Qlik anuncia novedades para aprovechar el valor de los datos de SAP javier placer nocode gestionar los datos

Gestionar los datos contiene una gran capa de tareas prácticas, de cuya solución depende la eficiencia de todo el proceso de gestión de datos. Los gerentes y empleados necesitan información actualizada y confiable, de lo contrario dicha administración afectará negativamente la calidad de las decisiones tomadas.

El problema de la consolidación de datos de varias fuentes que se crearon en diferentes momentos, eligiendo una única plataforma de Data Management, minimizando riesgos y errores, todo esto preocupa a los clientes, independientemente del tamaño de la empresa y del campo de actividad.

Todos tienen datos, pero no todos saben cómo trabajar con ellos. Algunos se quejan de la falta de herramientas adecuadas, otros se quejan de la complejidad del proceso. En una palabra, hay muchos problemas, y las recomendaciones de los profesionales que trabajan en este mercado pueden ser de gran utilidad.

Procesamiento y visualización

Los principales problemas en la hora de gestionar los Datos son la falta de cualificación suficiente de los empleados, la seguridad, la transferencia de datos y el rendimiento de las aplicaciones utilizadas. Una de las complejidades típicas de la gestión de datos empresariales son los múltiples enfoques y sistemas de gestión, incluso dentro de la misma empresa.

Por ejemplo, cuando una empresa tiene varios sistemas automatizados implementados en diferentes momentos por distintas personas, cada uno de los cuales vio a su manera cómo debería funcionar todo esto. Dentro de una empresa pequeña, esto se resuelve con bastante rapidez: solo necesitas elegir un nuevo sistema unificado y comenzar de nuevo.

En las grandes empresas, este proceso debería llevarse a cabo de forma gradual, mediante la verificación cruzada de datos entre sistemas. En los últimos años, las empresas modernas han aumentado significativamente el número y la complejidad de los flujos de información entre diferentes sistemas.

Esto conduce a numerosas colisiones e inconsistencias en los datos y a la falta de un modelo asociativo que le permita rastrear la relación de datos y construir análisis predictivos. El problema se puede solucionar con la ayuda de herramientas que permiten realizar análisis semánticos del contenido de los almacenes de datos de forma regular y detectar colisiones en cuanto a la estructura de almacenamiento y dominios semánticos detectados.

Los expertos también recuerdan que los datos no solo deben tratarse con alta calidad y mantenerse actualizados, sino que también deben proporcionarse de manera competente a las personas que interactúan con ellos.

Inteligencia empresarial

La visualización y la inteligencia empresarial frente a las plataformas de BI deberían estar en la parte superior de cualquier sistema DMP. Un tablero diseñado de manera competente no sólo muestra información, por ejemplo, se registró una caída en las ventas la semana pasada. Responde tanto a las preguntas clave como a las más importantes: ¿por qué sucedió esto? ¿qué medidas hay que tomar? ¿cuál es nuestro pronóstico para la próxima semana?

Gestionar los datos es uno de los procesos internos más importantes para cualquier empresa

La mayoría de las empresas modernas ya están intentando orientarse a los datos y crear procesos para la recopilación, el procesamiento, el almacenamiento y el uso aplicado de los mismos. Sin embargo, en la práctica, a menudo surgen una serie de dificultades que impiden que una organización se convierta en una empresa basada en datos en toda regla y comience a monetizarlos.

¿Por dónde empezamos y quién está a cargo?

Gestionar los datos es uno de los procesos internos más importantes para cualquier empresa. Se trata de una especie de proyecto puntual como la introducción de la propiedad intelectual o la transición a nuevos estándares de trabajo.

Para mejorar la eficiencia de la empresa, este producto debe expandirse constantemente, complementarse de diversas fuentes y sacar nuevas conclusiones. Para implementar la gestión de datos, se necesita una gran cantidad de datos de diferentes áreas de la empresa.

Como regla general, el director de datos, el especialista en datos principal, tiene los recursos para gestionar todas las áreas de la empresa con el fin de recopilar y procesar datos.

¿Dónde comienza este proceso?

La implementación de prácticas de gestión de datos debe comenzar con el desarrollo de una estrategia y su aprobación al más alto nivel, afirman los expertos.

Una situación típica es cuando la gerencia media y baja se resiste a la transformación, tratando de mantener el monopolio de “sus” datos e incluso ocultándose de los departamentos y la gerencia adyacentes. Sólo la voluntad de la alta dirección ayudará a superar esa resistencia.

A veces, la mayor barrera para el uso eficaz de los datos es que los propietarios de los mismos en una organización simplemente carecen de la experiencia para administrarlos. Proporcionar a todo el equipo el conocimiento y las habilidades necesarias para analizar y comprender los datos será una parte fundamental de la estrategia de gestión.

Es importante que las políticas y procedimientos adoptados sean entendidos no sólo por los dueños de negocios y las partes interesadas, sino también por todos los empleados de la empresa. Esto ayudará a desarrollar una cultura de datos en toda la organización.

Sobreajuste del modelo

Nunca es posible calcular cuántos datos se necesitarán para predecir con precisión eventos futuros hasta que se realice un experimento. Para ello, es necesario armar un pequeño equipo flexible, que, en primer lugar, planteará una determinada hipótesis. 

En segundo lugar, recopilar los datos necesarios para esa hipótesis. En tercer lugar, creará un modelo predictivo basado en el aprendizaje automático y, en cuarto lugar, probará su trabajo en eventos pasados y futuros.

Por supuesto, hay que tener en cuenta que dicho modelo tiene el efecto de sobreajuste: los datos deben complementarse y excluirse en el proceso de mejora de la precisión del modelo. Siempre puede mejorar la precisión y buscar datos faltantes, por lo que este trabajo nunca termina.