¿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 desde todas partes y, como resultado, los responsables de la toma de decisiones se están ahogando en ellos. Necesitan descubrir las ideas ocultas en sus datos.
El descubrimiento de datos es un término relacionado con la tecnología de business intelligence. 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 avanzado guiado.
El descubrimiento de datos tiene como objetivo revelar información relevante sobre los datos y comunicar estas ideas a los usuarios de negocio 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 ideas procesables en cuestión de segundos. Las herramientas visuales de descubrimiento de datos hacen que el proceso sea intuitivo y fácil incluso para usuarios no técnicos, lo que ayuda a todos a tomar decisiones rápidas y data-driven decisions 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 para comprender los datos que posee el negocio, dónde se almacenan, quién puede acceder a ellos y dónde, y cómo se transmitirán
- Monitoreo continuo y exhaustivo del acceso y la actividad de los datos
- Gestión de riesgos y cumplimiento normativo
- Visibilidad de datos del 100%
- Clasificación de datos basada en el contexto
- Identificación, clasificación y seguimiento de datos sensibles
- Datos limpios y reutilizables
- Escalado de datos en 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 estructura y brutos de fuentes dispares, y luego limpiar, transformar y eliminar el ruido de los datos para que la calidad sea consistente y el formato sea utilizable.
Visualización de datos – data visualization es el proceso de convertir datos brutos en representaciones visuales. Típicamente, esas visualizaciones están en forma de gráficos y diagramas. La visualización de datos tiene como objetivo hacer que los datos sean más fáciles y rápidos de entender, incluso para personas que no están capacitadas en análisis o que no son particularmente buenas con los números. Es un proceso crítico para analizar big data y para mostrar los resultados de machine learning y el análisis predictivo.
Análisis avanzado– Esta categoría de descubrimiento de datos combina estadísticas descriptivas y elementos visuales para pintar un cuadro completo de los datos de un negocio. 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 Gobernado?
La gobernanza de datos y el descubrimiento de datos van de la mano. El descubrimiento de datos gobernado (GDD) es información/datos que es centralizada, asegurada, implementada y gestionada 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. Proporciona características empresariales necesarias para una fácil entrega de datos para los usuarios de negocio, al mismo tiempo que satisface los requisitos impulsados por TI para gestionar y asegurar 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 plenamente las tendencias de BI como el descubrimiento de datos. Healthcare analytics es útil y valioso en situaciones cotidianas; puede, por ejemplo, monitorear la calidad de las instituciones médicas y de atención médica, así como proporcionar mejores métodos de tratamiento. Con predictive analytics in healthcare incluso se podrían lograr cosas más grandes: se pueden investigar y descubrir nuevos tratamientos, se pueden reducir los costos generales de atención médica, se pueden reducir los errores humanos al mínimo, se pueden prescribir tratamientos personalizados y mucho más.
Pronosticar Ventas y Maximizar Ganancias en la Industria Minorista
Llevar el valor del análisis 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 su estrategia de precios y marketing en cualquier dirección que mejor se adapte a sus intereses. Retail analytics le permite rastrear los precios de sus competidores, el comportamiento de su audiencia y más, para que sepa cuándo y cuánto puede aumentar o disminuir sus precios con el fin de maximizar sus ganancias y vender más.
Mejorar 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 saber más sobre sus clientes y actuar en función de estas ideas. Por ejemplo, las herramientas de descubrimiento de datos pueden ayudarles a determinar qué productos y servicios está utilizando un cliente en particular y luego, basándose en estas ideas, determinar el estado del ciclo de vida del cliente y otros factores, como si es un buen candidato para ofertas de venta cruzada o de mejora. Finance analytics generan ideas basadas en datos y ayudan a las empresas a tomar decisiones más inteligentes e informadas.
¿Qué Debe Buscar en Herramientas de Descubrimiento de Datos?
Existen herramientas de descubrimiento de datos que actualmente existen como aplicaciones independientes o como soluciones de analítica integrada. Ambos tipos de herramientas de descubrimiento de datos han sido construidos para mejorar las capacidades y herramientas tradicionales de BI. Sin embargo, todas 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. Aquí hay lo que más necesita buscar:
Solución moderna, intuitiva y rápida – La analítica fácil de usar y de entender es crucial para cualquier aplicación SaaS moderna. No quiere invertir en una solución que ya esté desactualizada, y eso haría que el flujo de trabajo de sus usuarios sea más complejo. Modern analytics applications como analítica integrada permiten a los usuarios no técnicos gestionar y trabajar con datos por sí mismos al proporcionar capacidades de autoservicio y arquitectura moderna. Este tipo de soluciones ofrecen funciones robustas y capacidades de análisis avanzado para que sus usuarios puedan revelar ideas valiosas 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 está capacitado en análisis de datos. Pero si esa persona echa un vistazo a un gráfico, diagrama u otra representación visual de datos, puede entender fácilmente lo que los datos intentan decirle y extraer ideas importantes de ellos. Un buen proveedor de análisis ofrecerá una biblioteca de gráficos ricos, como columnas, líneas o combinados, hasta los más avanzados, como mapas de árbol o mapeo geoespacial. Tener la opción de elegir entre muchas visualizaciones diferentes le ayudará a presentar y comprender mejor sus datos, ya que no todo chart type es adecuado para toda ocasión.
Análisis aumentado– Impulsado por dos de las mayores tecnologías de análisis, el aprendizaje automático y la IA, augmented analytics hace posible que los usuarios hagan preguntas y generen automáticamente ideas explorando sus datos mediante lenguaje conversacional. Una de sus mejores ventajas es la preparación de datos aumentada. Al usar la automatización de IA/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 de tiempo. Eso ahorra a los científicos de datos el 45% de su tiempo y energía, al tiempo que mejora la productividad y la eficiencia.
Ser compatible con dispositivos móviles – Tener ideas importantes de la empresa al alcance de la mano es la ventaja más valiosa de mobile BI. Cuando se deben tomar decisiones o cuando se deben tomar acciones, mobile BI le permite acceder y actuar sobre los datos desde su teléfono móvil en cualquier momento y desde cualquier ubicación al proporcionar a los usuarios las ideas más actualizadas.
Catálogo de datos– data catalog utiliza metadatos combinados con herramientas de gestión y búsqueda de datos para ayudar a las empresas a gestionar sus datos y descubrir, comprender y confiar en sus datos para fines de gobernanza o de negocio. 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 sensibles sobre sus clientes que ni siquiera sabría que estaba almacenando. Esto es muy útil para el GDPR y otras regulaciones de protección de datos.
Integrar el descubrimiento de datos en su software existente cambiará para siempre la forma en que su negocio funciona y utiliza los datos. Hoy en día, muchas empresas de diferentes industrias ya han dado el paso hacia una preparación de datos mejor, más rápida e inteligente. Comience hoy si aún no lo ha hecho, y permita que su negocio tome decisiones en tiempo real y basadas en datos en todos los equipos y departamentos, gane una ventaja competitiva y, en última instancia, haga crecer sus ganancias.
