pasando por las empresas de reparto, hasta los clientes, como los minoristas, suele ser un viaje complejo que plantea grandes exigencias a los sistemas de análisis. Los transportistas necesitan saber dónde están sus productos y en qué condiciones. Las empresas de logística deben optimizar cargas y rutas. En destino, los almacenes y los minoristas deben saber cuándo llegarán sus envíos. Los sistemas analíticos muestran los cuellos de botella, señalan las entregas no realizadas y ayudan a optimizar las rutas y predecir los plazos de entrega.
Datos IoT
Los datos de los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) se generan en bruto a partir de los sensores de dispositivos inteligentes como cámaras, sondas de temperatura y cerraduras digitales. Antes de cargarlos en un sistema analítico, hay que filtrarlos y reducir su tamaño para evitar la sobrecarga de servidores y redes. Este procesamiento inicial se realiza en un servidor de puerta de enlace cercano al borde de una red antes de pasar a un proceso pipeline de données .
Actian y la gestion des données para Analytics
Actian Data Platform transforma su negocio simplificando la forma de conectar, gestionar y analizar los datos en las instalaciones y en una o varias nubes. Los sistemas de análisis y transacciones de Actian cuentan con cientos de integraciones de datos preintegradas para facilitar el análisis de datos.
Preguntas frecuentes
La gestión de datos para el análisis consiste en organizar, almacenar y controlar los datos mediante políticas, procesos y tecnologías, con el fin de garantizar un alto nivel de seguridad, integridad, calidad y disponibilidad de los datos para generar información fiable.
El análisis de datos es tan bueno como los datos que se utilizan para obtenerlo: una alta calidad de los datos es el resultado de unas buenas políticas de gobernanza de datos y de prácticas sólidas de gestión de datos, lo que da lugar a información de calidad en la que se puede confiar y a una toma de decisiones más eficaz.
La gobernanza de datos influye en las políticas, los procesos y las funciones que se utilizan para garantizar un alto nivel de seguridad, integridad, calidad y disponibilidad de los datos, al tiempo que permite catalogar su ubicación, su calidad y su importancia para garantizar la coherencia de los datos.
El almacenamiento de datos requiere tener muy en cuenta la latencia, la capacidad, la alta disponibilidad y la flexibilidad, con un rendimiento mejorado gracias a soportes de alta velocidad y capacidades de acceso paralelo, así como opciones de alojamiento local o en la nube cerca del lugar donde se generan los datos.
Las medidas de seguridad de los datos garantizan que solo se permita el acceso autorizado mediante controlescontrol de acceso según roles y sirven como mecanismo de cumplimientocontrol de acceso según roles para los datos confidenciales, mientras que el cifrado protege contra el ransomware y los ataques de espionaje.
La integración de datos conecta fuentes de datos y almacenes de datos a través de flujos de datos gestionados de forma centralizada, lo que ayuda a las organizaciones a crear rápidamente flujos para preparar y transferir datos, al tiempo que mantienen los costes de administración bajo control.
Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático automatizan la extracción de grandes cantidades de datos sin procesar para buscar relaciones dentro de los conjuntos de datos, mientras que el análisis predictivo permite pronosticar posibles resultados para fundamentar la toma de decisiones.
Los almacenes de datos y los data marts organizan los datos sin procesar en esquemas en estrella o en copo de nieve adecuados, con procesos de ordenación, carga e indexación, para gestionar las consultas de apoyo a la toma de decisiones y permitir un análisis eficaz de los datos.
