El dominio de su viaje de datos

El mes pasado reunimos a dos expertos en datos para un debate en un seminario virtual sobre las mejores prácticas y enfoques para la implementación de análisis y la definición de hojas de ruta de datos. El renombrado Dan Vesset de IDC se unió a Michael Distler de Qlik para revisar el estado actual del viaje de datos y cómo los usuarios pueden planificar el éxito.

La gestión de la hoja de ruta de datos cuando se intenta poner el análisis a disposición de todos en el negocio, ciertamente plantea desafíos. El seminario web proporcionó a los asistentes información sobre cómo las empresas pueden obtener los datos correctos en la forma correcta para las personas adecuadas, poniendo a cada usuario en el camino hacia la revelación de información de gran alcance. Vesset y Distler cubrieron la racionalización de los datos empresariales y los enfoques ilustrados que permiten a los usuarios explorar libremente los datos en cualquier dirección - en un entorno gobernado, sin comprometer la información subyacente.

A continuación se presentan algunas de las preguntas y respuestas más destacadas del webinar:

P: ¿Cómo se mide el valor de los datos?

R: Para medir el valor de sus datos, primero tendría que ver cómo están siendo utilizados o podrían ser utilizados por la empresa. Esto le permitiría entonces rastrear y medir los resultados de negocio derivados, dando así una sensación de valor frente a los datos en cuestión.

P: Con el aumento del uso compartido y la combinación de datos de fuentes dispares, ¿cuáles son las formas de gestionar los datos desde el punto de vista arquitectónico?

R: Qlik Data Catalyst es una solución viable que le permite crear un catálogo seguro y a escala empresarial de todos los datos que su organización tiene disponibles para el análisis, independientemente de dónde se encuentren. Además, sus herramientas automatizadas de preparación de datos y metadatos pueden ayudar a racionalizar y transformar los datos brutos en información preparada para el análisis que los usuarios pueden aprovechar.

P: ¿Por qué se considera que el tiempo dedicado al gobierno de datos es una pérdida de tiempo?

R: Según IDC, casi el 30% del tiempo interno dedicado al gobierno de datos se pierde debido al mal gobierno de los datos y a las ineficiencias que existen cuando las políticas y los procedimientos de gobierno de datos no están implementados. Aquí hay dos casos en los que eso puede suceder:

* La propiedad de los datos se vuelve confusa, lo que consume tiempo y ciclos internos dedicados a identificar quién es el propietario de los datos, quién tiene derecho a acceder a ellos y quién tiene derecho a modificarlos.

* Cuando las personas no son capaces de encontrar ciertos datos, tienden a recrear el activo y construir otro conjunto de informes y/o otro conjunto de métricas.

P: ¿Existe alguna directriz sobre cuándo se deben utilizar los informes descriptivos y cuándo se deben utilizar los informes predictivos y prescriptivos?

R: Realmente depende del caso de uso. Por ejemplo, el análisis descriptivo de los datos de ventas estaría bien para calcular las comisiones de ventas, pero el análisis predictivo sería necesario si su intención fuera planificar los niveles de stock basados en los mismos datos de ventas.