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Las empresas generamos millones de datos cada hora pero, \u00bfsomos realmente capaces de medir cu\u00e1nto vale la informaci\u00f3n que nos aportan? El dato es, sin ninguna duda el mayor activo de cualquier organizaci\u00f3n. Os mostramos los 5 pasos para convertir un dato en informaci\u00f3n de valor.<\/p>\n
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Econom\u00eda del dato, empresas data driven, data intelligence, anal\u00edtica del dato \u2026 Son muchos los t\u00e9rminos y tecnolog\u00edas que muestran c\u00f3mo el dato se ha convertido hoy en uno de los activos m\u00e1s valiosos de cualquier compa\u00f1\u00eda<\/strong>.<\/p>\n Pero, \u00bfc\u00f3mo lograr realmente extraer el valor que encierran los datos? \u00bfQu\u00e9 pasos hay que seguir para transformar los datos que genera y gestiona una compa\u00f1\u00eda en informaci\u00f3n \u00fatil para su negocio?<\/p>\n ERPs, CRMs, inventarios, \u00f3rdenes de pedido, n\u00f3minas, partes de alta de empleados, ventas, consultas de clientes\u2026 Los datos que genera el d\u00eda a d\u00eda de cualquier negocio y su relaci\u00f3n con el cliente son, como dec\u00edamos, cada d\u00eda m\u00e1s y el primer paso es recopilarlos. Por ello, la primera fase de este recorrido hacia la informaci\u00f3n consiste en la ingesta o la forma en la que obtener e importar esos datos, ya sea para su uso inmediato en tiempo real o para ser almacenados y, m\u00e1s tarde, analizados. Una vez recopilada la informaci\u00f3n es el momento de organizar los datos. La variedad de fuentes de las que una empresa ha de recopilar los datos va a acompa\u00f1ada de una pluralidad igual de amplia en cuanto a los formatos de dichos datos. Mails, llamadas, chats, documentos, im\u00e1genes, cuestionarios\u2026 Los datos recopilados tras la ingesta deben ser ahora limpiados, cumplimentados y verificados. El objetivo de este paso, de ingenier\u00eda del dato, es lograr una identidad \u00fanica de cada dato para poder as\u00ed tener una visi\u00f3n 360\u00ba de la informaci\u00f3n con la que contamos.<\/p>\n Es el momento de aplicar t\u00e9cnicas de anal\u00edtica avanzada sobre los datos, mediante la implementaci\u00f3n de modelos probabil\u00edsticos, predictivos y prescriptivos. Incluso modelos basados en machine learning, o aplicando deep learning para el an\u00e1lisis de datos no estructurados como v\u00eddeos, im\u00e1genes o audios, mediante procesamiento de lenguaje natural. Estos modelos alimentar\u00e1n las herramientas de explotaci\u00f3n que protagonizan el siguiente paso del recorrido.<\/p>\n Como si de un diamante en bruto se tratara, tras recopilar, unificar y analizar los datos, ha llegado la fase de extraer el valor que encierran y as\u00ed poder tomar decisiones de negocio. Para ello, en este paso se aplican t\u00e9cnicas de Data Discovery, cuya m\u00e1xima es el autoservicio, que permite que todos los profesionales de la compa\u00f1\u00eda puedan conocer y analizar, de forma r\u00e1pida y sencilla, los datos que precisa. Por ejemplo, un Gerente de Ventas podr\u00eda obtener informaci\u00f3n de manera directa de qui\u00e9nes son los clientes y productos m\u00e1s rentables del \u00faltimo mes, sin tener que recurrir al departamento de TI permitiendo as\u00ed, reducir tiempos y aumentar la productividad del negocio. El \u00faltimo trayecto en el camino es la fase en la que realmente convertir esa informaci\u00f3n de valor en conocimiento para no solo optimizar e incrementar el negocio actual de una compa\u00f1\u00eda sino tambi\u00e9n para poder predecir sus pr\u00f3ximas decisiones. Es el momento en el que, mediante el empleo de modelos predictivos, la organizaci\u00f3n adquiere capacidades para proyectar aquellas variables que impactan de manera directa en el negocio, ayudando en la gesti\u00f3n proactiva de la compa\u00f1\u00eda. En este estadio somos capaces de dar respuesta a preguntas del estilo, \u00bfqu\u00e9 ocurrir\u00e1?. Una pregunta a la que la tecnolog\u00eda nos propondr\u00e1 acciones ayud\u00e1ndonos as\u00ed a la toma de decisiones.<\/p>\nLos 5 pasos que convierten el dato en conocimiento<\/h2>\n
1. Ingesta del dato:<\/h3>\n
Este paso inicial es una de las piezas fundamentales dentro de la Arquitectura Big Data.<\/p>\n2. Ingenier\u00eda del dato:<\/h3>\n
3. Data Science (ciencia del dato):<\/h3>\n
4. Explotaci\u00f3n de dato:<\/h3>\n
Una fase en la que , adem\u00e1s, es posible y fundamental visualizar todos esos datos de forma gr\u00e1fica al tiempo que generar distintos informes y cuadros de mando, para trabajar con ellos y alcanzar conclusiones.<\/p>\n5. Evoluci\u00f3n del conocimiento:<\/h3>\n
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