Tips para implementar analítica y ciencia de datos en tu compañía
Desde hace varios años los datos se han convertido en un gran activo para las empresas. El poder que hay en los datos, nos otorga herramientas que requerimos para desarrollar y evolucionar nuestro modelo de negocio y sacar ventaja en el mercado.
Informes de prestigiosas empresas afirman que muchas organizaciones a nivel mundial apuestan por el uso de tecnologías como machine learning y analítica avanzada de datos. Esto evidencia los beneficios que aporta el análisis de datos y la inteligencia artificial en el cumplimiento de los objetivos estratégicos de las compañías.
¿Cómo implementar analítica y ciencia de datos?
¿Por dónde empezar? Pues bien, las iniciativas de analítica parten siempre de un objetivo de negocio alineado con la estrategia de la organización. Es así como, antes de empezar la implementación de cualquier proyecto de analítica, es necesario tener claro cuáles son los resultados que se esperan obtener.
Estos resultados pueden estar relacionados con mejorar la toma de decisiones, dar respuesta a preguntas complejas, innovar en nuevos productos y servicios, mejorar la experiencia de nuestros clientes, entre otros.
Una vez se tenga claro el objetivo, debemos centrarnos en entender el contexto de negocio, pues este estará directamente impactado. Para esto, es necesario entender los procesos de negocio que serán afectados para obtener el resultado esperado. Además, es importante entender cómo estos serán modificados en virtud del objetivo.
Por otro lado, también deben tenerse en cuenta las decisiones que serán tomadas, la certeza de estas, los datos que son necesarios y las fuentes de estos que permitirán tener la información requerida para obtener los resultados esperados.
Una vez se tenga claro el contexto del negocio, se debe analizar las capacidades tecnológicas y analíticas requeridas que van a permitir alcanzar el objetivo. Además, se deben considerar las capacidades en extracción y gestión de datos, transformación de información, consolidación, explotación y visualización. Esto nos brinda la oportunidad de contar con los datos en el momento preciso y de forma automática. Estos serán explotados mediante herramientas avanzadas que permitirán realizar simulaciones y predicciones, hasta poder automatizar los procesos de toma de decisión que permitan disfrutar los beneficios de una analítica prescriptiva.
Una vez se tiene claro los puntos anteriores, será posible planificar de forma efectiva todos los recursos necesarios para obtener el resultado esperado. Con esto se podrá estimar los tiempos de consecución de datos y también los tiempos de implementación.
Soluciones de analítica para potenciar tu negocio
Soluciones como TIBCO Jaspersoft nos brindan la posibilidad de integrarnos dentro de aplicaciones operacionales o personalizadas, de esta manera podríamos asegurar un óptimo uso de la analítica integrada. La analítica se convierte en una parte indispensable en la forma como se gestionan los procesos y resuelven problemas; como resultado, la analítica integrada tiene mucho mayor tasa de adopción que BI o análisis tradicional.
Al embeber las respuestas dentro de sus aplicaciones empresariales, los creadores y administradores de aplicaciones podrán:
- Proporcionar análisis que sean valiosos para usuarios ocasionales de aplicaciones
- Controlar la experiencia del usuario
- Implementar en cualquier arquitectura
- Administrar datos y recursos fácilmente entre los clientes
- Personalizar y evolucionar con una solución basada en estándares abiertos
Beneficios de integrar soluciones de analítica en los procesos empresariales
La ciencia de datos cuenta con la capacidad para procesar grandes volúmenes de datos inalcanzables previamente para el ser humano. Además, prepara a los profesionales para la convivencia de las máquinas en los entornos corporativos.
Todo esto facilitando la implementación de modelos de aprendizaje automático usando diferentes herramientas, en donde de una manera, fácil, rápida y segura obtenemos información puntual de todo el contenido corporativo, ya sean documentos, imágenes o aplicaciones visuales para brindar nuevas oportunidades de conocimiento mediante la incorporación de la inteligencia a las aplicaciones.
Tips para un proyecto de analítica exitoso
En nuestra experiencia, se deben tener en cuenta los siguientes aspectos que permitirán ejecutar un proyecto de analítica exitoso:
- Se debe tener bien definido el objetivo de negocio y el resultado esperado antes de iniciar. Los datos por sí solo no resuelven nada.
- Los datos son el insumo más importante. Antes de poner en marcha la implementación, se debe tener certeza de que se cuenta con ellos, ya sea porque son propios o se encuentran en sistemas externos.
- Es recomendable realizar un proyecto de gestión de datos que permita garantizar la disponibilidad de los datos.
- Es necesario que la organización, antes de empezar un proyecto, tenga claridad sobre su estrategia y arquitectura en tecnología (onPremise, cloud, hibrida).
- Se deben definir indicadores adecuados para medir los resultados obtenidos en virtud del objetivo de negocio definido.
- La organización debe conocer claramente las herramientas de software con que dispone para determinar la mejor arquitectura para el proyecto
Para concluir
El análisis de datos, se encarga de recopilar, analizar y presentar los datos de una compañía a través de diferentes procesos. Esto con el objetivo de mejorar el desempeño de la compañía en diferentes áreas. Las iniciativas de analítica parten siempre de un objetivo de negocio alineado con la estrategia de la organización. Es así como, antes de empezar la implementación de cualquier proyecto de analítica, es necesario tener claro cuáles son los resultados de negocio que se esperan obtener.
La buena implementación de los datos en nuestra compañía estará relacionada con la mejora en la toma de decisiones, dar respuesta a preguntas complejas, innovar en nuevos productos y servicios, mejorar la experiencia de nuestros clientes, entre otros beneficios.