Información: valor y riesgo

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on telegram
Share on whatsapp

Contenidos

informacion20valor20y20riesgo-8135045

Generando valor con datos

Todos los negocios se basan en datos Y, hoy en día, la mayoría de las empresas los recopilan, administran y utilizan para dos propósitos básicos:

  • Operacional, necesaria para el normal funcionamiento de la empresa: sería la finalidad detrás de la Datos operacionales.
  • Interpretativo. El uso analítico de datos apoya el objetivo de mejorar el negocio y sus perspectivas.

Cuando los aspectos analíticos logran permear el nivel de operación del negocio, la empresa es capaz de explotar el conocimiento generado y crear valor para proporcionar comentarios. Adquirir esto flujo continuo de datos y asegurar su seguimiento significa minimizar las desviaciones y consolidar los puntos fuertes.

Tanto los escenarios de uso operacional como analítico deben tener un elevado calidad de los datos manejado. Esto sugiere la necesidad de establecer procesos que garanticen que se alcancen estos niveles y se satisfagan las expectativas, tales como:

  • Los procesos de operación, análisis y creación de valor.
  • Propio ciclo de vida de los datos.
  • Los diferentes retos que atraviesan las organizaciones en materia de información y su gestión.

Variables que influyen directamente en el valor de la información

La ley de conservación de la energía establece que «la energía no se crea ni se destruye, solo se transforma». Aplicando esta premisa al mundo empresarial y al gestión de datos, Es fácil ver eso Los datos no se generan por sí mismos, sino que son producto de la conjunción de elementos y eventos como ventas, compras, etc. procesos en los que intervienen distintas variables (endógenas y exógenas) que invariablemente afectan su creación.

Una transacción o evento en el mundo real da lugar a datos, compuestos por características y elementos cualitativos y / o cuantitativos.. Estos datos, una vez concebidos, pasarán por su propio ciclo de vida y serán adaptados a diferentes requerimientos de información según sea necesario para el negocio, viviendo mientras su relevancia lo dicte.

Durante esta trayectoria se mezclará con otros datos, interactuando para generar información valiosa sin perder su esencia original, pero nunca morirá a tiempo. Un dato puede destruirse, pero no sin antes afectar los hechos y el entorno del contexto empresarial que lo originó. Por tanto, también se puede decir que los datos no se autogeneran ni se destruyen, sino que se transforman.

El gran desafío para las organizaciones hoy en día es garantizar que sus datos mantengan la integridad desde su origen, asegurando que sean precisos y confiables. Los datos que no contengan estas cualidades pueden mezclarse con otros para generar información que, a su vez, carecerá de fiabilidad y por tanto, dará como resultado una solución de Inteligencia de negocios alto riesgo para la toma de decisiones.

Los tres factores que más comúnmente pueden dar lugar a una datos con baja integridad o completitud son:

  1. El factor humano: que durante el registro, la copia o transferencia de datos pueden inyectar errores.
  2. Inconsistencia en las operaciones comerciales: por problemas de lag o por la forma utilizada para procesar y / o actualizar los datos.
  3. Defectos al integrar y conciliar datos de diferentes fuentes: Por su incompatibilidad original o por errores posteriores durante su proceso de integración.

Es por eso que, A la hora de garantizar la integridad de los datos, es fundamental asegurar las bases para una correcta integración, orientada a Business Intelligence.

(function(d, s, id) {
var js, fjs = d.getElementsByTagName(s)[0];
if (d.getElementById(id)) return;
js = d.createElement(s); js.id = id;
js.src = «//connect.facebook.net/es_ES/all.js#xfbml=1&status=0»;
fjs.parentNode.insertBefore(js, fjs);
}(document, ‘script’, ‘facebook-jssdk’));

Suscribite a nuestro Newsletter

No te enviaremos correo SPAM. Lo odiamos tanto como tú.