Grandes datos

Cómo manejar la agregación de datos en su organización

La forma en que administra grandes cantidades de datos depende de cómo planee usarlos. Aquí hay algunos pasos para empezar.

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Imagen: Indefinido, Getty Images/iStockphoto

Cobertura de Big Data de lectura obligada

Un estudio realizado en 2014 por Dell EMC estimó que para 2023, cada uno de nosotros generará 1,7 megabytes de datos por segundo. Esta es una cantidad abrumadora de datos para una empresa, por no hablar de tratar de agregarlos en data marts o informes significativos que puedan usarse para el análisis.

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«La agregación de big data de una manera que proporcione resultados para una organización es difícil”, dijo Helene Servillon, directora de marketing de socios de la firma de análisis de voz Voicebase. «Muchas empresas lo están haciendo en este momento, pero pocas lo están haciendo bien. Si bien el 85 % de las empresas apuntan a ser más basadas en datos, solo el 37 % cree que sus esfuerzos han
exitoso. «

Uno de los desafíos de la gestión de datos es asegurarse de trabajar con una «versión única de la verdad», que las empresas pueden lograr mediante la normalización y/o eliminación de datos. Sin embargo, cuando comienza a agregar datos de fuentes de datos dispares, también necesita un método de agregación de datos.

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Aquí hay cuatro mejores prácticas para la agregación de datos:

1. Comprenda los objetivos analíticos a corto y largo plazo de su empresa

Su objetivo puede ser comprender las preferencias de compra de sus clientes hoy, pero mañana puede desear agregar datos de nuevas fuentes para determinar los gustos e intereses de sus clientes a fin de venderles de manera predictiva. Estos datos pueden estar en forma estructurada o no estructurada. El objetivo de su empresa puede ser mejorar la personalización de la experiencia del cliente u obtener más información sobre los procesos de fabricación e ingeniería de sus productos para mejorar la calidad del producto. En cualquier caso, puede haber objetivos a corto y largo plazo que cambiarán sus necesidades de agregación de datos.

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Su estrategia de agregación de datos debe reflejar esto. Es posible que no necesite datos sobre estilos de vida de los clientes o devoluciones de productos defectuosos hoy, pero en el futuro puede necesitar agregar datos externos de nuevas fuentes.

2. Si compra datos de un socio externo, asegúrese de que sus estándares de gobernanza y privacidad sean compatibles con los suyos.

Los datos de salud son un buen ejemplo. Si obtiene datos sobre la composición genética de pacientes con ciertos tipos de enfermedades de fuentes externas con fines analíticos y terapéuticos, es probable que los datos deban anonimizarse para proteger la privacidad del paciente. La necesidad de anonimización de datos es aún mayor cuando promete a sus pacientes que sus datos permanecerán privados.

3. Determine cómo se almacenarán los datos y cómo accederán a ellos los usuarios

¿Tiene la intención de proporcionar datos agregados a los usuarios o todos los departamentos en un área funcional específica de la empresa? Esto determinará si elige agregar y almacenar sus datos en un gran repositorio de datos con muchas opciones de acceso diferentes, o en un data mart más pequeño adaptado a las necesidades de un conjunto específico de usuarios.

4. Automatice la integración de datos tanto como sea posible

Ya sea que desee agregar datos del audio del centro de llamadas, mensajes de texto del sitio web o fuentes de datos externas pagas, necesita una manera fácil de revisar e integrar estos datos en un repositorio de datos de destino o un data mart.

Lo que quiere evitar es tener que codificar manualmente cada interfaz de integración de datos. El método de integración preferido para la agregación de datos es a través de API estándar o mediante herramientas de integración automatizadas que pueden realizar la mayor parte de la integración de datos por usted.

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