¿Qué es la productividad de datos?
La productividad de los datos se refiere a la aplicación de los activos de datos de una organización para aumentar la productividad empresarial.
¿Por qué es importante la productividad de los datos?
La productividad es esencial, ya que a menudo los equipos se ven obligados a intentar hacer más con recursos limitados. Las organizaciones disponen ahora de volúmenes de datos sin precedentes y de los medios para almacenarlos y analizarlos de forma rentable. Los datos son un recurso corporativo que no debe desaprovecharse porque las empresas de la competencia pueden explotar mejor sus datos en detrimento de usted. Desperdiciar la oportunidad de explorar y aprender de los recursos de datos puede perjudicar la innovación, la rentabilidad y la competitividad.
¿Cuáles son los procesos utilizados para permitir la productividad de los datos?
Ganar productividad de datos es un proceso de varios pasos que incluye lo siguiente:
Conexión a fuentes de datos
DataConnect es un ejemplo de solución de integración de datos que conecta múltiples sistemas de origen mediante conectores predefinidos a fuentes de datos, incluidas bases de datos, archivos planos, registros, fuentes de medios sociales y aplicaciones operativas como NetSuite, Salesforce y ServiceNow.
Canalización de datos
Muchas canalizaciones de datos deben mover, limpiar y transformar los datos para permitir el análisis.
Almacenamiento
Los datos pueden almacenarse in situ o en la nube antes de ser analizados.
Analytics
Actian Data Cloud contiene las herramientas para analizar datos mediante consultas SQL, funciones de resumen integradas y funciones definidas por el usuario para ejecutar programas que realizan cálculos.
Sistemas informatique décisionnelle de decisión
Las visualizaciones son la clave para comunicar fácilmente los hallazgos en los datos. Tableau, Qlik y Power BI son ejemplos de outils bi que aumentan la productividad de los datos a través de cuadros de mando en tiempo real.
Actian and the Data Intelligence Platform
Actian Data Intelligence Platform is purpose-built to help organizations unify, manage, and understand their data across hybrid environments. It brings together metadata management, governance, lineage, quality monitoring, and automation in a single platform. This enables teams to see where data comes from, how it’s used, and whether it meets internal and external requirements.
Through its centralized interface, Actian supports real-time insight into data structures and flows, making it easier to apply policies, resolve issues, and collaborate across departments. The platform also helps connect data to business context, enabling teams to use data more effectively and responsibly. Actian’s platform is designed to scale with evolving data ecosystems, supporting consistent, intelligent, and secure data use across the enterprise. Request your personalized demo.
Aumentar la productividad de los datos
La mayoría de los activos de datos tienen valor. A continuación se presentan más fuentes de datos valiosos y su contribución potencial a la productividad empresarial.
Datos del cliente
La información sobre los clientes tiene un valor incalculable. Los registros de seguimiento web hacen que las funciones de ventas y marketing sean más productivas al permitirles centrarse en los clientes potenciales que ya conocen la marca. En función de las páginas que visiten o de los activos digitales que descarguen, se podrá saber qué pasos siguientes conducirán con mayor probabilidad a una conversión.
Los desarrolladores de aplicaciones necesitan saber dónde fallan las transacciones de los clientes debido a un mal diseño de la interfaz de usuario o a errores que les impiden completar las tareas. El servicio de atención al cliente necesita poder reproducir las transacciones fallidas para solucionar los problemas. Estos datos aumentan la productividad del servicio de asistencia y la satisfacción del cliente.
Los archivos de registro de visitantes son fundamentales para mantener la seguridad. Los ataques de denegación de servicio deben detectarse rápidamente para poder bloquearlos antes de que interfieran en las transacciones válidas de los clientes, lo que puede suponer una pérdida de ingresos.
Los datos de clientes externos, como los contenidos de las redes sociales y las encuestas, aumentan la productividad si se aprovechan para mejorar el servicio y gestionar los daños a la reputación.
Datos transaccionales
Los datos de ventas pueden analizarse para aumentar la productividad realizando análisis de cestas para encontrar asociaciones ocultas entre productos que pueden utilizarse para la colocación directa de productos en un punto de venta. En el caso de una tienda online de autoservicio, los mismos datos de la cesta pueden utilizarse para impulsar recomendaciones que aumenten los ingresos.
Datos de registro del sistema
Una gestión adecuada de los datos de los registros del sistema aumenta la productividad al reducir temps d'arrêt de los servicios de infraestructura críticos. El análisis de los registros de los discos giratorios puede poner de manifiesto el aumento de los fallos blandos detectados por el dispositivo y mitigados. A medida que aumentan estas tasas de error, los dispositivos que fallan pueden ser marcados para su sustitución y los ingenieros alertados. El tiempo de actividad del servicio es a menudo una métrica crítica que los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA) controlan. Mantener un alto grado de satisfacción de los clientes y cumplir los objetivos de los SLA contribuye a la rentabilidad general de la organización, ya que los recursos pueden centrarse en conseguir nuevos clientes.
Datos financieros
Las empresas pueden utilizar los datos financieros de forma creativa para aumentar la productividad. La fijación de precios es un proceso crítico para maximizar los ingresos y mantener al mismo tiempo una pérdida mínima de clientes. Cuando se lanza un nuevo producto, debe encontrar su precio de mercado. Lo menos productivo es fijar un precio y cuánto deben descontar los vendedores para ganar a los rivales. Después de muchos ciclos de ventas, los datos financieros se utilizan para realizar un análisis de ganancias y pérdidas y determinar qué descuentos se aplicaron para ganar. El precio de venta real suele denominarse precio de calle, el que los clientes están dispuestos a pagar. Con el tiempo, éste se convierte en el precio fijo con descuentos incorporados, de modo que los comerciales pueden dedicar menos tiempo al regateo. El aumento significativo de la productividad se produce cuando se fijan los precios de los productos de autoservicio basándose en lo aprendido de las operaciones anteriores.
Datos de telemetría
El coche conectado es una revolución de la productividad para fabricantes de automóviles como Tesla. La información sanitaria de cientos de sensores proporciona flujos de datos a la red neuronal local y a un sistema central que utiliza el aprendizaje automático para perfeccionar la conducción autónoma. El coche elimina temporalmente funciones a medida que los sensores dejan de ser fiables. Cuando se lava el coche, las cámaras y las funciones que dependen de estos sensores se recalibran para volver a funcionar sin necesidad de llamar a los servicios de carretera o visitar un centro de servicio.
En la fabricación, los datos de los sensores de control de calidad se utilizan para ver hasta dónde se puede llevar la producción antes de que la calidad se resienta. La fábrica de Tesla en China produce un coche cada 40 segundos.
Preguntas frecuentes
La productividad de los datos se refiere a la aplicación de los activos de datos de una organización para aumentar la productividad empresarial, aprovechando eficazmente los recursos de datos con el fin de mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.
La productividad de los datos es fundamental, ya que las organizaciones disponen de volúmenes de datos sin precedentes que pueden aprovecharse para obtener una ventaja competitiva. Desaprovechar la oportunidad de explorar y aprender de los recursos de datos puede perjudicar la innovación, la rentabilidad y la competitividad.
Para potenciar la productividad de los datos es necesario conectarse a fuentes de datos, crear flujos de datos para transferirlos y transformarlos, almacenarlos en las propias instalaciones o en la nube, realizar análisis y utilizar sistemas de inteligencia empresarial para su visualización.
Los datos de los clientes aumentan la productividad al ayudar a los equipos de ventas y marketing a centrarse en clientes potenciales cualificados, permitir a los desarrolladores solucionar problemas de la interfaz de usuario, facilitar a los equipos de asistencia la resolución de transacciones fallidas y garantizar la seguridad mediante la detección rápida de ataques.
La plataforma Actian Data Intelligence ha sido diseñada específicamente para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos, al reunir en una única plataforma la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, el control de calidad y la automatización.
Los datos transaccionales pueden analizarse para realizar un análisis de la cesta de la compra que permita descubrir asociaciones ocultas entre productos, lo cual puede utilizarse para la colocación estratégica de productos en los puntos de venta o para generar recomendaciones que aumenten los ingresos en las tiendas online.
Los datos de los registros del sistema aumentan la productividad al reducir el tiempo de inactividad de los servicios de infraestructura críticos mediante la detección temprana de dispositivos defectuosos, lo que permite a los ingenieros sustituirlos antes de que se produzcan fallos y mantener un alto nivel de disponibilidad del servicio.
Los datos de telemetría permiten mejorar la productividad, por ejemplo, en la conducción autónoma de Tesla, gracias a la supervisión del estado de los sensores, y en la optimización de la fabricación, al determinar hasta qué punto se puede aumentar la producción sin que la calidad se vea afectada.
