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Objetivo: que los datos sean de fiar

  • Predictive Analytics

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Garantizar la confianza de los datos se ha convertido en uno de los factores más importantes para impulsar iniciativas de big data exitosas. Cuando los usuarios saben que pueden confiar en los datos, es más probable que los utilicen para obtener información comercial.

Este elemento de confianza se vuelve aún más crítico cuando observamos el análisis automatizado a través del aprendizaje automático, una tendencia creciente que ofrece un gran valor comercial. La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos y sacar conclusiones puede hacer avanzar un negocio.

Pero en un mundo de negocios donde el volumen de datos se ha vuelto cada vez más masivo, es imposible administrar esto sin automatización.

Potenciando el descubrimiento de datos para una mayor comprensión
La gestión de datos es fundamental para el éxito de los modelos de BI de autoservicio al proporcionar datos consistentes y confiables en toda la organización en una forma unificada que los algoritmos pueden entender. Además, los usuarios de negocios necesitan saber cómo explorar mejor estos datos sin depender de la mano de TI para un descubrimiento y una percepción óptimos.

La capacitación inicial de los usuarios de las herramientas de análisis es esencial antes de comenzar cualquier proyecto. Pero incluso para aquellos que poseen una buena comprensión de cómo usar estas herramientas, es esencial acordar por adelantado las definiciones y los KPI de los modelos de BI, así como saber si ya existen ciertos informes antes de duplicar esfuerzos.

Este es otro cuello de botella común para aprovechar todo el potencial de las herramientas de SSA: la investigación muestra que el 70 por ciento del tiempo de un analista de datos se dedica a preparar y analizar datos en preguntas ya respondidas. Cuanta más visibilidad y comprensión tengan los usuarios de los datos, más decisiones informadas podrán tomar con respecto a qué modelos explorar.

La implementación de un catálogo de datos como parte de la solución de gobierno de datos brinda a los usuarios comerciales una visión general de los datos más simplificada y estratégica. Un catálogo de datos organiza colecciones útiles de datos a través de los límites existentes. Ya sea que esos límites sean sistemas, organizaciones o geografías, esta visibilidad transfronteriza impulsa muchas de las ideas más importantes de los datos.

Esta comprensión más amplia de los datos a través de la gobernanza y un catálogo faculta al usuario con una experiencia de datos consumibles para capitalizar los análisis. Los usuarios también pueden aprovechar la experiencia de los ciudadanos de datos de toda la organización y utilizar la infraestructura del catálogo para que puedan compartir su trabajo.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.