En el entorno empresarial actual, el volumen de datos generados es inmenso y continúa creciendo exponencialmente. El uso estratégico de estos datos es esencial para obtener información valiosa, optimizar procesos y tomar decisiones más informadas. La implementación de una estrategia de datos estructurados implica varios pasos esenciales, cada uno de los cuales contribuye a maximizar el valor de los datos en toda la empresa.

Estrategia de datos

La estrategia de datos guía el pensamiento y la toma de decisiones de forma estructurada. Este proceso se puede dividir en varios pasos fundamentales:

Descubrimiento

El primer paso en la estrategia de datos es identificar y comprender las fuentes de datos existentes. Esto incluye evaluar el estado actual de los datos y las necesidades comerciales, garantizar que se consideren todas las fuentes relevantes y que se identifique cualquier brecha para futuras mejoras.

Gobernanza de datos

La gobernanza de datos establece políticas y prácticas para garantizar la integridad, la seguridad y el cumplimiento de los datos. Según Gartner Group, el gobierno de datos abarca una colección de procesos, funciones, políticas, estándares y métricas que aseguran el uso eficiente y efectivo de la información, permitiendo que una organización alcance sus objetivos. Implementar una estrategia de gobernanza integral es esencial para maximizar el valor de los datos y al mismo tiempo garantizar la privacidad y la confianza.

Gestión de datos

La gestión de datos incluye organizar y mantener los datos para garantizar su calidad, accesibilidad y relevancia. Se trata de procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga), que permiten la automatización e integración de múltiples fuentes de datos, creando una única fuente de verdad para la organización. La preparación de datos transforma los datos desde su forma original a un formato procesable y relevante.

Ciencia de datos

La ciencia de datos unifica estadísticas, análisis de datos, informática y métodos relacionados para comprender y analizar fenómenos reales. La creación de modelos de análisis predictivos y avanzados le permite proporcionar información valiosa para su negocio. El proceso de ciencia de datos sigue un enfoque estructurado que incluye:

1. Comprender el problema: ¿Cómo pueden resolverlo los datos?
2. Análisis de datos: ¿Qué datos están disponibles?
3. Preparación y transformación de datos: ¿En qué estado se encuentran los datos?
4. Modelado de datos: ¿Qué pueden revelar los datos sobre el presente y el futuro?
5. Visualización de datos: ¿Cuál es la mejor manera de contar la historia y compartir los datos?

Visualización de datos

La visualización de datos es el arte de contar narrativas con datos. Transformar datos complejos en paneles e informes comprensibles facilita la interpretación y comunicación de conocimientos. Con la previsión de que para 2025 se generarán 463 mil millones de gigabytes de datos cada día en todo el mundo, es crucial interpretar estos datos, comprender patrones y transformarlos en conocimientos para contar historias que tengan sentido para la organización.

Predicción

El uso de modelos predictivos permite anticipar tendencias y comportamientos futuros, siendo fundamental para la toma de decisiones estratégicas. Esto ayuda a las empresas a prepararse para posibles escenarios y seguir siendo competitivas en el mercado.

Cognición para la toma de decisiones

La implementación de sistemas cognitivos automatiza y optimizaiza las decisiones empresariales. Estos sistemas utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar datos en tiempo real y proporcionar recomendaciones precisas y rápidas, aumentando la eficiencia y eficacia de las decisiones comerciales.

Gobernanza de datos

Desarrollar un marco para gestionar datos y activos de inteligencia artificial es crucial para cualquier organización. La gobernanza de datos, según el Grupo Gartner, incluye procesos, funciones, políticas, estándares y métricas que aseguran el uso eficiente de la información. Establecer una gobernanza de datos sólida es esencial para garantizar la integridad de los datos sin comprometer la agilidad, así como para garantizar la aplicación ética y responsable de los datos manteniendo la privacidad y la confianza.

Gestión de datos

La gestión de datos implica la automatización de procesos con ETL, integrando soluciones de extracción, transformación y carga de datos. Este proceso reúne datos de todas las fuentes relevantes para generar conocimientos precisos y transformarlos en información organizada y confiable. ETL es esencial para preparar los datos de manera que sean fácilmente accesibles y procesables, facilitando el análisis y la toma de decisiones automatizada.

Ciencia de datos

La ciencia de datos combina estadística, análisis de datos e informática para comprender y analizar fenómenos reales. El proceso estructurado de la ciencia de datos incluye comprensión de problemas, análisis y preparación de datos, modelado y visualización. Este proceso permite transformar variables desconocidas en optimizaciones que añaden valor al negocio, ajustando y mejorando la toma de decisiones.

Visualización de datos

Contar historias con datos es esencial para una mejor comprensión. La visualización de datos transforma información compleja en narrativas accesibles, lo que le permite identificar patrones y generar conocimientos. Con la previsión de un aumento masivo de datos, es cada vez más importante utilizar técnicas de UI y UX para crear visualizaciones que tengan sentido para la organización.

Implementar una estrategia de datos estructurados es esencial para maximizar el valor de los datos y obtener una ventaja competitiva. Desde el descubrimiento y la gobernanza hasta la visualización y la predicción, cada paso desempeña un papel crucial en la transformación de los datos en conocimientos prácticos. La adopción de este enfoque estructurado no sólo mejora la calidad de las decisiones, sino que también fortalece la posición de la empresa en un mercado cada vez más basado en datos.