Samuel Taylor Coleridge dijo en su famoso poema de 1798, The Rime of the Ancient Mariner, “Agua, agua, por todas partes, / Ni una sola gota para beber”.
¿Quién hubiera pensado que en el siglo XXI ese sentimiento podría aplicarse a los negocios modernos? Hoy tenemos datos en todas partes, pero en muchos casos no son de ayuda para las organizaciones que luchan por comprender por qué suceden las cosas a su alrededor o qué hacer a continuación.
Abundan frases como "ser impulsado por la data” (data driven en inglés), pero ¿qué significa eso realmente?
Sabemos que se comienza con data, pero que debe convertirse en información relevante agregando contexto. Incluso entonces, esa información sigue siendo histórica y, vista de forma aislada, es "una vista frontal a través del espejo retrovisor". El valor real proviene del uso de esa información para generar insights que se puedan poner en práctica.
Pero ¿qué son los insights accionables?
Sin duda habrá escuchado la frase, "se hace lo que se puede medir". En el mundo del Big Data y la Analítica no se equivocan.
En el nivel más simple, los insights accionables resaltan algo que antes se desconocía o no se había probado, lo cual es tan convincente como para hacer que una persona o empresa revise cualquier idea preconcebida y actúe de manera diferente.
Entonces, ¿por dónde empezamos a aprovechar el 'Big Data'?
La recopilación y validación de datos es el primer paso: necesita saber qué datos tiene, dónde están almacenados y quién tiene acceso a ellos. Este "Data Discovery" resuelve el problema de la visibilidad y accesibilidad de los datos para las organizaciones que tienen sistemas de datos, aplicaciones y conjuntos de datos desconectados o heredados, todos utilizados por diferentes personas para diferentes propósitos.
Permite a la organización iniciar el viaje hacia la unión de sus sistemas de datos, personas y aplicaciones que se encontraban desconectados, en un servicio de datos interno totalmente gobernado. Este servicio puede entonces alimentar a toda la organización, proporcionando un punto focal donde los datos pueden ser encontrados, consumidos, combinados y analizados de manera más rápida y eficiente, y donde los usuarios internos y externos pueden confiar en que los datos están completos, son seguros, confiables y precisos.
En Experis, nuestro equipo especializado puede analizar y luego ejecutar una actividad de Data Discovery, produciendo un mapa de datos detallado de los sistemas y conjuntos de datos existentes de una organización, incluida la forma en que estos sistemas y conjuntos de datos se relacionan entre sí.
¿Cuál es el valor del Data Discovery para el negocio?
Hay beneficios medibles además de una visibilidad significativamente mejorada de los sistemas y conjuntos de datos desconectados de una organización. Éstos incluyen:
- Reducción del tiempo y los costos asociados con el procesamiento de datos a través de una mejor identificación y extracción simplificada de datos
- Digitalización del conocimiento tácito para reducir el riesgo y mejorar la resiliencia, reteniendo el conocimiento
- Optimizar el uso de recursos internos a través de la identificación de brechas de habilidades
¿De dónde vienen los Insights?
Después de un proceso de data discovery, todos los desafíos y oportunidades relacionados con los datos se clasifican y se usan para construir una hoja de ruta alineada con las estrategias de tecnología y datos de la organización. Esto incluye la identificación de brechas en el panorama de la información y las fuentes de datos internos relevantes que surgieron a través del proceso de descubrimiento y los datos externos que pueden incorporarse para refinar el análisis.
Esos datos externos podrían ser datos económicos históricos, como los publicados por el programa de datos abiertos del gobierno u organismos industriales relacionados. Si pensamos en un análisis de demanda de producción realizado con datos históricos de la compañía ¿Qué pasaría si agregaran fuentes de datos externas para una tasa de cambio histórica de $, costo de combustible o incluso el clima? Podríamos encontrar que existe una correlación firme que permite hacer un pronóstico con un mayor grado de precisión.
Fuente: https://www.experis.co.uk/blog/2022/02/data-driven-or-insight-led
