Tratar con datos es una de las formas en que las organizaciones abordan los desafíos de para ayudar a sus empresas y a sus clientes a prosperar. Es por ello que hoy conoceremos la importancia del data journey y cómo implementarlo dentro de tu organización
El camino hacia el éxito futuro depende cada vez más de la recopilación, la gestión y el análisis eficaz de los datos para revelar los conocimientos que utilizarán las empresas para tomar decisiones más inteligentes. Hacer esto requerirá repensar la forma en que se manejan los datos, aprender de ellos y de igual manera saber cómo los datos encajan en una transformación digital.
Hoy las empresas generan una gran cantidad de datos de diversas fuentes, y afortunadamente ya no solo los expertos en el campo de los datos tienen acceso, comprenden o hacen uso de los datos, sino ahora se ha expandido a otros miembros de tu equipo que han aprendido a valorar todo lo que sucede con los datos a medida que pasan por el proceso de análisis.
¿Cómo es un data journey efectivo?
¿Cuál es el proceso que lleva convertir datos en bruto en conocimientos procesables? Estas son algunas consideraciones que debes tomar en cuenta para aprovechar todas las ventajas del business intelligence y hacer un mejor análisis.
- Generar y almacenar datos en su estado bruto
Cada organización genera y reúne datos, tanto internos como de fuentes externas. Los datos tienen muchos formatos y abarcan todas las áreas de negocio de la organización (ventas, marketing, nómina, producción, logística, etc.) Las fuentes de datos externos incluyen socios, clientes, posibles clientes potenciales, etc.
Tradicionalmente, todos estos datos se almacenan en servidores, utilizando bases de datos como SAP, Microsoft Excel, Microsoft SQL Server, MySQL, etc.
Sin embargo, la computación en nube ha crecido rápidamente porque ofrece soluciones de almacenamiento más flexibles, ágiles y rentables. La tendencia ha sido utilizar aplicaciones y herramientas basadas en la nube para diferentes funciones, como Salesforce para las ventas, Marketo para la automatización del marketing y el almacenamiento de datos a gran escala.
Una plataforma de BI y análisis eficaz y moderna debe ser capaz de trabajar con todos estos medios de almacenamiento y generación de datos para un mejor data journey.
- Preparar los datos y dejarlos listos para el análisis.
En todos los casos los datos serán eventualmente cargados en un lugar diferente. Los datos se extraen de las diversas fuentes, se transforman en un formato uniforme que permite integrarlos todos y luego se cargan a su previamente preparada base de datos.
En la era de la nube, existen enormes y poderosos repositorios que tienen la flexibilidad de escalar las capacidades de almacenamiento bajo demanda sin necesidad de hardware adicional, lo que los hace más ágiles y rentables.
Contienen datos estructurados de bases de datos relacionales (filas y columnas), datos semiestructurados (CSV, logs, XML, JSON), datos no estructurados (correos electrónicos, documentos, PDFs) y datos binarios (imágenes, audio, vídeo).
- Modelado de datos: Crear relaciones entre los datos.
Una vez que los datos se almacenan, los ingenieros de datos pueden extraerlos del almacén de datos o del lago de datos para crear tablas y objetos que se organicen de forma más accesible y utilizable. Posteriormente crean relaciones entre los datos y conectan las tablas, modelando los datos de tal forma que se establezcan relaciones, que más tarde se traducirán en consultas.
Entonces, los usuarios, en este caso, analistas de BI y de negocios, pueden examinar, crear relaciones entre los datos, conectar y comparar diferentes tablas, al igual que desarrollar análisis a partir de los datos.
La combinación de un poderoso repositorio de almacenamiento, una poderosa plataforma de BI y un análisis permite a tales analistas transformar en minutos los datos en vivo de los almacenes de datos en la nube en dashboards interactivos.
Después de esto, el data journey sigue uno de dos caminos:
- Construir tableros y widgets
Ahora, puedes crear tableros para que los usuarios de negocios puedan visualizar fácilmente los datos y descubrir las percepciones específicas de sus necesidades, incluso sin necesidad de código.
- Incorporar la analítica a los productos y servicios de los clientes
Ampliando aún más las capacidades de análisis, los desarrolladores pueden crear aplicaciones que incrustan directamente en los productos y servicios de los clientes, de modo que se puede aplicar inmediatamente.
Como resultado, puedes crear valor para tus clientes al permitir la toma de decisiones basada en datos y el análisis de autoservicio.
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