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Problemas comunes en los informes de datos

  • Predictive Analytics

big data

Tener datos, analizarlos y hacer informes. Aunque las visualizaciones de datos sean impactantes, no siempre la empresa está utilizando al máximo sus datos. Hay algunos problemas comunes en ellos.

Una historia familiar que escuchamos en la gestión de big data es la regla 80:20: se necesita el 80% del tiempo del científico de datos (o TI) para limpiar y preparar los datos antes de que puedan usarse para un informe, luego se gasta el otro 20% analizando los datos. Pero hay otra obviedad 80:20 que las organizaciones deben comenzar a analizar. Los informes de big data, una vez desarrollados, es probable que caigan en el mismo enigma que los informes de TI tradicionales: solo el 20% de los informes se utilizarán activamente, mientras que el otro 80% rara vez o nunca se utilizan.

Estos son algunos desafíos para los informes de big data:

Falta de relevancia empresarial

La mayoría de las organizaciones trabajan arduamente para definir sus casos de negocio para informes de big data, pero la naturaleza de las pruebas de big data y algoritmos, que es repetitiva y continua, es que comienza a producirse una "deriva". En otras palabras, mientras está en camino de capturar datos y conocimientos para un caso comercial específico, también comienzan a surgir otras cuestiones secundarias. En consecuencia, termina perdiendo lo que esperaba lograr y los resultados de sus esfuerzos se ven disminuidos.

Analfabetismo de usuarios

En algunos casos, la terminología de los informes y los paneles de control puede resultar desconocida. En otros casos, las métricas y la información que muestran los informes y los paneles de control no son formas que su empresa ha elegido para medir su progreso. Si los usuarios no entienden lo que están viendo y no pueden ver cómo los informes y los paneles resuelven los problemas comerciales más rápido que los usuarios por sí mismos, los informes no se utilizarán.

Datos abrumadores

A veces, los cuadros de mando y los informes de macrodatos son tan ricos en información que simplemente abruman a los usuarios. Aquí es donde menos realmente puede ser más y donde una reducción de opciones y datos puede ayudar a los usuarios a concentrarse en los problemas principales que necesitan resolver.

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