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Columnas de opinión

Análisis de datos a través de software de disfrute

Por: Úrsula Breña Cobo, directora y cofundadora de KDD

Ursula Breña

[20/11/2015] De ahora en más vamos a hablar con datos, modelamiento gráfico e intuitivo de autoservicio, por lo que la experiencia debe ser, por lo menos, placentera para que el tema tenga un efecto multiplicador y auto sostenido en el tiempo.

Cada vez más el concepto de prosumidor e interacción en la generación de comunidades cala en distintas esferas y la analítica no está exenta de ella.

En el mundo del autoservicio y del análisis de datos, que la data no nos ofrezca información de consistencia en sus resultados, puede resultar, por decir lo menos, en un proceso tortuoso.

En tal sentido, enfrentamos un reto enorme y es que, si la data origen no está normalizada, es decir, preparada con una mínima calidad que permita su explotación de manera adecuada, puede hacer peligrar el disfrute del "self service.

Existe mucha "data basura cuya interacción no sirve de mucho y a la cual se le debe dar un tratamiento previo que posibilite que nos devuelvan información relevante para la gestión.

Ello está dando pase al surgimiento de los "negocios de análisis que se constituyen en facilitadores y evangelizadores para apalancar a las empresas en la definición del cruce multidimensional de variables y la preparación de los datos para generar conocimiento.

Hay, por lo tanto, un camino por recorrer, que parte del entendimiento del negocio para luego volver a los datos y entenderlos también, y que darán las bases para la preparación de dicha data, realizar el modelamiento, evaluación y posterior plan de mantenimiento y monitoreo de las soluciones planteadas.

Análisis de gran cantidad de datos

A diferencia de los que promulgan que son cuatro las aristas a considerar en el análisis de datos, yo coincido con los científicos que opinan que son 5 V's los pilares a tomar en cuenta en el abordaje de una estrategia BigData, agregando la variable de valor para el negocio y/o proceso analizado como "sine qua non para el éxito alcanzado.

En este "diamante de dimensiones, considerar la calidad de los datos como aliada a las herramientas "inteligentes computacionales utilizadas para la explotación de bases de datos, es fundamental.

Big Data

Hoy por hoy, el ámbito de acción es cada vez más amplio y va más allá de las áreas tradicionales de finanzas y comerciales, para posicionarse en procesos como RRHH, e inclusive al interior de las áreas de TI para explotación de información dentro de un trabajo colaborativo.

Asimismo, los niveles cada vez más asequibles de precio de los software inteligentes, su estructura de licenciamiento de uso, el decrecimiento de costos del almacenaje de datos, y la banda ancha que en los últimos 15 años han logrado disminuir a tasas de 38% y 27%, anual respectivamente([1]), crean las condiciones y el ambiente propicio para alentar el desarrollo de estrategias BigData.

Sin embargo, el reto termina siendo aún mayor, dado que, se debe trabajar de la mano con el modelo mental de los equipos organizacionales que en algunos casos aún no cuenta con todo el expertice interno con capacidad de análisis e interpretación de información.

Big Data

En la actualidad, la simbiosis de equipos es una realidad; el trabajo en comunidad y su disfrute también ha llegado y para quedarse y evolucionar al software de analítica.

CIO, Perú

Úrsula Breña Cobo, directora y cofundadora de KDD (Knowledge Data Discovery), es una ejecutiva senior especializada en gestión, innovación estratégica de negocios, optimización y eficiencias, haciendo uso de la tecnología como medio de impacto en el logro de objetivos definidos en la adecuación de los procesos core y de soporte del negocio.

[1] Kleiner Perkins Caufield Byers - KPCB Internet trends 2014