Análisis del dato en la empresa: Aprovecha al máximo tu inversión en Big Data

Existen multitud de empresas que han decidido comprometerse con la cultura data-driven, e implementar todos los recursos para que sus decisiones estén vinculadas a información lo más veraz posible. Pero, ¿Qué es lo que realmente se necesita para alcanzar una buena dinámica de análisis del dato? Luis Hidalgo, profesor del Máster en Big Data y Business Analytics [MBDA] nos lo desvela.

Llamamos entorno al ámbito en el cual la empresa se desenvuelve, manteniendo también relaciones con diferentes actores: clientes, proveedores, reguladores…. y en el que existen también otras empresas que intentan cubrir las mismas necesidades del cliente, esto es, la competencia.

No obstante, en este entorno la empresa puede usar en su provecho los datos que los actores de este entorno generan mientras ejecutan sus actividades. ¿Cómo puede hacerlo? Convirtiéndolos en conocimiento que le ayude a tomar mejores decisiones.

Recursos necesarios para un buen análisis del dato

Hay una cosa clara: el equipo humano es esencial. Éste debe tener habilidades para el tratamiento de los datos, y la organización debe tomar una decisión clara sobre cómo ejecutar la integración de este equipo con el resto de la organización. Todo ello, con el propósito de hacer un buen uso de los datos.

El análisis de datos también requiere de un componente indispensable, cuyas características deben ser adecuadas a las necesidades de análisis de datos: hablamos de la infraestructura.

Después, se ejecutaría la identificación de las fuentes de datos (internas o externas), las cuales ayudarán a generar conocimiento útil. Este proceso dará comienzo cuando ambos activos (equipo humano e infraestructura) estén operativos e integrados.

El desarrollo de mecanismos que accedan cada cierto tiempo a dichas fuentes de datos sería el paso siguiente. Pero no acaba ahí, sino que dichos mecanismos deben capturar la información deseada, transformarla e incluirla en la infraestructura propia, con las comprobaciones y actuaciones necesarias para poder asegurar la calidad de los datos obtenidos.

Flexibilidad y adaptación en el análisis del dato

Con cada fuente nueva de información que incorpore, se harán necesarias tareas de descubrimiento de datos, que tendrán el propósito de entender cuál es la materia prima con la que cuenta para conseguir su objetivo de generación de conocimiento.

Existen diversos supuestos en los que se quiere obtener un tipo u otro de conocimiento. Dependiendo de cada uno, el tratamiento adecuado de los datos podrá variar desde simples conteos o agregaciones hasta sistemas de optimización, pasando por análisis descriptivos de las variables o el entrenamiento de sofisticados modelos de machine learning.

Dichos sistemas, de obligado conocimiento para un experto en la materia, están incluidos en el contenido del Máster en Big Data y Business Analytics [MBDA].

Cómo extraer el máximo valor de los recursos

La posibilidad de generar informes que permitan monitorizar la evolución de los indicadores clave del funcionamiento del negocio es el principio y condición sine qua non para adoptar esta cultura de basar la toma de decisiones en el análisis de datos.

No debemos olvidar tampoco el imprescindible sistema de alertas que avisen a la empresa en el momento en que cualquiera de esos indicadores tenga un comportamiento que no se considere normal.

Estos informes, correcta y continuamente analizados, generará nuevas preguntas que para ser respondidas probablemente necesiten el empleo de técnicas de análisis más avanzadas.

Los procesos de negocio serán modificados gracias al uso del conocimiento proveniente del análisis de los datos en la toma de decisiones. Así se mejorarán y generarán nuevos datos, haciendo que comience una nueva iteración del ciclo de análisis de datos.