Gestiona los datos de tu empresa con Data Journey

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Hoy las empresas generan una gran cantidad de datos de diversas fuentes, y afortunadamente ya no solo los expertos en el campo de los datos tienen acceso, comprenden o hacen uso de los datos, sino ahora se ha expandido a otros miembros de tu equipo que han aprendido a valorar todo lo que sucede con los datos a medida que pasan por el proceso de análisis. El día de hoy conoceremos el término Data Journey para seguir aprendiendo sobre la gestión de datos.

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¿Qué es el data journey?

Es un término acuñado por Orange Business Services que incluye los seis pasos necesarios para que una empresa lleve a cabo la gestión de datos – sean los datos originados en la propia organización o no, sean los datos estructurados o no – con el objetivo de generar insights que ayuden efectivamente a los tomadores de decisiones. Cada uno de los pasos incluye un conjunto de procesos y tecnologías.

La importancia de una gestión de datos adecuada en las organizaciones - SAS Latin America

¿Por qué es importante?

Transformar datos en información relevante para el negocio es mucho más que analytics: desde la recopilación hasta el envío, pasando por la seguridad de la información, cada uno de los pasos es fundamental en el éxito de este proceso.

El volumen de datos que la digitalización, tanto en el mundo doméstico como en los negocios, genera (y va a continuar generando) aumenta día con día, ya sea a través de las interacciones del usuario con las aplicaciones – sean o no corporativas -, o a través de ambientes y soluciones que cada vez están más conectados.

No es coincidencia que, en el último Visual Networking Index (NIV), se previó que para el año 2022 habrá un tráfico mensual de 396 exabytes de datos en las redes de todo el mundo; cinco años atrás eran 122 exabytes, lo que representa un incremento de más del triple en el período.

Hay una explosión de datos y un incremento en la complejidad de la gestión de estos datos. ¿Cómo capturar, almacenar y obtener valor de ellos, es decir los conocidos “insights”, que pueden ayudar en la toma de decisiones en los negocios? ¿Y cómo hacerlo sin perder de vista la seguridad de una información tan sensible?

Estas son cuestiones preocupantes, en especial al considerar la magnitud del desafío tecnológico y de gestión que las respuestas plantean, como también la velocidad con la que se está llevando a cabo la transformación digital entre organizaciones, que generará un movimiento de US$ 1.7 trillones para fines de 2019. Quien se quede por último en el uso de los datos dentro de una economía dirigida por ellos (data driven) tendrá una alta probabilidad de enfrentar dificultades para competir y, en el peor de los casos, será desplazado.

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El poder de los datos

El uso de los datos para el análisis de negocio no se limita a los expertos en tecnología. El éxito en la implementación de los proyectos analíticos depende en gran parte de los profesionales de negocio que se beneficiaran de los resultados de dichos proyectos.

Conocer el proceso de creación de las herramientas basadas en Business Analytics permite incrementar la tasa de concreción de estos proyectos, y evitar el concepto de caja negra que desincentiva la adopción de este tipo de herramientas de gestión, imprescindibles en las organizaciones del siglo XXI.

En cada etapa del proyecto, los profesionales de negocio tienen conocimiento clave para aportar y al mismo tiempo deben monitorear el progreso del proyecto de manera tal de asegurarse que el resultado cumple con los objetivos planteados

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¿Cómo funciona el data journey?

Son una serie de pasos los que guían este proceso.

Paso 1: Recopilación

Es el primer paso en el camino de los datos. El proceso de captura de la información que generan las personas y los objetos en sus interacciones con sistemas y aplicaciones de diversos tipos. Esto incluye sistemas corporativos tales como CRM, ERP, redes de datos y servicio de atención al cliente, pero también redes sociales, sitios institucionales y objetos conectados (IoT). Todo esto respetando las leyes y regulaciones aplicables.

Paso 2: Transferencia

Una vez recopilados, los datos deben ser enviados. Pasan a través de redes móviles 3G y 4G (en breve 5G), WiFi, redes fijas, WAN, LAN, entre muchas otras. En resumen, las organizaciones deben preocuparse por la conectividad para enviar los datos desde donde son generados, hasta donde la organización pueda utilizarlos.

Paso 3: Almacenamiento y procesamiento

La computación en la nube juega un papel fundamental en el almacenamiento de datos, ya sea privada, pública o híbrida. Los datos deben estar disponibles para la organización, que debe cerciorarse de un fácil acceso para los sistemas y para los científicos de datos responsables por el análisis. En la nube, es posible procesar la información con suficiente capacidad a un costo variable en el modelo “as a service”.

Paso 4: Análisis

Aplicando principios de Data Science, un conjunto de metodologías y de software (Big Data y Analytics), es posible encontrar patrones en los datos almacenados, es decir los insights. Técnicas de Inteligencia Artificial (como Machine Learning) pueden automatizar procesos y acelerar la obtención de valor.

Paso 5: Compartir y crear

Una vez que son generados, estos conocimientos deben llegar al tomador de decisiones y a sus equipos. Si no hay entornos de trabajo digitales que favorezcan el intercambio de información y la colaboración, todo lo se pierde. Por eso la relevancia de contar con un entorno digital de trabajo (digital workspace) y con herramientas que promuevan la interacción y las relaciones con los clientes.

Paso 6: Protección y seguridad

Las empresas deben observar los requisitos de seguridad de la información desde la captación y el análisis hasta el intercambio de insights, esto incluye aspectos que van desde el entorno operativo, pasando por los sistemas de infraestructura de TI y hasta los canales de comunicación con los clientes. La seguridad debe ser pensada de manera integral, incluyendo procesos, software, equipos y empleados, considerando que es imprescindible respetar las políticas de compliance y las normativas de regulación, además del respeto por el cliente.

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Data journey es más que analytics

Transformar datos en información relevante para el negocio es mucho más que analytics. El data journey cubre desde la recopilación de los datos hasta su envío, pasando por la seguridad de la información. Cada uno de los pasos es fundamental en el éxito de este proceso.

El volumen de datos que la digitalización genera, tanto en el mundo doméstico como en los negocios, aumenta día con día, ya sea a través de las interacciones del usuario con las aplicaciones – sean o no corporativas -, o a través de ambientes y soluciones que cada vez están más conectados.

No es coincidencia que para el año 2022 se espera un tráfico mensual de 396 exabytes de datos en las redes de todo el mundo; cinco años atrás eran 122 exabytes – lo que representa un incremento de más del triple en el período.

Hay una explosión de datos y un incremento en la complejidad de la gestión de estos datos.

Las preguntas que debería hacerse el lector son ¿Cómo capturar, almacenar y obtener valor de ellos?, ¿cómo pueden ayudar en la toma de decisiones en los negocios? ¿Y cómo hacerlo sin perder de vista la seguridad de una información tan sensible? Si deseas conocer más sobre el data journey y recibir asesoría, no dudes en contactarnos.

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