¿Te estás perdiendo dejando datos importantes en el exterior?

Estamos firmemente en la economía analítica donde los datos se consideran el nuevo petróleo. Al igual que el petróleo, los datos en sí mismos son solo un recurso natural y deben ser refinados antes de que entreguen su verdadero valor. En el mundo de los datos, el análisis es lo que refina, ofrece información procesable, transforma a las organizaciones para que estén más orientadas a los datos y hagan mejor las cosas. Vemos que los clientes más exitosos realmente obtienen el mayor valor cuando también usan datos externos.

A principios de este mes, tuve el honor de conversar con Bruce Sinclair de IoT inc. en un podcast sobre la importancia de los datos externos. Me hizo pensar que esto es algo que damos por sentado aquí en Qlik, ya que nuestra plataforma de análisis de datos hace que sea increíblemente fácil combinar todos sus datos.

Existe un gran potencial para datos externos, en muchos casos de uso no solo dentro de IoT, porque si bien las personas son importantes para aportar conocimientos sobre el negocio y la experiencia en la materia al descifrar información, los datos externos pueden aportar un contexto que simplemente no existe en sus datos internos.

Un ejemplo obvio es el clima, usted esperaría que afectara el paso en el comercio minorista, pero tal vez no conduzca las ventas de boletos de tranvía costero en días ventosos. Hay muchos tipos de datos externos que pueden llenar vacíos críticos para generar un impacto significativo. Un servicio de ambulancia del Reino Unido está utilizando los metadatos de la encuesta de ordenanzas para comprender mejor no solo la ubicación de los incidentes notificados, sino también los detalles circundantes, así como emitir la mejor atención posible para el paciente.

Bruce señala que el uso de datos externos es estratégico y el pensamiento de arriba hacia abajo es crucial al buscarlos y aplicarlos haciendo las preguntas correctas como "¿qué problema estamos tratando de resolver?", "¿Qué resultado estoy tratando de hacer? lograr? ", y" ¿qué datos necesito para crear ese resultado? "

Entonces, ¿de dónde sacas estos datos externos? Bueno, la web tiene una gran cantidad de datos, especialmente en forma de mercados de datos. Algunos son gratuitos como datos abiertos del gobierno y otros tienen una tarifa. También hay intermediarios de datos que administran y agregan colecciones de datos públicos de alguna manera.

Un desafío con el uso de datos externos directamente desde la fuente es su calidad, cada fuente de datos tendrá sus propias estructuras y problemas y cada fuente tendrá que transformarse o manipularse en información útil para que su organización la ingiera y comience a entenderla.

La realidad es que la preparación de datos representa aproximadamente el 80% del trabajo de los científicos de datos. Esto es mucho tiempo y esfuerzo, pero algunos lugares del mercado de datos, como el nuestro, pueden ayudar a reducir significativamente el tiempo, una consideración importante al evaluar los mercados de datos.

También es importante tener en cuenta regulaciones como GDPR cuando se mira el contenido de datos externos. Asegúrese de que sea de una fuente confiable y que los datos sean éticos, es decir, no contenga datos personales si no los necesita (comprar datos personales es uno para un blog separado)

Y, por supuesto, la alfabetización de datos también es importante, ya que no solo se trabaja con los datos, sino también la capacidad de analizarlos junto con sus datos internos y poder discutirlos.

Es por eso que tenemos un programa de alfabetización de datos que incluye varios cursos gratuitos de agnóstico sobre productos, junto con un marco para que las organizaciones comiencen a llevar la alfabetización de datos a su propio entorno y aumente los niveles de habilidades de las personas. No estamos diciendo que todos sean científicos de datos, pero es importante mejorar los niveles de comodidad de las personas con datos y aumentar su capacidad para leer datos en lugar de dejarlos en el exterior.