Grandes datos

3 pasos para maximizar los beneficios de la recopilación y destilación de Big Data

Se desperdician demasiados datos recopilados. Aquí hay formas simples de aprovechar al máximo sus esfuerzos de extracción y recopilación de big data.

3 pasos para maximizar los beneficios de la recopilacion y

En el contexto de los grandes datos, la recopilación de datos puede tener diferentes definiciones y aplicaciones. Algunos profesionales lo definen como el raspado de datos de varias fuentes basadas en la web con el fin de agregar y analizar datos; en otros, una organización recopila sus datos internos, que provienen de varios sistemas. En ambos casos, el objetivo es identificar y separar elementos de datos relacionados de grandes cantidades de datos para que los elementos de datos individuales se puedan utilizar en consultas analíticas.

La recopilación de datos a veces se compara con el proceso de refinación de petróleo. Pero si bien el proceso de extraer petróleo crudo del suelo y luego refinarlo se ha convertido en una ciencia delicada, la recopilación de datos y la refinación han estado en curso durante décadas.

Existen herramientas que le permiten extraer, transformar y cargar datos (ETL) en data marts más pequeños que los usuarios finales pueden usar para el análisis. También hay herramientas para analizar datos de manera inteligente para determinar qué es lo que realmente importa en un contexto comercial determinado, y herramientas que le permiten agregar tipos de datos dispares para generar nuevos modelos de datos que prometen respuestas innovadoras.

Sin embargo, la automatización y las herramientas solo pueden llevarlo hasta cierto punto. En algún momento, una organización debe actuar sobre sus datos a través de conocimientos comerciales, lo que le permite aprovechar al máximo los datos y las herramientas de datos.

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Para que las organizaciones optimicen el uso de los datos, los líderes de TI deben aplicar la visión empresarial a la mejor manera de recopilar datos y aprovecharlos al máximo durante la preparación de los datos. Las empresas no deben contentarse con hacer nada más que configurar consultas de informes para los datos del producto final. Aquí hay tres mejores prácticas que algunas organizaciones usan para mejorar la extracción de datos y cosechar los beneficios.

1: Defina su caso de negocio

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Las empresas necesitan definir el caso de negocio para el que quieren que los datos proporcionen respuestas. De esta manera, se exige la recopilación, la destilación y el descubrimiento de datos, y los datos se pueden extraer y enviar a data marts para facilitar las consultas que arrojan respuestas. En estas aplicaciones, las organizaciones pueden comprender mejor cuándo es más probable que los clientes compren un producto o por qué una región geográfica en particular tiene una mayor incidencia de una enfermedad en particular.

2: Desarrollar una estrategia para los datos restantes

Desafortunadamente, algunas empresas aún dejan el 80% de los datos recopilados en un segundo plano después de abordar preguntas de primer nivel, como por qué y cuándo los clientes hacen compras, o por qué ciertas ubicaciones se ven afectadas por condiciones médicas específicas. Aquí es donde la gasolina de grado medio y el combustible diésel se clasifican durante el proceso de refinación del petróleo y deben reevaluarse para otros usos.

Las empresas tienen tres opciones cuando se trata de los remanentes de datos: desecharlos o conservarlos indefinidamente hasta que los costos de almacenamiento se disparen, u optimizar y/o explorar aún más los remanentes de datos para ver qué se puede hacer con ellos. La mayoría de las organizaciones optan por conservar sus datos, lo que las obliga a revisar sus estrategias de almacenamiento de datos y decidir si almacenar en la nube algunos datos que rara vez se usan.

3: Globaliza tus datos

Las empresas que opten por refinar y/o explorar aún más sus datos deben hacerlo global. Por ejemplo, el departamento de ventas necesita datos para saber qué artículos se venden más y dónde, por lo que se crea un caso de negocios y los datos se recopilan y utilizan para responder las preguntas del departamento de ventas.

Los datos se pueden descartar o almacenar después de que Ventas ya no los use, pero ¿qué pasaría si otras unidades comerciales dentro de la empresa supieran qué contienen los datos sin procesar y pudieran encontrar otros usos para ellos? Tal vez los datos sin procesar muestren que las ventas han bajado en el noreste y los vendedores están enfocando a los representantes en esa región en construir relaciones con los clientes, pero eso es todo lo que están haciendo con los datos.

Cuando un gerente de servicio al cliente analiza estos datos, descubre que las reclamaciones de garantía del producto son más altas en el noreste. Con esta información, puede tomar medidas correctivas en el servicio y enviar nueva información a ingeniería y fabricación y posiblemente a otros departamentos.

pensamientos finales

En resumen, las empresas se preguntan: ¿Quién podría usar los datos que recopilamos? El objetivo final es maximizar el valor de los datos en toda la empresa haciéndolos universalmente accesibles.

Estos tres pasos aparentemente pequeños en la utilización de datos siguen sin aprovecharse en gran medida en las empresas. Es por eso que obtener el máximo provecho de los datos en la recopilación, preparación y refinamiento de datos debe ir de la mano con la consulta y generación de informes de datos fáciles para maximizar el rendimiento de los datos.

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