4 pasos para garantizar que sus análisis se mantengan limpios y saludables

  • Predictive Analytics

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Analytics ya no es una aplicación experimental. Es hora de que TI cree prácticas de mantenimiento y salud para garantizar la calidad de los análisis a largo plazo.

La analítica, ya sea realizada en datos estructurados o no estructurados, ha alcanzado un punto de madurez en las organizaciones en el que se utiliza con regularidad y, en varios casos, como una función de misión crítica. A medida que aumenta el uso diario de la analítica, también existe una tendencia a que los datos y los algoritmos utilizados en la analítica se vuelvan obsoletos, a que ocurran fallas de seguridad y a que muchas organizaciones dejen de monitorear agresivamente si realmente están obteniendo el valor de su análisis que pensaron que pensaban que harían.

Situaciones como estas tienen una serie de implicaciones para TI. La principal implicación es que TI debe tomar las aplicaciones analíticas bajo su ala de mantenimiento de la misma manera que realiza el mantenimiento y protege la salud de sus sistemas transaccionales para satisfacer las necesidades de la empresa.

Aquí hay cuatro áreas clave de "verificación de estado" y mantenimiento que TI debe adoptar activamente para mantener la salud de las aplicaciones y los datos de análisis corporativos:

1. Tener una seguridad sólida

No pase por alto las tareas al incorporar o dar de baja a su personal de TI

La adopción de una lista de verificación adaptada específicamente a las necesidades de su personal de TI le permite realizar una transición de empleados sin problemas.

El riesgo es que a menudo es más fácil para TI (o incluso para los usuarios finales) simplemente conectar nuevos dispositivos y dispositivos de IoT y renunciar a pasos adicionales como verificar (y si es necesario, recalibrar) la seguridad de los dispositivos. 

2. Garantizar la calidad de los datos

Una aplicación de análisis es tan buena como los datos que utiliza.

Independientemente de las herramientas utilizadas (o no), los ejecutivos de alto nivel todavía no se sienten completamente cómodos con la calidad de sus datos. En un estudio de KPMG que ya tiene cinco años, el 56% de los directores ejecutivos tenía inquietudes con respecto a la integridad de sus datos. 

3. Tener una estrategia de optimización y mantenimiento de datos

A medida que evolucionan las condiciones comerciales y mundiales, la forma en que medimos la eficacia analítica también debe hacerlo. Para TI, esto significa dos cosas:

Los datos sobre los que opera la analítica deben actualizarse periódicamente para garantizar una precisión óptima; yLos algoritmos y consultas que se utilizan para operar con los datos también deben revisarse periódicamente. En otras palabras, ¿estamos interrogando datos de la manera más efectiva o deberían revisarse las consultas y los algoritmos que estamos usando?

4. Utilice el seguimiento de resultados

Los usuarios finales y de TI tienden a medir el éxito empresarial en términos de proyectos completados. Una vez que se completa un proyecto, pasa al siguiente proyecto en su cartera de proyectos.

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