Cómo construir rutas de acceso a los datos analíticos para obtener los mejores resultados

En este repositorio de datos pueden fluir tanto los datos estructurados de los sistemas de registro como los no estructurados procedentes de fotos, vídeos, redes sociales y sitios web. Esta combinación de datos enriquece la analítica de datos y mejora la capacidad de ofrecer una visión inestimable e inusual de los problemas empresariales que durante mucho tiempo han eludido las soluciones.

Sin embargo, también hay una segunda clave para sacar el máximo partido a la analítica: las empresas tienen que saber cómo acceder a los datos analíticos para obtener los mejores resultados. Al comprender mejor el papel que desempeñan los datos estructurados y no estructurados en el acceso a los datos, las empresas pueden diseñar las mejores vías de acceso a sus datos.

Los datos transaccionales y estructurados desempeñan un papel fundamental en el acceso a la analítica porque ya tienen claves de base de datos para los datos que permiten un fácil acceso. Las claves de acceso a los datos en los sistemas transaccionales se organizan en torno a las construcciones informativas clave -como los clientes, los pedidos y los productos- que una empresa desea conocer, por lo que no hay que empezar de cero al definir las rutas de acceso a los datos para un repositorio de datos analíticos.

Para desbloquear el valor adicional que los datos no estructurados aportan a la analítica, tiene que construir rutas de acceso a estos datos no estructurados que sean capaces de vincularlos con los datos que ya tiene de sus datos transaccionales.

Para ello, puede utilizar los nombres de sus claves de acceso a los datos transaccionales y asignarlos como etiquetas para los big data no estructurados. Esto permite a su software de análisis identificar ambos tipos de datos y vincularlos.

Software de análisis: La tercera clave para desbloquear los datos

También hay un tercer elemento para desbloquear el valor de los datos en la analítica. Se trata del aprendizaje automático integrado en su software de análisis y que hace referencia a sus claves y etiquetas de acceso a los datos. El lenguaje de la máquina puede procesar rápidamente los datos y buscar patrones repetitivos basados en una palabra clave como "cliente" que también podría conducir a nuevos conocimientos sobre lo que un cliente quiere y cómo piensa de su empresa.

Los proveedores de análisis tienen mucha experiencia en cómo prefieren sus clientes acceder a los datos y cuáles son las formas más eficientes de hacerlo, pero su enfoque es genérico. Puede que no sea el más adecuado para su empresa.

Puede asegurarse de que está maximizando su capacidad para acceder a todos los datos en su análisis, tomando primero las recomendaciones de su proveedor de análisis, que son las mejores prácticas genéricas para el acceso a los datos, luego evaluando adicionalmente sus claves de acceso a los datos transaccionales, asegurándose de que están alineadas con la forma en que está etiquetando sus datos no estructurados, y finalmente trabajando con su proveedor de análisis para asegurarse de que los modelos de aprendizaje automático dentro del análisis están calibrados para trabajar en todas las rutas de acceso.

Este trabajo puede llevar mucho tiempo, pero merece la pena si se puede obtener cada onza de valor de los datos y ofrecer una visión empresarial notable.

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