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Como convertirse en una Organización Orientada a Datos
Los siguientes pasos identifican un camino para avanzar hacia el objetivo de convertir una organización en orientada a datos:
Contar con las personas adecuadas:
Las empresas deben contar con ejecutivos que comprendan el valor de los datos para el negocio y estén dispuestos a invertir tiempo y dinero para implementar un programa analítico.Además deberán proveerse de profesionales con conocimientos y experiencia en el desarrollo e implementación de soluciones analíticas, basadas en una relación de partnership con las áreas de negocio y el impulso de tecnologías y herramientas que apoyen su evolución.
Capturar y gestionar los datos:
Es necesario contar con sistemas de captura y almacenamiento de datos provenientes de distintas fuentes que complementen a las tradicionales bases de datos relacionales, tales como Hadoop, NoSQL, procesamiento en memoria y streaming de datos junto con herramientas y mecanismos que permitan asegurar la calidad y consistencia de los mismos.
Analizar y gobernar los datos:
Las organizaciones deberían brindarle a cada tipo de usuario las herramientas con las funcionalidades y características que soporten sus necesidades, las cuales, a su vez, deben permitir la administración y el gobierno de los datos, asegurando la confiabilidad y consistencia de los mismos.
Establecer un esquema de seguridad de los datos:
Las soluciones analíticas deberían soportar estándares de seguridad que permitan administrar los accesos desde distintas aplicaciones y dispositivos y permitir enmascarar o encriptar datos sensibles sin transformarlos en inutilizables para su análisis.
Compartir y Colaborar:
Las herramientas analíticas deberían permitir a los usuarios la publicación de los resultados de sus análisis, comentar publicaciones de otros usuarios y otras acciones que ayuden a desarrollar la cultura analítica en la organización.
Integrar las aplicaciones analíticas en los procesos y aplicaciones de negocio:
Las soluciones analíticas deberían formar parte de los flujos de trabajo que soportan sus procesos, evitando a los usuarios el habitual cambio de entorno para dar respuesta a distintas situaciones.
Poner operativo el programa analítico:
Será necesario establecer un esquema de capacitación de usuarios, un proceso de soporte, actividades de promoción y un plan de coordinación de iniciativas.
Fuentes:
– “How to Monetize Data: Strategies for Creating Data-Driven Applications”, Wayne Eckerson
– “Creating a Data-Driven Organization”, Carl Anderson
How Augmented Analytics Is Already Changing Our Future
In a recent report, “Top 10 Trends in Data and Analytics, 2020,” Gartner predicted that this has given rise to analytics adoption. No
Executive Perspective: Directions in Analytics
Upside: What technology or methodology must be part of an enterprise’s data or analytics strategy if it wants to be competitive
Compositional Learning is the Future of Machine Learning
Machine learning has come a long way from the 1950s when statistical methods for simple machine learning algorithms were devised and Baye