¿Qué es el descubrimiento de datos?
Hoy en día, todas las empresas recopilan grandes 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 ven abrumados por ellos. Necesitan descubrir las ideas ocultas en sus datos.
El descubrimiento de datos es un término relacionado con la inteligencia empresarial tecnología. Es un proceso orientado al usuario que implica la recopilación y evaluación de datos de diversas fuentes para detectar patrones y valores atípicos mediante la navegación visual de los datos o la aplicación de análisis avanzados guiados.
El objetivo del descubrimiento de datos es revelar información relevante y comunicar esta información a los usuarios empresariales de una manera fácil de entender, y, en última instancia, mejorar todos los procesos empresariales. Por ejemplo, BI le permite explorar los datos de muchas maneras diferentes: región, tipo de producto, etc. Al hacerlo, obtiene acceso a información útil en cuestión de segundos. Las herramientas de descubrimiento de datos visuales hacen que el proceso sea intuitivo y fácil incluso para los usuarios no técnicos, lo que ayuda a todos a tomar decisiones rápidas basadas en datos 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 de analizar sus datos y descubrir información oculta que, de otro modo, podrían perderse. Pero su importancia es mayor. Los beneficios del descubrimiento de datos para las empresas incluyen:
- Mejora del proceso de comprensión de los datos que posee la empresa, dónde se almacenan, quién puede acceder a ellos y dónde, y cómo se transmitirán.
- Supervisión continua y completa del acceso y la actividad de los datos
- Gestión de riesgos y cumplimiento normativo
- Visibilidad del 100% de los datos
- Clasificación de datos basada en el contexto
- Identificación, clasificación y seguimiento de datos confidenciales
- Limpieza y reutilización de datos
- Ampliación de los datos en los 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 combinar datos no estructurados y brutos de diversas fuentes, luego limpiar, transformar y eliminar el ruido de los datos para que la calidad sea consistente y el formato sea utilizable.
Las herramientas de visualización de datos – visualización de datos La visualización de datos es el proceso de convertir datos brutos en representaciones visuales. Por lo general, estas visualizaciones tienen la forma de gráficos y diagramas. El objetivo de la visualización de datos es facilitar y acelerar la comprensión de los datos, incluso para las personas que no están capacitadas en análisis o que no son buenas con los números. Es un proceso fundamental para el análisis de grandes volúmenes de datos y para la visualización de los resultados de aprendizaje automático y análisis predictivos.
Análisis avanzadosEsta categoría de descubrimiento de datos combina estadísticas descriptivas y elementos visuales para pintar una imagen completa de los datos de una empresa. Las estadísticas descriptivas organizan, resumen y dividen 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 están centralizados, protegidos, implementados y administrados por un departamento de gobernanza (generalmente TI) para garantizar la integridad y la seguridad de los datos antes de que otros usuarios puedan acceder a ellos. Ofrece las funciones empresariales necesarias para facilitar la entrega de datos a los usuarios empresariales y, al mismo tiempo, satisface los requisitos impulsados por TI para administrar y proteger los datos.
¿Qué problemas puede resolver el descubrimiento de datos?
Mejora de la atención al paciente en la industria de la salud
La industria de la salud está aprovechando al máximo las tendencias de BI, como el descubrimiento de datos. Los análisis de la salud son útiles y valiosos en situaciones cotidianas; por ejemplo, pueden supervisar la calidad de las instituciones médicas y de atención médica, así como proporcionar mejores métodos de tratamiento. Con el análisis predictivo en la atención médica se podrían lograr cosas aún mayores: se pueden investigar y descubrir nuevos tratamientos, se pueden reducir los costos generales de la atención médica, se pueden minimizar los errores humanos y se pueden prescribir tratamientos personalizados, entre muchas otras cosas.
Previsión de ventas y maximización de beneficios en la industria minorista
Aportar el valor de los análisis y el descubrimiento de datos a su negocio minorista abre la puerta a muchas oportunidades. Al poder utilizar estas herramientas para predecir tendencias y ventas, puede establecer sus estrategias de precios y marketing en cualquier dirección que mejor se adapte a sus intereses. Los análisis minoristas le permiten realizar un seguimiento de los precios de sus competidores, el comportamiento de su audiencia y más, por lo que puede averiguar cuándo y cuánto puede aumentar o disminuir sus precios para maximizar sus beneficios y vender más.
Mejora de 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 obtener más información sobre sus clientes y actuar en función de esta información. Por ejemplo, las herramientas de descubrimiento de datos pueden ayudarles a determinar qué productos y servicios está utilizando un cliente en particular y, a continuación, determinar el estado del ciclo de vida del cliente y otros factores, como si es un buen candidato para las ofertas de venta cruzada o venta adicional. Los análisis financieros generan información basada en datos y ayudan a las empresas a tomar decisiones más inteligentes e informadas.
¿Qué debe buscar en las herramientas de descubrimiento de datos?
Actualmente, existen herramientas de descubrimiento de datos que se ofrecen como aplicaciones independientes o como soluciones de análisis integrados. Ambos tipos de herramientas de descubrimiento de datos se han creado para mejorar las herramientas y capacidades de BI tradicionales. Sin embargo, todas varían en sus funcionalidades.
Como se mencionó anteriormente, existen tres pasos principales en el descubrimiento de datos: preparación de datos, visualización de datos y análisis avanzados. La herramienta que decida utilizar 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 otras cosas que debe buscar:
Solución moderna, intuitiva y rápida Un análisis fácil de usar y entender es crucial para cada aplicación SaaS moderna. No desea invertir en una solución que ya esté obsoleta y que complique el flujo de trabajo de sus usuarios. Las aplicaciones de análisis modernas como analítica integrada permiten a los usuarios no técnicos administrar y trabajar con los datos por sí mismos, proporcionando capacidades de autoservicio y arquitectura moderna. Este tipo de soluciones ofrecen funciones sólidas y capacidades de análisis avanzados para que sus usuarios puedan descubrir información valiosa 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 mira un gráfico, un diagrama u otra representación visual de los datos, puede comprender fácilmente lo que los datos intentan transmitir y extraer información importante de ellos. Un buen proveedor de análisis ofrecerá una biblioteca de gráficos enriquecidos, como columnas, líneas o combinaciones, hasta gráficos más avanzados, como mapas de árbol o mapas geoespaciales. Tener la opción de elegir entre muchas visualizaciones diferentes le ayudará a presentar y comprender mejor sus datos, ya que no todos los tipos de gráficos es adecuado para cualquier ocasión.
Analítica aumentada– impulsado por dos de las tecnologías de análisis más importantes: el aprendizaje automático y la IA, analítica aumentada permite a los usuarios hacer preguntas y generar automáticamente información valiosa explorando sus datos mediante el lenguaje conversacional. Una de sus mayores ventajas es la preparación de datos mejorada. Al utilizar la automatización de IA/ML para integrar datos de múltiples fuentes de datos más rápidamente, los algoritmos reemplazan los procesos manuales y automatizan el proceso de preparación de datos en una fracción del tiempo. Esto ahorra a los científicos de datos el 45% de su tiempo y energía, al tiempo que mejora la productividad y la eficiencia.
Sé compatible con dispositivos móviles – tener información importante de la empresa al alcance de la mano es la ventaja más valiosa de solución de BI móvil. Cuando se deben tomar decisiones o realizar acciones, la BI móvil le permite acceder a los datos y actuar en función de ellos desde su teléfono móvil en cualquier momento y desde cualquier lugar, proporcionando a los usuarios la información más actualizada.
Catálogo de datos– catálogo de datos utiliza metadatos combinados con herramientas de administración y búsqueda de datos para ayudar a las empresas a administrar sus datos y descubrir, comprender y confiar en sus datos para fines de gobernanza o comerciales. 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 confidenciales sobre sus clientes que es posible que ni siquiera sepa que está almacenando. Esto es muy útil para el RGPD y otras regulaciones de protección de datos.
Incorporar el descubrimiento de datos en su software existente cambiará la forma en que su empresa trabaja y utiliza los datos para siempre. Hoy en día, muchas empresas de diferentes sectores 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 empresa tome decisiones basadas en datos en tiempo real en todos los equipos y departamentos, obtenga una ventaja competitiva y, en última instancia, aumente sus ganancias.
