Grandes datos

Cómo manejar el descubrimiento de datos

El hecho de que sea una tarea abrumadora no significa que puedas ignorarla. Tome el control de sus datos para que pueda aprender de ellos.

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Imagen: Nobi_Prizue, Getty Images/iStockphoto

Por su propia naturaleza, el descubrimiento de datos es tedioso, tedioso y confuso. Con los datos que llegan de todas las direcciones y los objetivos comerciales ajustados, los empleados no saben por dónde empezar, evaluar el valor de los datos y varias combinaciones de datos y luego tratar de extraer información de los datos puede ser una tarea abrumadora.

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El proveedor de análisis empresarial Microstrategy define el descubrimiento de datos como: «Recopilación y análisis de datos de una variedad de fuentes para obtener información de tendencias y patrones ocultos. A través del proceso de descubrimiento de datos, los datos se recopilan, combinan y analizan en una serie de pasos. Objetivo Sí Haga que los datos desordenados sean limpios, comprensibles y utilizables. «

Para maximizar el valor de todos los tipos de datos, las organizaciones deben participar en el descubrimiento de datos.

Aquí hay algunos pasos que las organizaciones pueden tomar para hacer que el descubrimiento de datos sea más fácil y más valioso para la empresa.

Defina e implemente un conjunto repetible de procesos de limpieza de datos

Los datos, como el oro o la plata, están incrustados en la tierra y las rocas. Tienes que eliminar contenido irrelevante para encontrar contenido relevante. No puede garantizar el valor comercial de sus datos hasta que sepa que su empresa está utilizando datos limpios y precisos.

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Deben existir procesos estándar en cada punto donde los datos ingresan a su empresa para garantizar que los datos provengan de fuentes examinadas y cumplan con sus estándares de gobierno corporativo. Los errores y datos duplicados deben ser identificados y eliminados. En otros casos, los datos deben normalizarse para que los diferentes nombres de datos que hacen referencia al mismo elemento de datos se normalicen a un solo nombre de datos. Si utiliza datos de fuentes de terceros, también se deben revisar sus técnicas de limpieza de datos.

Afortunadamente, hay Proporciona herramientas de limpieza de datos y automatización. Se utiliza para realizar muchas de estas tareas de limpieza de datos. A menudo es difícil justificar el ROI de invertir en estas herramientas, pero al igual que la seguridad empresarial, son una inversión necesaria para descartar la posibilidad de que se tomen malas decisiones comerciales debido a datos deficientes.

mantener los datos actualizados

Al igual que las noticias de ayer, los datos envejecen rápidamente. Deben existir procesos operativos para actualizar los datos de forma regular, ya sea que esos intervalos sean en tiempo real, diarios, semanales o mensuales. Las necesidades de relevancia de los datos de las unidades de negocio también han cambiado tan rápidamente que los datos que son útiles hoy pueden no serlo en seis meses. Para evitar almacenar y continuar procesando datos que ya no son relevantes, TI debe reunirse con la empresa al menos una vez al año para determinar qué datos siguen siendo relevantes y cuáles ya no necesitan conservarse. Esto ayuda a reducir la cantidad de datos que almacena y el costo de almacenamiento.

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Reconocimiento de patrones mediante aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subconjunto del procesamiento de datos de inteligencia artificial en el que hay patrones ocultos en los datos que los algoritmos u observaciones desarrollados por humanos podrían pasar por alto. Esto hace que su proceso de descubrimiento de datos sea más poderoso, ya que amplía el campo de información de datos que espera encontrar.

No olvides los datos oscuros

Hay un tesoro de datos oscuros y no estructurados en forma de fotos, videos y documentos en papel almacenados en caché en las salas de almacenamiento y armarios de la empresa. Como parte de los esfuerzos de digitalización, las empresas deben revisar estos datos oscuros y determinar qué se debe digitalizar y vincular a los repositorios de datos, y qué se debe descartar.

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