Proceso de descubrimiento de datos- 5 pasos para lograr el exito
El analisis de datos se esta volviendo cada vez mas valioso para las operaciones comerciales en todas las industrias. De hecho, el 53% de las empresas adoptaron big data en 2017, que se refiere a la utilizacion e interpretacion de conjuntos de datos grandes y complejos.La
extraccion y el analisis eficaces de las metricas de una organizacion permite a los equipos de administracion obtener informacion sobre su potencial y optimizar su rendimiento general.
Que es el descubrimiento de datos?
El descubrimiento de datos es un proceso iterativo de consolidacion de datos brutos de diversas fuentes de una manera que permite a los propietarios de negocios analizar la informacion de forma integral. El proceso esta disenado para recopilar grandes volumenes de informacion en multiples departamentos e identificar tendencias y valores atipicos en el desempeno de la empresa.
Las herramientas de deteccion de datos inteligentes permiten a las organizaciones disponer de informacion interactiva y digerible sobre su funcionamiento mediante la navegacion visual. Las visualizaciones de datos generalmente se presentan en forma de graficos y graficos, lo que facilita la interpretacion de la informacion cuantitativa compleja.
El proceso tambien utiliza analisis avanzados guiados, que ayuda a los usuarios a llevar a cabo un analisis adecuado de los datos mediante la presentacion de informacion estadistica sobre las metricas recopiladas. Con la ayuda del software de analisis de datos, los usuarios empresariales pueden utilizar caracteristicas, como sugerencias basadas en algoritmos para mejorar el rendimiento y el analisis predictivo.
Al comprender y encontrar valor de los datos, las organizaciones tendran la capacidad de tomar decisiones informadas que les ayudaran a cumplir sus objetivos a corto y largo plazo, mejorar sus estrategias y tener una ventaja competitiva en su industria.
5 Pasos del descubrimiento de datos
Con la guia de los cinco pasos siguientes, el proceso de descubrimiento de datos puede traducir datos complicados y no estructurados en informacion valiosa y coherente.
1. Conectar y combinar datos
Para comenzar el proceso de descubrimiento de datos, se deben recopilar todas las mediciones y metricas necesarias, como los datos de la cadena de suministro y la informacion de servicios financieros. El analisis efectivo solo se puede llevar a cabo una vez que todos los datos dispersos de diversas fuentes se colocan juntos en un almacen de datos.
Por ejemplo, un analista de una tienda minorista puede querer observar si los patrones meteorologicos afectan a las ventas de articulos de ropa seleccionados en la tienda. Para ello, el paso inicial es compilar los datos meteorologicos y de ventas de productos durante un periodo de tiempo elegido. Al hacerlo, los propietarios de negocios podran evaluar y conectar la informacion como una sola metrica.
Los estudios de casos muestran que las organizaciones pueden optimizar este proceso mediante el uso de software de integracion , ya que permite a los usuarios compilar conjuntos de datos complejos en tiempo real desde sistemas diferentes y conectarlos para permitir un flujo libre de datos. Este tipo de tecnologia tiene formatos de datos estandarizados que pueden integrar cualquier fuente de datos necesaria, sin la necesidad de desarrollar integraciones personalizadas, asignar gastos adicionales en mantenimiento o recibir aprendizaje automatico complicado.
2. Limpiar y preparar datos Los
datos sin procesar pueden ser dificiles de interpretar; por lo tanto, el proceso de descubrimiento de datos requiere que se limpien y estandaricen todas las metricas recopiladas. La limpieza de datos consiste en detectar cualquier error, distorsion o corrupcion de datos y, a continuacion, corregir o eliminar la informacion defectuosa de la base de datos. En este punto, la administracion tambien debe asegurarse de que todos los conjuntos de datos utilizan la unidad de medida correcta para evitar resultados sesgados.
Este proceso de preparacion de datos tambien incluye el reprocesamiento manual de datos debido a duplicados o piezas incompletas. La limpieza de los datos hara que un conjunto de datos sea fiable y preciso, lo que permitira un analisis robusto.
3. Compartir
datos deben compartirse con el personal autorizado de la organizacion. Compartir datos en este paso permitira que la informacion se utilice al maximo su potencial, ya que diferentes individuos pueden evaluar los datos a su manera y proporcionar perspectivas unicas. Esto ayuda a las organizaciones a recopilar diversas interpretaciones de diversos aspectos de los datos.
4. Analizar y desarrollar conocimientos
Una vez que los equipos de administracion y los cientificos de datos tengan acceso a la version distribuida de los datos, pueden evaluar, analizar e identificar el valor de la informacion. Las empresas que se encuentran en esta etapa de descubrimiento de datos a menudo utilizan herramientas analiticas para generar informacion.
Una de esas herramientas es el analisis distributivo, que es un proceso que identifica y correlaciona tendencias o patrones recurrentes con el significado. Por ejemplo, los propietarios de restaurantes pueden utilizar el analisis de distribucion para determinar sus horas pico, de modo que puedan encontrar formas de programar mas empleados para esos momentos.
Las organizaciones tambien pueden utilizar analisis predictivos, que utiliza datos y algoritmos estadisticos para evaluar resultados futuros. Ademas, el analisis de la cesta de mercado permite a los usuarios ver patrones de compra, como combinaciones de articulos que los clientes suelen comprar juntos.
5. Visualizar Insights
Una vez que todos los equipos de negocios han desarrollado informacion a partir de los datos, deben compartir sus ideas con la organizacion. La mejor manera de hacerlo es usar analisis visuales, como graficos de dispersion, graficos y mapas.El
uso de datos visuales como herramienta de descubrimiento hara que las metricas y sus interpretaciones sean mas faciles y rapidas de entender, ya que normalmente solo resalta ideas principales y se centra en objetivos especificos.
Beneficios del descubrimiento de
datos El descubrimiento de datos desbloquea la maxima optimizacion para las empresas, lo que permite a los equipos de administracion-
- Desarrollar planes procesables
- Ahorrar tiempo
- Recopilar informacion unica
- Reciclar Datos
La ejecucion efectiva del proceso de descubrimiento de datos aprovechara la comprension del negocio de sus operaciones, asi como la maximizacion de su analisis empresarial y el logro de objetivos con la toma de decisiones basada en datos.
Todo lo que hay que saber acerca de la migracion de
Como crear resiliencia cibernetica en una empresa
Seguridad y privacidad de datos- Cual es la diferencia?
Consolidacion de datos- Definicion, Tecnicas y Mas La consolidacion de
