Cómo formular especificaciones de gestión de análisis de datos empresariales

1. Establezca objetivos de análisis claros antes de comenzar

Dado que la cantidad de datos que las empresas generan cada día crece exponencialmente, clasificar terabytes de información puede volverse problemático y ralentizar la eficiencia de los análisis. Se necesita más tiempo para filtrar y organizar correctamente conjuntos de datos tan grandes. Para las empresas que manejan múltiples flujos de datos con un gran ancho de banda, tener un camino claro hacia los objetivos comerciales y analíticos puede ayudar a reducir la mala toma de decisiones.

Es importante establecer objetivos claros para sus datos y crear parámetros que filtren puntos de datos irrelevantes o poco claros. Esto ayuda a realizar una selección previa del conjunto de datos y facilita el filtrado y la clasificación al reducir el ruido. Además, puede centrarse más en medir KPI específicos para filtrar aún más los datos correctos del flujo.

2. Simplifique y centralice los flujos de datos

Otro problema al que se enfrentan las suites de análisis es la conciliación de datos dispares de múltiples flujos. Las empresas tienen datos internos, de terceros, de clientes y de otro tipo que deben verse como parte de un todo más amplio en lugar de verse de forma aislada. Debido a que diferentes fuentes pueden utilizar formatos únicos o estilos diferentes, conservar los datos puede comprometer la información valiosa sobre los mismos.

Antes de permitir que múltiples flujos de datos se conecten a su software de análisis de datos, el primer paso debe ser establecer un proceso para recopilar datos de forma centralizada y organizarlos de manera uniforme. Esta centralización facilita la introducción de datos sin problemas en las herramientas de análisis de datos, al tiempo que simplifica la forma en que los usuarios encuentran y manipulan los datos. Considere cuál es la mejor manera de configurar los flujos de datos para reducir la cantidad de fuentes y, en última instancia, producir conjuntos más unificados.

3. Filtra tus datos antes de almacenarlos

Un sinfín de datos plantea dudas sobre la calidad y la cantidad. Si bien es deseable tener más información, los datos pierden su utilidad cuando están rodeados de ruido y puntos irrelevantes. Los conjuntos de datos no actualizados hacen que sea más difícil descubrir conocimientos, gestionar adecuadamente la base de datos y acceder a la información más adelante.

Antes del almacenamiento y acceso a los datos, considere utilizar procesos adecuados para limpiar los datos y producir una colección limpia. Cree etapas que garanticen la relevancia de los datos y al mismo tiempo filtren eficazmente los datos irrelevantes. Además, asegúrese de que el proceso esté lo más automatizado posible para reducir el desperdicio de recursos. La implementación de funciones como la clasificación y preclasificación de datos puede ayudar a acelerar el proceso de filtrado de datos.

4. Establecer reglas claras de gestión de datos

Uno de los mayores problemas emergentes en datos es la gestión de datos. Debido a la sensibilidad de muchas fuentes (información del consumidor, detalles financieros confidenciales y más), la cuestión de quién tiene acceso a la información se está convirtiendo en un tema central en la gestión de datos. Además, permitir el acceso gratuito a los conjuntos de datos y al almacenamiento puede provocar errores operativos y eliminaciones, lo que puede provocar daños en los datos.

Es fundamental establecer reglas claras e inequívocas sobre quién tiene acceso a los datos, cuándo y cómo. Crear un sistema de permisos jerárquico (lectura, lectura/escritura, administrador) puede reducir errores y evitar fugas. Además, ordenar los datos de una manera que facilite el acceso a diferentes grupos le ayuda a gestionar mejor el acceso a los datos sin tener que establecer permisos para todos los miembros del equipo.

5. Crear estructuras de datos dinámicas

Muchas veces, el almacenamiento de datos se reduce a una única base de datos, limitando así la forma en que se pueden manipular los datos. Las estructuras de datos estáticas son efectivas para almacenar datos, pero son limitadas cuando se trata de analizarlos y procesarlos. En cambio, los administradores de datos deberían poner más énfasis en la creación de estructuras para un análisis más profundo.

Las estructuras de datos dinámicas proporcionan una forma de almacenar datos en tiempo real, lo que permite a los usuarios conectar mejor los puntos. El uso de bases de datos 3D, la búsqueda de formas de remodelar los datos rápidamente y la creación de silos de datos más interconectados pueden ayudar a lograr una inteligencia empresarial más ágil. Genere bases de datos y estructuras para simplificar el acceso a los datos y la interacción con ellos, en lugar de aislarlos.

El campo de la gestión y análisis de datos continúa evolucionando. Es fundamental que los equipos de análisis creen una infraestructura preparada para el futuro y brinden a los usuarios la mejor experiencia de análisis. Al establecer mejores prácticas de análisis de datos y practicarlas siempre que sea posible, las empresas pueden mejorar significativamente la calidad de las recomendaciones de toma de decisiones en las que se basan para generar datos.