Cómo formular especificaciones de gestión de análisis de datos empresariales

Con el crecimiento exponencial de los datos que generan las empresas cada día, clasificar terabytes de información puede convertirse en un problema y reducir la eficiencia del análisis. Se necesita más tiempo para filtrar y organizar adecuadamente conjuntos de datos tan grandes. Para las empresas que manejan múltiples flujos de datos de gran ancho de banda, un camino claro hacia los objetivos comerciales y analíticos puede ayudar a reducir los errores en la toma de decisiones.

Es importante establecer objetivos claros para sus datos, crear parámetros y filtrar 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. Simplificar y centralizar los flujos de datos

Otro problema que enfrentan las suites de análisis es conciliar 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 y no de forma aislada. Debido a que diferentes fuentes pueden usar formatos únicos o estilos diferentes, retener datos puede socavar la información valiosa sobre los mismos.

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

3. Filtrar los datos antes de almacenarlos.

Un sinfín de datos plantean cuestiones de calidad y cantidad. Aunque la gente quiere 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 procedimientos adecuados para limpiar los datos y producir una colección limpia. Cree una etapa que garantice la relevancia de los datos y al mismo tiempo filtre eficazmente los datos irrelevantes. Además, asegúrese de que el proceso esté lo más automatizado posible para reducir el desperdicio de recursos. La implementación de capacidades de clasificación y preclasificación de datos puede ayudar a acelerar el proceso de filtrado de datos.

4. Establecer reglas claras de gestión de datos

Actualmente, uno de los mayores problemas con los 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 libre acceso a los conjuntos de datos y al almacenamiento puede provocar errores operativos y eliminaciones, lo que puede provocar daños en los datos.

Es importante establecer reglas claras 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 manera que facilite el acceso a diferentes grupos 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, los datos almacenados se reducen a una única base de datos, lo que limita la forma en que se pueden manipular los datos. Las estructuras de datos estáticas son eficientes para almacenar datos, pero tienen limitaciones cuando se trata de analizarlos y procesarlos. En cambio, los administradores de datos deberían prestar más atención a la creación de estructuras analíticas más profundas.

Las estructuras de datos dinámicas proporcionan una forma de almacenar datos en tiempo real y permiten a los usuarios conectar mejor los puntos. El uso de bases de datos 3D para encontrar formas de remodelar rápidamente los datos y crear islas de datos más interconectadas puede ayudar a lograr una inteligencia empresarial más ágil. Cree bases de datos y estructuras para simplificar el acceso y la interacción con los datos, en lugar de aislarlos.

El campo de la gestión y análisis de datos continúa evolucionando. Es importante que los equipos de análisis creen una infraestructura preparada para el futuro que brinde a los usuarios la mejor experiencia de análisis. Al establecer los mejores estándares de análisis de datos y practicarlos con la mayor frecuencia posible, las empresas pueden mejorar significativamente la calidad de sus recomendaciones de decisiones basadas en datos.