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Cómo desglosar los silos de datos

  • Predictive Analytics

Infinidat-centro de datos

Una barrera para el análisis de información son los silos de datos, que existen en prácticamente todas las empresas. Pero romper esos silos sigue siendo un gran trabajo en progreso para la mayoría de las organizaciones.

Así es como su empresa puede superar cuatro desafíos clave de romper los silos de datos.

1. Tesoros de datos ocultos

Casi todos los departamentos comerciales tienen datos adquiridos a través de una base de datos lista para usar, o una aplicación que el departamento compró e instaló de forma independiente. Esto crea silos de datos, lo que dificulta que las empresas rindan cuentas de todos sus activos de información.

Un buen enfoque para desglosar los silos de datos en esta situación es implementar un sistema de gestión y seguimiento de activos de TI en toda la empresa. El trabajo del CIO es asegurar esta aceptación desde arriba.

2. Interacción aleatoria de proveedores

Los sistemas de diferentes proveedores que los departamentos compran independientemente no necesariamente interactúan bien entre sí. Cuando esto ocurre, pueden surgir silos de datos sistémicos debido a fallas en la integración de datos y entre sistemas.

La mejor manera de abordar este problema es exigir interoperabilidad y un conjunto completo de interfaces de programación de aplicaciones (API) en las solicitudes de propuesta (RFP) que los departamentos de TI y de negocios individuales emiten a los proveedores.

3. El conjunto incorrecto de herramientas de integración

La mayoría de los sistemas y bases de datos que venden los proveedores tienen algún tipo de API para la integración de datos; sin embargo, nunca se puede suponer una integración totalmente fluida y la capacidad de agregar fácilmente datos de sistemas dispares. Se hace necesario que los usuarios finales y de TI utilicen conjuntos de herramientas como la automatización de procesos robóticos (RPA), que es principalmente una herramienta de software para usuarios finales para automatizar procesos comerciales y transferencias de datos más simples, o extraer, transformar, cargar (ETL), un método más complejo software de intercambio de datos utilizado por TI que a menudo requiere lógica codificada para transformar los datos en las formas en que se necesitan.

4. Datos no digitales

No hay una solución instantánea. Debe identificar los datos y documentos que se necesitan y luego digitalizarlos en un formulario que pueda agregarse fácilmente al repositorio de datos que está creando.

Superar estos desafíos lo ayudará a romper los silos y a su organización a lograr buenos resultados de análisis de datos.

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