Cómo crear rutas de acceso a datos analíticos para obtener los mejores resultados
El acceso a datos en análisis funciona mejor cuando las empresas entienden el papel que juegan los datos estructurados y no estructurados.
El análisis de datos es valioso debido a su capacidad para combinar datos de varias fuentes en un único repositorio de datos. Tanto los sistemas estructurados que registran datos como los datos no estructurados de fotos, videos, redes sociales y sitios web pueden fluir a este depósito de datos. Esta combinación de datos enriquece el análisis de datos y mejora la capacidad de proporcionar información valiosa e inusual sobre problemas comerciales irresolubles de larga data.
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Sin embargo, existe una segunda clave para sacar el máximo provecho de los análisis: las empresas deben saber cómo acceder a los datos analíticos para obtener los mejores resultados. Al comprender mejor el papel que juegan los datos estructurados y no estructurados en el acceso a los datos, las empresas pueden diseñar las mejores rutas para acceder a sus datos.
El papel de los datos estructurados en el acceso analítico
Los datos estructurados transaccionales juegan un papel clave en el acceso analítico porque ya tienen la clave de la base de datos para los datos y se puede acceder a ellos fácilmente. Las claves de acceso a datos en los sistemas transaccionales se organizan en torno a estructuras de información clave que las empresas desean conocer, como clientes, pedidos y productos, por lo que no es necesario definir rutas de acceso a datos desde cero para analizar repositorios de datos.
El papel de los datos no estructurados en el acceso analítico
Para desbloquear el valor adicional que los datos no estructurados aportan al análisis, debe crear rutas de acceso dentro de estos datos no estructurados para poder vincularlos con los datos que ya tiene de los datos transaccionales.
Para hacer esto, puede usar nombres en claves de acceso a datos transaccionales y asignarlos como etiquetas para big data no estructurados. Esto permite que su software de análisis identifique y vincule estos dos tipos de datos.
Por ejemplo, si «cliente» es la clave para el registro de datos de transacciones en su sistema de pedidos, y también etiqueta datos no estructurados relacionados con los clientes de esta manera, entonces su software de análisis encontrará en su sistema de pedidos el cliente que alguna vez utilizó en cada transacción. por su empresa y lo que dicen los clientes sobre sus productos y empresa en publicaciones de redes sociales de datos no estructurados. Esto puede generar información significativa sobre lo que es probable que los clientes compren a continuación y cómo se sienten acerca de su empresa, una información que no puede obtener simplemente observando las transacciones que los clientes realizan en su sistema.
Software de análisis: la tercera clave para desbloquear datos
Hay un tercer elemento que desbloquea el valor de los datos en el análisis. Este es el aprendizaje automático integrado en su software de análisis que hace referencia a sus claves y etiquetas de acceso a datos. El lenguaje de máquina puede procesar datos rápidamente y encontrar patrones repetitivos basados en palabras clave como «cliente», lo que también puede conducir a nuevos conocimientos sobre lo que quiere un cliente y cómo piensa acerca de su empresa.
Los proveedores de análisis tienen experiencia en cómo sus clientes prefieren acceder a los datos y cuál es la forma más eficiente de acceder a ellos, pero su enfoque es genérico. Puede que no sea adecuado para su empresa.
Puede garantizar el máximo acceso a todos los datos en su análisis si primero obtiene el asesoramiento de su proveedor de análisis, que es una mejor práctica general para el acceso a los datos, y luego, además, evalúa sus claves de acceso a los datos transaccionales para asegurarse de que coincidan con su etiqueta de datos no estructurados y luego en última instancia, trabaje con su proveedor de análisis para garantizar que los modelos de aprendizaje automático en el análisis estén calibrados para todas las rutas de acceso.
Puede ser un trabajo que requiere mucho tiempo, pero vale la pena si puede extraer cada gramo de valor de sus datos y proporcionar una visión empresarial superior.
