Proceso de datos: sus fases y la generación de valor

Convertir información en conocimiento tiene mucho que ver con la comprensión de las diferentes etapas de procesos de datos. Extraer ganancias y generar valor no es un simple procedimiento de minería, más bien, además es una técnica especializada en la que es necesario saber seleccionar entre una amplia gama de enfoques, herramientas y métodos.

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Los datos brutos ingresan al sistema y, a partir de ese momento, solo la organización depende del uso que se les dé. Aún cuando todos procesos de datos Son diferentes, hay un esquema común en todos ellos: después del acceso, el despliegue de sistemas informáticos, software, aplicaciones diversas … un viaje que parte de los datos y finaliza en la producción de conocimiento y contexto. El paso previo a la generación de valor.

Las etapas de los procesos de datos

Saber el etapas de los procesos de datos Es esencial optimizarlos, comprenderlos mejor y poder extraer el máximo beneficio de cada bit de información que se ingresa al sistema. Así, podemos hablar de seis fases comunes a la mayoría de ellas:

1. Recoger: Es la primera etapa del ciclo y la más relevante dado que la calidad de los datos recopilados afectará en gran medidaLa "medida" es un concepto fundamental en diversas disciplinas, que se refiere al proceso de cuantificar características o magnitudes de objetos, fenómenos o situaciones. En matemáticas, se utiliza para determinar longitudes, áreas y volúmenes, mientras que en ciencias sociales puede referirse a la evaluación de variables cualitativas y cuantitativas. La precisión en la medición es crucial para obtener resultados confiables y válidos en cualquier investigación o aplicación práctica.... a los productos que se obtengan de ella. Esta etapa proporciona tanto la línea de base a partir de la cual organizar el sistema métrico, como la información necesaria sobre los objetivos del procesos de datos, que son los que ayudan a seguir mejorando.
2. Preparación: en esta etapa se manipulan los datos con el fin de obtener el formato adecuado para su posterior análisis y procesamiento. Los datos brutos no se pueden procesar y Debe comprobarse su precisión para evitar errores en fases posteriores..
3. Entrada de datos: Ya sea de forma manual, digital o automatizada, este tipo de procesos de datos Buscan convertir los datos en información procesable. Esta etapa que lleva mucho tiempo necesita velocidad y precisión, aún cuando se caracteriza por su intensidad en recursos.
4. Enjuiciamiento: En este punto, los datos se someten a varios métodos, cada uno con sus propias instrucciones; por medio de los que son probados examinar, categorizar y organizar para obtener información útil. Este es uno de los objetivos de la procesos de datos y que, gracias a los avances tecnológicos, cada vez es más factible lograrlo en periodos de tiempo más cortos.
5. Interpretación y análisis: la información procesada se transmite al usuario comercial, quien se encargará de ingresar a él por medio de informes, visualizaciones, montajes de video o audio; obtener los conocimientos que orientarán las decisiones futuras de la compañía.

A partir de este momento, la información utilizada se almacena y el conocimiento extraído se comparte de forma individual o se pone a disposición del resto de usuarios de la organización en una plataforma. Lo importante es que la velocidad, actualización, seguridad y accesibilidad nunca se vean comprometidas, dado que, si se produce alguno de estos contratiempos, el esfuerzo invertido en procesos de datos.