Descubrimiento de datos
¿Qué es el descubrimiento de datos?
Hoy en día, todas las empresas recopilan enormes cantidades de datos sobre sus clientes, proveedores, mercados y más. Los datos fluyen de todas partes y, como resultado, los responsables de la toma de decisiones se ahogan en ellos. Necesitan descubrir los conocimientos ocultos en sus datos.
El descubrimiento de datos es un término relacionado con la tecnología de inteligencia empresarial. Es un proceso orientado al usuario que implica recopilar y evaluar datos de varias fuentes para detectar patrones y valores atípicos mediante la navegación visual de datos o la aplicación de análisis avanzados guiados.
El descubrimiento de datos tiene como objetivo revelar conocimientos de datos relevantes y comunicar estos conocimientos a los usuarios comerciales de una manera fácil de entender y, en última instancia, mejorar todos los procesos comerciales. Por ejemplo, BI le permite explorar datos de muchas maneras diferentes; región, tipo de producto, etc. Al hacerlo, obtiene acceso a información procesable en cuestión de segundos. Las herramientas de descubrimiento de datos visuales hacen que el proceso sea intuitivo y fácil incluso para usuarios no técnicos, lo que ayuda a todos a tomar decisiones rápidas basadas en datos en respuesta a estos descubrimientos.
¿Por qué es importante el descubrimiento de datos?
El descubrimiento de datos proporciona a las empresas las herramientas, el conocimiento y la capacidad para analizar sus datos y descubrir información oculta que, de otro modo, podría haberse perdido. Pero su importancia es más amplia. Los beneficios del descubrimiento de datos para las empresas incluyen:
- Proceso mejorado de comprensión de los datos que posee la empresa, dónde se almacenan, quién puede acceder a ellos y dónde, y cómo se transmitirán
- Supervisión continua y completa del acceso a los datos y la actividad.
- Gestión de riesgos y cumplimiento normativo
- 100% de visibilidad de datos
- Clasificación de datos basada en el contexto
- Identificación, clasificación y seguimiento de datos sensibles
- Limpiar y reutilizar datos
- Escale datos entre equipos
Categorías de descubrimiento de datos
Las tres categorías principales de descubrimiento de datos son:
Preparación de datos: la categoría de preparación de datos utiliza técnicas estadísticas para fusionar datos sin estructurar y sin procesar de fuentes dispares, luego limpiar, transformar y eliminar el ruido de los datos para que la calidad sea consistente y el formato sea utilizable.
Visualización de datos: la visualización de datos es el proceso de convertir datos sin procesar en representaciones visuales. Por lo general, esas visualizaciones tienen la forma de tablas y gráficos. La visualización de datos tiene como objetivo hacer que los datos sean más fáciles y rápidos de entender, incluso por personas que no están capacitadas en análisis o que normalmente no son buenas con los números. Es un proceso crítico para analizar big data y para mostrar los resultados del aprendizaje automático y el análisis predictivo.
Análisis avanzado: esta categoría de descubrimiento de datos combina estadísticas descriptivas y elementos visuales para obtener una imagen completa de los datos de una empresa. Las estadísticas descriptivas organizan, resumen y desglosan los datos en un informe simple e inteligible que es fácil de entender y ayuda a las empresas a tomar decisiones más inteligentes y basadas en hechos.
¿Qué es el descubrimiento de datos gobernados?
El gobierno de datos y el descubrimiento de datos van de la mano. El descubrimiento de datos gobernados (GDD) es información/datos centralizados, asegurados, implementados y administrados por un departamento de gobierno (generalmente TI) para garantizar la integridad y seguridad de los datos antes de que otros usuarios puedan acceder a ellos. Ofrece las funciones empresariales necesarias para facilitar la entrega de datos a los usuarios empresariales y, al mismo tiempo, satisface los requisitos de TI para gestionar y proteger los datos.
¿Qué problemas puede resolver el descubrimiento de datos?
Elevar la atención al paciente en la industria de la salud
La industria de la salud está aprovechando al máximo las tendencias de BI, como el descubrimiento de datos. El análisis de atención médica es útil y valioso en situaciones cotidianas; puede, por ejemplo, monitorear la calidad de las instituciones médicas y de atención de la salud, así como proporcionar mejores métodos de tratamiento. Con el análisis predictivo en el cuidado de la salud, se pueden lograr cosas aún mayores: se pueden investigar y descubrir nuevos tratamientos, se pueden reducir los costos generales de atención médica, los errores humanos se reducen al mínimo, se pueden prescribir tratamientos personalizados y mucho más.
Pronostica las ventas y maximiza las ganancias en la industria minorista
Llevar el valor de la analítica y el descubrimiento de datos a su negocio minorista abre la puerta a muchas oportunidades. Al poder utilizar dichas herramientas para pronosticar tendencias y ventas, puede establecer sus estrategias de precios y marketing en cualquier dirección que mejor se adapte a sus intereses. El análisis minorista le permite realizar un seguimiento de los precios de sus competidores, el comportamiento de su audiencia y más, para que descubra cuándo y cuánto puede aumentar o disminuir sus precios para maximizar sus ganancias y vender más.
Mejore la retención de clientes y el valor del cliente en la industria financiera
Las herramientas de análisis y descubrimiento de datos ofrecen a los proveedores de servicios financieros innumerables oportunidades para obtener más información sobre sus clientes y actuar en función de estos conocimientos. Por ejemplo, las herramientas de descubrimiento de datos pueden ayudarlos a determinar qué productos y servicios está utilizando un cliente en particular y luego, en función de estos conocimientos, determinar el estado del ciclo de vida del cliente y otros factores, como si es un buen candidato para un cliente cruzado. ofertas de venta o venta adicional. Los análisis financieros generan información basada en datos y ayudan a las empresas a tomar decisiones más inteligentes e informadas.
¿Qué debe buscar en las herramientas de descubrimiento de datos?
Existen herramientas de descubrimiento de datos que actualmente existen como aplicaciones independientes o como soluciones de análisis integradas. Ambos tipos de herramientas de descubrimiento de datos se han creado para mejorar las herramientas y capacidades de BI tradicionales. Sin embargo, todos ellos varían en funcionalidades.
Como se mencionó anteriormente, hay tres pasos principales de descubrimiento de datos: preparación de datos, visualización de datos y análisis avanzado. La herramienta con la que decida asociarse debe proporcionar la base para estas tres etapas cruciales, y eso es lo mínimo que debe buscar en una herramienta de descubrimiento de datos. Esto es lo que más necesita buscar:
Una solución moderna, intuitiva y rápida (analítica fácil de usar y comprensible) es crucial para todas las aplicaciones SaaS modernas. No desea invertir en una solución que ya está obsoleta y que haría que el flujo de trabajo de sus usuarios fuera más complejo. Las aplicaciones de análisis modernas, como el análisis integrado, permiten a los usuarios no técnicos administrar y trabajar con los datos por sí mismos al proporcionar capacidades de arquitectura moderna y de autoservicio. Este tipo de soluciones ofrecen características sólidas y capacidades de análisis avanzadas para que sus usuarios puedan revelar información valiosa en el contexto de su flujo de trabajo y actuar en el momento del impacto.
Amplia biblioteca de opciones de visualización de datos: una hoja de cálculo con cientos de filas de números puede parecer aterradora para alguien que no esté capacitado en análisis de datos. Pero si esa persona echa un vistazo a un gráfico, cuadro u otra representación de datos visuales, puede comprender fácilmente lo que los datos intentan decirle y extraer información importante de ellos. Un buen proveedor de análisis ofrecerá una biblioteca de gráficos enriquecidos, como columnas, líneas o combinados, a otros más avanzados, como mapas de árboles o mapas geoespaciales. Tener la opción de elegir entre muchas visualizaciones diferentes lo ayudará a presentar y comprender mejor sus datos, ya que no todos los tipos de gráficos son adecuados para todas las ocasiones.
Análisis aumentado: impulsado por dos de las mejores tecnologías de análisis, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, el análisis aumentado hace posible que los usuarios hagan preguntas y generen información automáticamente al explorar sus datos utilizando un lenguaje conversacional. Una de sus mejores ventajas es la preparación de datos aumentada. Al utilizar la automatización AI/ML para reunir datos de múltiples fuentes de datos más rápido, los algoritmos reemplazan los procesos manuales y automatizan el proceso de preparación de datos en una fracción del tiempo. Eso ahorra a los científicos de datos el 45 % de su tiempo y energía, al mismo tiempo que mejora la productividad y la eficiencia.
Sea compatible con dispositivos móviles: tener información importante de la empresa al alcance de la mano es la ventaja más valiosa de BI móvil. Cuando se deben tomar decisiones o acciones, Mobile BI le permite acceder y actuar sobre los datos de su teléfono móvil en cualquier momento y desde cualquier lugar al proporcionar a los usuarios los conocimientos más actualizados.
Catálogo de datos: el catálogo de datos utiliza metadatos combinados con herramientas de búsqueda y administración de datos para ayudar a las empresas a administrar sus datos y descubrir, comprender y confiar en sus datos para fines comerciales o de gobierno. Gracias a los metadatos disponibles, los catálogos de datos pueden ayudar a los usuarios a acelerar el proceso de descubrimiento de datos hasta 5 veces. Además, los catálogos de datos tienen la capacidad de descubrir datos confidenciales sobre sus clientes que quizás ni siquiera sepa que estaba almacenando. Esto es muy útil para GDPR y otras regulaciones de protección de datos.
Incorporar el descubrimiento de datos en su software existente cambiará la forma en que su negocio funciona y utiliza los datos para siempre. Hoy en día, muchas empresas de diferentes industrias ya han dado el paso hacia una preparación de datos mejor, más rápida y más inteligente. Comience hoy mismo si aún no lo ha hecho y permita que su empresa tome decisiones basadas en datos en tiempo real entre equipos y departamentos, obtenga una ventaja competitiva y, en última instancia, aumente sus ganancias.
