El buen uso de los datos aumenta la productividad empresarial

La gestión de datos no siempre ha sido valorada por los científicos de datos, quienes a menudo la ven como un obstáculo para obtener información. tuttavia, la experiencia de clientes de diversas industrias muestra que una buena gestión de datos favorece el éxito de los proyectos de analiticoL'analisi si riferisce al processo di raccolta, Misura e analizza i dati per ottenere informazioni preziose che facilitano il processo decisionale. In vari campi, come business, Salute e sport, L'analisi può identificare modelli e tendenze, Ottimizza i processi e migliora i risultati. L'utilizzo di strumenti avanzati e tecniche statistiche è fondamentale per trasformare i dati in conoscenze applicabili e strategiche...., mejorando la productividad empresarial.

Informazione, tanto estructurada como no estructurada, es la base para mejorar la productividad empresarial, ya que permite tomar mejores decisiones, anticipándose a los riesgos y encontrando áreas de mejora en los procesos, entre muchos otros beneficios.

Los CIO y CEO ya no cuestionan la importancia de Grandi dati y cada vez más lo entienden como indispensable para no quedarse atrás en el mercado y lograr lo que ya se llama “ventaja analítica”.

¿De qué se trata?

Para emprender este camino, el primer paso es trabajar con los datos. In questo modo, il dati di governance facilita el trabajo de los científicos y analistas de datos, lo que permite a los líderes empresariales obtener información relevante para la toma de decisiones con mayor rapidez.

Los datos aumentan la productividad:

• Aceleran los procesos de mejora continua del rendimiento.

• Promueven la toma de decisiones inteligente, con información en tiempo real.

• Permiten una mayor eficacia en la selección del personal idóneo.

• Ofrecen una ventaja analítica.

• Impulsan mayores ingresos, reduciendo riesgos y costos al mismo tiempo.

5 formas en las que una buena gobernanza de datos aumenta la productividad empresarial

1. La calidad de los metadatos comerciales es fundamental para la empresa. Los metadatos gobernados eficazmente, vale a dire, con datos que etiquetan o categorizan otros datos, facilitan el proceso de descubrimiento para los científicos de datos, ayudándoles a encontrar la información que necesitan, cuando la necesitan. Etiquetar y catalogar los datos en el momento de la ingestión ayuda a la organización a mantener su data lake limpio al tiempo que brinda a los científicos de datos una mejor comprensión de lo que está disponible para ellos.

   

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2. La gestión eficaz de esquemas ahorra tiempo y dinero, especialmente en un entorno de Big Data. Los esquemas definen cómo se deben leer los datos. Es fundamental que los consumidores de datos sepan qué esquema utilizar al buscar archivos concretos. tuttavia, la gestión de esquemas puede resultar difícil, especialmente en un entorno de big data. El descubrimiento de esquemas programáticos técnicos y comerciales alivia el problema. Cuando se introduce un nuevo conjunto de datos en un lago de datos, una herramienta de código abierto puede ayudar a determinar el esquema automáticamente. E, en un entorno maduro, haga coincidir los datos recién descubiertos con los metadatos comerciales existentes, proporcionando metadatos comerciales y técnicos de inmediato. Publicar, revisar y gobernar todos los esquemas conocidos ahorrará a los científicos y analistas de datos un tiempo considerable, que pueden invertir en otras tareas en las que su experiencia es esencial.
3. La buena calidad de los datos y la elaboración de perfiles pueden acelerar la entrega de ideas.. La mala calidad de los datos es una de las razones clave por las que el 40% de las iniciativas comerciales no logran los beneficios esperados, según un Informe de Gartner Inc., que también señala que la calidad de los datos afecta la productividad laboral general hasta en un 20%. El desarrollo de una arquitectura sólida y protocolos de calidad de datos efectivos ayudará a evitar que el lago de datos se convierta en un pantano de datos. También será útil establecer acuerdos de uso de datos entre productores y consumidores de datos, ya que estos acuerdos brindan a todos una mejor idea del nivel de calidad de los datos que se espera y cómo se documentarán. Crear perfiles de datos y almacenar los perfiles con metadatos también es una práctica útil, ya que permite a los científicos de datos comprender mejor los tipos de datos contenidos en el sistema y les permite formular hipótesis más rápidamente.
4. El linaje de datos puede ayudar a evitar demandas o despidos. En una era de filtraciones de datos, la gobernanza de datos puede proporcionar protecciones importantes para la empresa y sus empleados. La gestión de datos no evitará que determinados piratas informáticos accedan a datos seguros, pero en el caso de una infracción, ayudará a comprender qué se ha infringido y qué no. La gobernanza de datos proporciona protecciones particulares para las personas que trabajan en industrias reguladas, como los servicios financieros y la atención médica. En una auditoría, la gobernanza de datos le permite mostrar exactamente de dónde provienen los datos y cómo se realizaron los cálculos específicos.
5. Los modelos y análisis se ejecutarán correctamente en producción. Si el programa de gobernanza de datos incluye las medidas discutidas hasta este punto, los datos serán de una calidad lo suficientemente alta como para que experimenten menos problemas con los modelos y el análisis en producción.

In sintesi, los datos permiten a los líderes empresariales comprender, analizar y mejorar sus empresas. E, antes de cualquier proyecto de análisis de datos, comience primero: la gestión y el gobierno de los datos son esenciales para su éxito y para el impacto en la productividad en general.