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Preparación de datos de autoservicio para la modernización de la analítica

Los diferentes cambios en el mundo de los datos han permitido a las organizaciones gestionar sus necesidades cotidianas al tiempo que se preparan para el futuro de los big data, la analítica y las operaciones en tiempo real. Para ello, la mayoría de las organizaciones deben reconsiderar y modernizar su infraestructura, sus competencias y sus equipos de gestión de datos. La preparación de datos de autoservicio es la próxima generación de análisis de negocios e inteligencia empresarial. Hace que el descubrimiento avanzado de datos sea accesible para los usuarios de la empresa, independientemente de sus conocimientos y habilidades técnicas. Es una solución moderna para convertir los datos desordenados en una salida precisa y bien organizada para el análisis. Permite a un conjunto mucho más amplio de usuarios examinar datos complejos a escala, clasificar las transformaciones adecuadas y, finalmente, tener un mejor control sobre el resultado analítico. La preparación de datos de autoservicio transforma el modo en que los informáticos y los usuarios trabajan juntos y convierten los datos en información fiable.

¿Por qué el autoservicio de preparación de datos?

Los métodos tradicionales de preparación de datos no estaban pensados para hacer frente a las exigencias de diversidad y rapidez de los datos. Las organizaciones de gran escala y de la lista Fortune 500 están muy centradas en la modernización de su enfoque de la analítica para mantenerse por delante de sus competidores. Todas las organizaciones se están orientando hacia los datos y adoptando el big data. Cuando las organizaciones se proponen utilizar el big data para ser más competitivas, el método normal es actualizar sus capacidades analíticas. Las analíticas modernas garantizan una mayor comprensión y le ayudan a detectar antes las tendencias del mercado. Descubrir ideas antes que los demás en esta era de los grandes datos no consiste únicamente en aplicar una pieza diferente de software de visualización: es un impulso transformador para los individuos y para todo el proceso de análisis.

Preparación de datos y descubrimiento de datos integrados

La preparación de los datos suele ser un método tremendamente iterativo durante el cual los expertos trasladan continuamente los datos a una herramienta de visualización. Esto se hace para darse cuenta de que necesitan hacer algunos cambios adicionales en los datos. Por lo tanto, vuelven a preparar los datos, realizan los cambios vitales y los devuelven a la herramienta de visualización. Los productos tradicionales de inteligencia empresarial (BI) sólo ofrecen cuadros de mando estancados de gráficos y diagramas extraídos de datos históricos inadecuados.

Capacite a los usuarios con análisis de autoservicio

Cuando las empresas implementan herramientas de extremo a extremo, permiten a sus usuarios comprender la importancia de los datos y sus relaciones, analizar y supervisar, limpiar y mantener el linaje de los datos. El usuario adquiere una visión en tiempo real de los datos de los clientes al tiempo que satisface sus necesidades de información. Las nuevas funciones les permiten comprobar la exactitud de los datos a través de la interfaz de autoservicio, utilizar las funciones de búsqueda para encontrar datos fiables y visualizar gráficamente sus relaciones
Hay dos objetivos constantes para las organizaciones que buscan la modernización de la analítica: utilizar más datos y desarrollar valor más rápidamente. Las empresas deben ser capaces de integrar cada vez más datos en su proceso de análisis, independientemente de su tamaño, forma y origen. Más datos a un ritmo más rápido es lo que ofrece su nueva solución de preparación de datos de autoservicio. La solución avanzada de búsqueda de datos aúna la preparación de datos de autoservicio con la búsqueda gráfica de datos, lo que permite a los pronosticadores organizar e imaginar los datos de forma paralela en un entorno instintivo y cooperativo. Los datos organizados pueden guardarse en diferentes formatos de BI incorporados, para que los usuarios puedan visualizarlos al instante en Tableau, Qlik, Excel u otras herramientas de análisis. Al utilizar esta herramienta, los usuarios empresariales pueden reconocer patrones y valores atípicos, obtener soluciones rápidamente y obtener inteligencia operativa real de cualquier fuente de datos.

¿Por qué el BI de autoservicio?

En la mayoría de las organizaciones actuales, el BI se basa tradicionalmente en el almacén central de datos. Aunque los métodos, la estructura y las soluciones informáticas que se consideraban anteriormente como mejores prácticas son ahora insuficientes para satisfacer las crecientes necesidades de las empresas. Esta es la principal razón por la que las empresas están adoptando soluciones de preparación de datos de autoservicio para modernizar sus análisis. Para mantenerse por delante de la competencia, las empresas deben actuar con rapidez a partir de los nuevos datos obtenidos de los análisis. Los modelos tradicionales de BI siguen siendo útiles en determinadas situaciones, pero no pueden ofrecer agilidad y eficiencia. Dado que las fuentes y los volúmenes de datos no dejan de crecer, es necesario un enfoque iterativo del análisis para encontrar nuevos casos de uso empresarial que permitan aprovechar el valor de los datos disponibles.

Ventajas del BI de autoservicio

El BI de autoservicio puede ofrecer varias ventajas a los usuarios de la empresa ahogados en datos pero hambrientos de información. Las principales ventajas del autoservicio son la mejora de la agilidad y la flexibilidad de la empresa al aumentar la independencia del usuario respecto a las TI. En el mismo equipo, se reduce la carga de trabajo del departamento de TI, lo que les permite centrarse en tareas de mayor valor. La menor dependencia de recursos externos permite a los usuarios de la empresa obtener información y comprensión de forma mucho más eficiente. La eficiencia se amplía sobre todo al evitar el tedioso proceso de traducción de los requisitos empresariales. Por otro lado, las empresas pueden obtener información de los datos de manera eficiente.

Impacto de la preparación de datos de autoservicio en el negocio

La democratización de los datos que se preparan aumenta rápidamente el rendimiento y permite a las empresas aprovechar su sabiduría colectiva para obtener mejores resultados. Juntos, estos factores pueden tener un gran efecto en la empresa. En caso de que el retorno de la inversión en sus datos esté directamente relacionado con el número de personas que los utilizan, la preparación de datos de autoservicio permite que el departamento de TI se convierta en el campeón de los datos, reestructurando la cadena de suministro de datos y liberando más que nunca. Con el autoservicio desplazado hacia los usuarios de la empresa, el departamento de TI puede centrarse en preocupaciones de gobernanza más amplias, como la seguridad, el cumplimiento, la reutilización y la estandarización. El cambio al autoservicio no sólo acelerará el tiempo de los ciclos, sino que también mejorará la comprensión.

Conclusión:
Self-Service Data Prep está diseñado para ser utilizado por usuarios no técnicos, como los usuarios empresariales y los expertos en datos. Al ofrecer una interfaz visual y de colaboración con algoritmos incorporados para ayudar a perfilar o unir conjuntos de datos, las herramientas de preparación de datos de autoservicio autorizan a los usuarios finales a realizar estas tareas por sí mismos y no tener que depender de los limitados recursos de TI. Estas herramientas pueden ayudar si cuentan con capacidades inteligentes que ayuden a equiparar las cualidades de los datos de conjuntos de datos distintos para ponerlos en común. El algoritmo inteligente debe ser capaz de encontrar un método para emparejarlos y vincular los conjuntos de datos para obtener una visión única de los clientes. Los datos subsiguientes pueden utilizarse para el BI, pero podrían ir a otra aplicación o mercado. Para satisfacer las crecientes novedades de los departamentos de TI modernos, Self-Service Data Preparation ofrece soporte para el linaje de datos en colaboración, los metadatos y la seguridad.

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