El Big Data es el nuevo El Dorado para las empresas del siglo XXI y la gestión de datos se está convirtiendo en una cuestión central para muchas empresas que participan en proyectos de gran magnitud.
¿Pero cómo procesar y analizar toneladas de datos? ¿Cómo hacer que incluso los datos más complejos hablen por sí mismos y sean inteligibles de un vistazo? Para entenderlo, aquí tiene 6 consejos de gestión de datos que lo ayudarán a utilizar eficazmente grandes volúmenes de datos.
Tener una estrategia correctamente establecida
Cada día, las empresas se ven atravesadas por inmensos flujos de datos: un auténtico laberinto en el que es fácil perderse. Por eso, incluso antes de analizar los datos, la organización debe saber qué tipo de información busca obtener.
En otras palabras, debe poner en marcha una estrategia real e identificar diferentes objetivos. Innovación, optimización de costos, reposicionamiento de productos, etc. Las posibilidades son infinitas. En cualquier caso, estos objetivos proporcionarán una hoja de ruta que permitirá saber qué buscar y dónde hacerlo. Así, podrá orientar el análisis de datos a fin de responder con precisión a sus problemas.
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Organizar y clasificar los datos
Para gestionar con eficacia grandes volúmenes de datos es indispensable una organización meticulosa. En primer lugar, la empresa debe saber dónde se encuentran sus datos. Podemos distinguir:
- Los datos inactivos, que se almacenan en archivos, en puestos de trabajo, etc.
- Los datos en tránsito, que se encuentra en los correos electrónicos o en los archivos transferidos, por ejemplo.
Posteriormente, es necesario determinar a qué categoría pertenece cada dato, pero también quién es su propietario. Archivo de clientes, información bancaria, informes financieros, datos de salud, etc. Según su naturaleza, los datos tendrán deberán tratarse de forma diferente, especialmente en términos de seguridad y confidencialidad.
Por último, es esencial saber cómo se utilizan los datos ¿Cuáles son los vínculos entre los datos y los diferentes negocios de la empresa? ¿Se emplean con regularidad o raramente? ¿Con qué fin? También debe evaluarse el grado de prioridad de los datos, así como su sensibilidad (en términos de seguridad).
No descuidar los datos no estructurados
Como hemos visto, la organización es una de las claves de la gestión de datos. Sin embargo, los datos no estructurados constituyen una parte importante de la información recogida por las empresas. Muy a menudo, representan incluso la mayoría de los datos que se poseen.
De ahí la importancia de elaborar una lista minuciosa de todos los datos disponibles en la organización, tanto si están inactivos como si se emplean activamente. Sin embargo, estos datos son difíciles de analizar, sobre todo porque provienen de una multitud de actores y fuentes: empleados, clientes, redes sociales, pequeños servidores de escritorio, ordenadores portátiles, etc.
A pesar de todo, a menudo son indispensables para la toma de decisiones: por eso es necesario tenerlos en cuenta. Recopilados en un data lake, estos datos no estructurados pueden analizarse y restaurarse fácilmente con una herramienta de data visualization específica.
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Aprovechar la data visualization
Muchas empresas están equipadas con una plataforma de tratamiento de datos. Pero, si bien este tipo de software está perfectamente adaptado para almacenar miles de millones de líneas de datos, no permite usarlos de manera óptima. Para analizar los datos en profundidad, es necesario pasar por una herramienta de data visualization, que permite generar indicadores clave de rendimiento (KPI) y realizar todos los agregados y cálculos necesarios.
Además, las organizaciones tienden a apoyarse en los data scientists, que disponen de perfiles de estadísticos y matemáticos, para extraer información de Big Data. Sin embargo, la data science no permite presentar los datos de forma comprensible, a fin de responder concretamente a los problemas de negocios. Los responsables de la toma de decisiones no pueden prescindir de la data visualization para tomar elecciones estratégicas basadas en grandes volúmenes de datos.
Elegir las representaciones gráficas correctas
La organización y la gestión de datos a gran escala implica una información muy densa y rica. Sin embargo, cuanto más complejos son los datos, más difícil es representarlos visualmente. Es primordial jerarquizar la información y configurarla para que sea perfectamente comprensible para su destinatario.
Aquí también adquiere sentido la data visualisation de datos, ya que permite pasar fácilmente de una representación gráfica a otra en función de la información comunicada, pero también según el público. Curvas, histogramas, tablas, mapas, etc. Cada formato tiene sus propias especificidades y está más o menos adaptado a diferentes tipos de datos.
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Aprovechar el potencial de la nube
Actualmente, el cloud computing está presente en todas las empresas. Sinónimo de reducción del gasto de inversión en los programas y los servicios asociados, su flexibilidad y sus promesas de economía de escala lo hacen especialmente atractivo.
Pero la computación en nube también puede convertirse en un valioso aliado para la gestión de grandes volúmenes de datos. En efecto, los actores del sector permiten actualmente a las organizaciones alternar entre su data center y la nube, a fin de distribuir mejor su carga de trabajo y sus datos.
Para una gestión de datos totalmente transparente, es posible incluso acceder físicamente a los datos de la empresa en el data center del proveedor de la nube. Suficiente para saber con exactitud dónde se encuentran los datos y cómo se gestionan, incluso con miles de millones de líneas.
Para ir aún más lejos en términos de seguridad, confidencialidad y accesibilidad de los datos, también es interesante optar por un alojamiento en la nube con certificación HDS.
Si bien la data visualization es una herramienta fundamental para gestionar grandes volúmenes de datos, su uso no es suficiente. Debe formar parte de una estrategia muy precisa y requiere un trabajo minucioso para identificar y clasificar los datos de la organización, ya sean estructurados o no. Un proceso esencial para evitar las trampas vinculadas al análisis de datos.
