Datamétrica

Vivimos en la era de la información y cada vez es más complejo generar valor a partir de los datos de las empresas. La cantidad de datos crece a pasos agigantados, tanto en cantidad de datos (volumen), como en la diversidad de formatos: textos, audios, imágenes, videos, correos, etc. (variedad), además de que la información se actualiza constantemente (velocidad). De ahí la importancia de conocer la calidad de la información (veracidad) y generar valor considerando los objetivos del negocio (valor). A estas características se les conoce como las 5Vs.

De ahí que las empresas necesiten implementar una estrategia de datos que les permita potencializar la información. Pero ¿Qué es una estrategia de datos? Una estrategia de datos en las empresas es un plan integral diseñado para gestionar y utilizar los datos de manera eficiente y efectiva con el fin de alcanzar los objetivos de negocio.

La estrategia de datos consta de distintas etapas que se describen a continuación:

Alinear estrategia. La estrategia de datos tiene que estar alineada con los objetivos de la organización, así como con las políticas y procedimientos que aseguran la calidad, integridad, privacidad y seguridad de los datos en una organización (data governance).
Seleccionar datos. Los datos deben de obtenerse y seleccionarse de fuentes internas o externas a la organización; incluso es posible crear bases de datos considerando el objetivo del proyecto.
Extraer, transformar y cargar. El procedimiento de extraer, transformar y cargar (ETL) se refiere a recopilar datos de diversas fuentes, convertirlos a un formato adecuado y almacenarlos en un sistema de destino.
Analizar. El análisis avanzado de la información se refiere a realizar un Análisis Exploratorio de los datos (EDA) que permita conocer la base de datos para identificar patrones, relaciones entre variables y puntos clave. También involucra la limpieza de la información e identificar valores perdidos y sesgos.
Estimar modelos. La estimación de un modelo requiere planear una hipótesis y a estimar un modelo que permita simular el comportamiento de un fenómeno. Pueden ser modelos matemáticos/estadísticos, financieros, econometría, machine learning o inteligencia artificial, entre otros.
Plantear indicadores. Los indicadores permiten cuantificar los resultados y tener un punto de comparación que permita realizar un seguimiento conforme se actualice la información.
Comunicar. Las gráficas, tablas, mapas, reportes y textos permiten comunicar los hallazgos y resultados por lo que es relevante seleccionar la mejor forma de transmitir esta información. Aquí es relevante el uso de técnicas como el data storytelling.
Generar valor. Las decisiones que se tomen y las mejoras a proceso son la mayor generación de valor de la organización.

Es así como implementar una estrategia de datos permite preparar la información, desarrollar un proceso de datos y potencializar los resultados, ayudando al crecimiento empresarial

¡La vida es mejor con datos!
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