No será posible dar una visión general de las tendencias de la gestión de datos en 2020 sin realizar un análisis de los clientes y los proyectos en los que trabajamos el año pasado. En 2019, Data Ladder trabajó con varias empresas líderes, incluidas organizaciones gubernamentales e instituciones del sector público, para optimizar sus datos con nuestrasolución de limpieza de datos.
Después de trabajar con varias instituciones, organizaciones y empresas, hemos obtenido algunas ideas cruciales sobre las tendencias de gestión de datos que están cambiando el sector.
A partir de nuestra experiencia del año pasado, he aquí nuestra visión general de las tendencias de la gestión de datos en 2020.
La calidad de los datos en la cima de las tendencias de gestión de datos en 2020
No hace falta decir que la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones millones de dólares al año. De hecho, según Gartner, «el impacto financiero medio de la mala calidad de los datos en las organizaciones es de 9,7 millones de dólares al año».Según IBM, solo en Estados Unidos las empresas pierden 3,1 billones de dólares debido a la mala calidad de los datos.
No se trata de simples estadísticas. Casi todas las empresas con las que hemos trabajado han informado de algún tipo de pérdida financiera a causa de los datos defectuosos, pero no son sólo las pérdidas financieras las que preocupan a las empresas. La mala calidad de los datos afecta ala toma de decisiones, a los objetivos empresariales, a la logística, a la fidelidad de los clientes, a la reputación de la marca y a mucho más. Para las organizaciones gubernamentales, los datos erróneos se traducen en análisis estadísticos inexactos, informes incorrectos y, en algunos casos, la pérdida de una subvención muy necesaria.
Afortunadamente, la mayoría de las empresas se han dado cuenta de que, en el mundo moderno, los datos son más valiosos que el oro. Es la línea de vida de una organización. Esta constatación, unida a la creciente demanda de servicios digitales por parte de los clientes, ha hecho que la gestión de los datos se convierta en el centro de atención, y la calidad de los datos en el núcleo de esta iniciativa.
Para 2020, las empresas harán varios esfuerzos para racionalizar sus datos con el fin de identificar oportunidades, satisfacer las crecientes demandas y garantizar la optimización de las operaciones comerciales. Sin embargo, para gestionar los datos, las empresas tendrán que empezar por limpiarlos, asegurándose de que problemas como los duplicados, los datos inexactos o incompletos y los estándares deficientes se cortan de raíz antes de trabajar en cualquier otro aspecto de la gestión de datos.
Mayor confianza en el análisis de datos
En 2020, al entrar en una era de dispositivos IoT, sistemas interconectados y plataformas que conducen a niveles de crecimiento de datos sin precedentes, las empresas se basan en el análisis de datos para obtener información empresarial clave. Las organizaciones tendrán que aplicar diversas metodologías para interpretar los valores de los datos o la información intrincada: desde el uso de herramientas de visualización hasta soluciones de software de inteligencia empresarial, se utilizará una serie de sistemas para dar sentido a los datos.
En sectores como la educación y la sanidad, el análisis de datos permite tomar decisiones basadas en datos. Tomemos como ejemplo el caso de un importante estado que utiliza el análisis de datos para abordar los problemas disciplinarios y evaluar el rendimiento general de los estudiantes en las escuelas del distrito. El análisis de datos a niveles tan intrincados requiere la optimización de los perfiles de datos, el establecimiento de normas y la eliminación de duplicados antes de poder realizar un análisis preciso.
Integración de bases de datos para la limpieza en tiempo real
Otra tendencia crucial en la gestión de datos es la limpieza de datos en tiempo real, lo que significa que los datos deben estar actualizados y siempre accesibles. El procesamiento de datos en tiempo real implica una entrada, un proceso y una salida de datos continuos en los que la detección de errores, así como su corrección, deben intentarse en segundos o minutos. Para ello, las bases de datos deben estar conectadas con una herramienta de limpieza de datos. Las empresas orientadas al consumidor, como las tiendas minoristas, los bancos, los cajeros automáticos, etc., necesitan opciones de limpieza en tiempo real para garantizar que la calidad de los datos no se vea afectada.
Los usuarios de DataMatch Enterprise tienen la ventaja de integrar sus sistemas de datos con la plataforma DME. Es compatible con más de 150 plataformas, lo que permite a las empresas gestionar sus datos en tiempo real sin tener que salir de su plataforma central. Desde Facebook a Zoho, pasando por Oracle o QuickBooks; casi todas las plataformas pueden integrarse en la plataforma DataMatch Enterprise, lo que permite actualizar y mantener los datos en tiempo real.
Aumento de la normalización de los datos
Para obtener inteligencia de los datos, éstos deben estar estandarizados, es decir, todos los campos deben seguir una norma definida para registrar la información. Por ejemplo, una empresa puede querer que los nombres de todos los estados se escriban en su forma completa en lugar de en abreviaturas: Washington en lugar de WA, Nueva York en lugar de NY o NYC, etc. Del mismo modo, los números de teléfono deben escribirse con los códigos de las ciudades en lugar de sólo el número. Estas imprecisiones y la falta de estandarización dan lugar a una mala calidad de los datos, provocando una carga de trabajo innecesaria en los equipos para rectificar y dar sentido a los datos antes de poner en marcha una iniciativa de datos.
Laestandarización de los datos es una necesidad aún mayor en 2020, ya que el IoT se empareja con la Inteligencia Artificial, creando metadatos, la base de los datos de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático. Los chatbots, las predicciones de IA, el software más inteligente y las aplicaciones son sistemas de IA que requieren datos limpios y claros para funcionar bien. La normalización de los datos tiene un impacto directo en el rendimiento de las herramientas de IA.
Transformación digital y gestión de datos
En 2019, las empresas se dieron cuenta de la importancia de la transformación digital – en 2020, las empresas comenzarán a implementar el proceso de transformación. Muchos pasarán a sistemas ERP más rápidos, mejores y más fiables. Muchos adoptarán herramientas y tecnología de IA. Muchos se pasarán al almacenamiento de datos en la nube. La mayoría de las empresas con las que hemos trabajado tienen un plan de transformación digital en marcha y están mejorando sus procesos para cumplir con el aumento de clientes y el cumplimiento de la normativa.
Para que la transformación digital sea eficaz, es obligatorio que la gestión de los datos esté al frente de todas las iniciativas. Cuando tus listas están limpias, es más fácil navegar por el proceso de transformación. De hecho, toda transformación digital exitosa tiene como base una estrategia de datos junto con otros elementos esenciales como la experiencia del cliente y la seguridad.
La transformación digital en 2020 no se limita al sector privado, sino que el sector gubernamental también se ha interesado por actualizar sus sistemas y aplicar la transformación digital. Para los gobiernos y las organizaciones públicas, la necesidad de tener una estrategia de datos en el centro de una estrategia de transformación digital es un primer paso crucial para prepararse para la nueva era tecnológica.
Conclusión:
2020 es la era de la transformación digital. Las empresas saben que no tienen más remedio que actualizar sus sistemas y plataformas para satisfacer las expectativas de los consumidores, pero la gestión de datos sigue siendo un área complicada. A medida que las empresas implementan procesos de migración o hacen uso de los datos para obtener información clave, se dan cuenta de los defectos de sus datos.
Lo que solía ser un componente relegado a un segundo plano debido a la limitación de recursos es ahora uno de los ámbitos de mejora más cruciales. Los datos son el nuevo oro. Los datos son el sustento de una organización, pero sin datos limpios, no se está cerca de alcanzar los objetivos empresariales clave.
