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La gestión y análisis de datos es uno de los objetivos primordiales para las empresas modernas que buscan alcanzar la máxima inteligencia en la toma de decisiones. En esta nota, te contamos los cuatro usos más importantes de la nueva ola de gestión y análisis de datos.
El panorama actual de la gestión y análisis de datos
Estamos frente a un conglomerado de eventos que impactan y movilizan el panorama actual de la gestión y análisis de datos que incide en cualquier tipo de empresa, más allá de su tamaño, ubicación geográfica y rubro.
Podemos nombrar múltiples eventos relevantes que aumentan los debates de la gestión y análisis actual de la información:
- La expansión acelerada y continua de los datos
- La necesidad global de crear nuevas normativas en materia de privacidad.
- La exigencia por parte de los consumidores en cuanto a una mayor y mejor atención en diversos canales de comunicación.
- La aceleración del uso de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) que facilitan la automatización del análisis de datos.
Si bien algunas soluciones específicas han podido abordar algunas de estas preocupaciones, hoy se requiere de una solución más sólida capaz de abordar las necesidades más apremiantes de los datos y del uso de la inteligencia artificial de una empresa.
Para los expertos, la solución radica en la conformación de un tejido de datos o data fabric: una estructura de datos con un enfoque arquitectónico que simplifique el acceso a la información impulsando el autoservicio e integrando la gestión de extremo a extremo.
De esta manera, las organizaciones pueden maximizar el valor de sus datos al proporcionar la información adecuada, en el momento correcto y en cualquier localización geográfica.
4 casos de uso para alcanzar una estructura de gestión y análisis de datos eficaz
Existen cuatro casos de uso esenciales para alcanzar una estructura de datos que automatice el descubrimiento, la gobernanza y el consumo de información permitiendo a las empresas utilizar los datos para maximizar su cadena de valor.
1. Integración de datos multi nube
El gran problema de los datos ya no reside solamente en la información ubicada en silos, sino en la gran cantidad de repositorios diferentes en numerosas nubes.
Claramente, más datos brindan mayor oportunidad de proporcionar información precisa y valiosa para la toma de decisiones, mientras que el uso de múltiples nubes permite que los datos se almacenen donde mejor se adapten brindando agilidad.
Frente a ello, el desafío reside en el uso real de esos datos para el análisis y la gestión.
En la conformación de un tejido de datos, la integración en múltiples nubes tiene como objetivo garantizar que los datos puedan entregarse a la persona adecuada en el momento adecuado.
2. Gobierno de datos y privacidad
Las leyes de privacidad de datos en muchos países se han promulgado al mismo tiempo que las organizaciones se esforzaban para establecer la calidad de estos, en lugar de focalizarse en el volúmen.
Los componentes de gobernanza y privacidad de la estructura de datos se unen para generar automáticamente una gestión de datos eficiente y sin errores, como podría suceder en el manejo manual.
De esta forma, se alcanza una gestión más controlada y regulada en base a las políticas de privacidad. De hecho, la gobernanza automatizada del acceso a los datos y la auditoría también contribuyen a una cultura empresarial que comprende el panorama regulatorio y se adhiere a él.
3. Cliente 360
Los consumidores han cambiado como consecuencia de la pandemia, exigiendo más beneficios e interacciones más cercanas y rápidas que antes.
Las organizaciones que han comprendido esto afirman que la mejora de la experiencia del cliente es su principal prioridad para los próximos años.
El tejido de datos aborda esta necesidad con una serie de capacidades diseñadas para brindar una visión 360° de cada cliente, permitiendo a las empresas mejorar el análisis, lograr modelos predictivos y tomar decisiones en tiempo real.
4. ML e IA confiable
La confianza es uno de los activos más importantes que buscan las empresas en materia de gestión y análisis de datos. A medida que la tecnología avanza y el empleo de IA se vuelve cotidiano, las compañías buscan confiar aún más en sus implementaciones digitales.
Un enfoque de arquitectura de datos ayuda a habilitar ML e AI de manera confiable, tanto en lo que respecta al uso de la información -brindando datos de alta calidad que están listos para el consumo de autoservicio-, la generación de modelos y los procesos implementados.
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