Alrededor del 47,37% de las empresas reconocen que no tienen las habilidades necesarias para migrar y gestionar una operación basada en la nube. Adopte una estrategia basada en datos para generar mejores resultados para su empresa.
Cada día se generan millones de datos por personas y empresas, lo que durante algún tiempo ha sido una herramienta importante para generar estrategias. El uso analítico de dicha información se correlaciona directamente con el alto desempeño de las empresas impulsadas por datos cuyo principal objetivo es mejorar los procesos para generar los mejores resultados para su negocio.
Para estar realmente impulsadas por los datos, las empresas deben vincular una estrategia a resultados claros. El desarrollo de la creación de un entorno de datos es de corta duración, sin embargo, la gestión y el mantenimiento de esta información es continuo y requiere experiencia en gobernanza, calidad e integridad.
Quieres conocer todos los pasos necesarios para que tu empresa se convierta en una impulsada por datos y haga el mejor uso de los recursos de gestión de datos, mira estas 5 iniciativas que separamos.
1. Migración de la base de datos a la nube: Según Gartner®, para 2022, el 75% de todas las bases de datos se implementarán o migrarán a una plataforma en la nube. Esta tendencia se debe en gran parte a las bases de datos utilizadas para el análisis y al modelo de Software como Servicio. Para Dedalus, las organizaciones están desarrollando e implementando nuevas aplicaciones en la nube y moviendo los activos existentes a un ritmo cada vez mayor.
Sin embargo, es importante resaltar que antes de migrar a la nube, las empresas deben evaluar la necesidad real antes de ejecutarla, lo que se puede definir a través de una evaluación. Después de verificar el costo, un mejor servicio en la nube y una mejor gestión de la migración, también es importante desarrollar una estrategia para que el proceso permita una migración fácil y flexible en función de los requisitos de su negocio.
2) Recopilación y transformación de datos (ETL y ELT): ETL y ELT son necesarios en la ciencia de datos porque las fuentes de información, ya sea que utilicen una base de datos SQL estructurada o una base de datos NoSQL no estructurada, rara vez usarán los mismos formatos o formatos compatibles. Por tanto, es necesario depurar, enriquecer y transformar las fuentes de datos antes de integrarlas en un todo analizable.
3) Almacenamiento de datos: Es importante evaluar los datos transaccionales que tradicionalmente crean las aplicaciones comerciales y compararlos con el big data actual. Con la generación de más y más datos, la necesidad de análisis avanzados ha aumentado significativamente. Desde paneles de inteligencia empresarial con análisis descriptivo hasta aprendizaje automático para realizar análisis predictivos, es cada vez más importante considerar cómo las tecnologías nuevas e innovadoras continuarán dando forma al futuro del análisis de datos.
En los últimos años, los lagos de datos han surgido como soluciones de gestión de datos que pueden satisfacer las necesidades de big data y proporcionar nuevos niveles de análisis avanzado. Aceptan datos en todos los formatos de una variedad de fuentes y pueden proporcionar un entorno flexible para tomar decisiones comerciales inteligentes basadas en datos;
4) Almacén de datos en la nube: Los almacenes de datos están basados en la nube y permiten a las empresas concentrarse en administrar su negocio en lugar de ejecutar una sala llena de servidores. Como resultado, permiten que los equipos de inteligencia empresarial proporcionen conocimientos más rápidos y mejores debido a tres factores esenciales: acceso a los datos, escalabilidad y rendimiento.
5) Análisis de datos y explotación de datos: El proceso de recopilación de datos está bien establecido. Las organizaciones con visión de futuro comenzaron a recopilar datos incluso antes de saber cómo usarlos. El mercado ha reconocido que los datos son de gran importancia, incluso si aún no sabían cómo extraer ese valor. El análisis de datos es el proceso de analizar datos para un propósito específico. Es decir, investigando y respondiendo preguntas en base a datos y con una metodología clara para todos los participantes.
Para Dedalus, los esfuerzos entre los profesionales de la inteligencia empresarial y la ciencia de datos se centran precisamente en cómo aprovechar todos los datos. Es útil comprender las diferencias entre la ciencia de datos y la inteligencia empresarial. También es útil comprender cómo funcionan juntos. No se trata de elegir uno u otro. Todo se reduce a seleccionar la solución adecuada para obtener los conocimientos que está buscando. La mayoría de las veces, esto significa utilizar ciencia de datos y BI.
Al final, todo se reduce a seleccionar la solución adecuada para obtener los conocimientos que está buscando. La mayoría de las veces, convertirse en impulsado por datos significa utilizar ciencia de datos y BI para garantizar no solo el éxito del proyecto, sino también la rápida adopción de tecnologías, sin riesgos o gastos adicionales.