{"id":63105,"date":"2020-01-06T00:00:00","date_gmt":"2020-01-06T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/tendencias-en-la-gestion-de-datos-en-2020-una-vision-general-de-data-ladder\/"},"modified":"2022-03-16T13:49:49","modified_gmt":"2022-03-16T13:49:49","slug":"tendencias-en-la-gestion-de-datos-en-2020-una-vision-general-de-data-ladder","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/tendencias-en-la-gestion-de-datos-en-2020-una-vision-general-de-data-ladder\/","title":{"rendered":"Tendencias en la gesti\u00f3n de datos en 2020 – Una visi\u00f3n general de Data Ladder"},"content":{"rendered":"

No ser\u00e1 posible dar una visi\u00f3n general de las tendencias de la gesti\u00f3n de datos en 2020 sin realizar un an\u00e1lisis de los clientes y los proyectos en los que trabajamos el a\u00f1o pasado. En 2019, Data Ladder trabaj\u00f3 con varias empresas l\u00edderes, incluidas organizaciones gubernamentales e instituciones del sector <\/a>p\u00fablico, para optimizar sus datos con nuestrasoluci\u00f3n de limpieza de datos<\/a>.<\/p>\n

Despu\u00e9s de trabajar con varias instituciones, organizaciones y empresas, hemos obtenido algunas ideas cruciales sobre las tendencias de gesti\u00f3n de datos que est\u00e1n cambiando el sector.<\/p>\n

A partir de nuestra experiencia del a\u00f1o pasado, he aqu\u00ed nuestra visi\u00f3n general de las tendencias de la gesti\u00f3n de datos en 2020.<\/p>\n

La calidad de los datos en la cima de las tendencias de gesti\u00f3n de datos en 2020<\/b><\/span><\/h2>\n

No hace falta decir que la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones millones de d\u00f3lares al a\u00f1o. De hecho, seg\u00fan Gartner<\/a>, \u00abel impacto financiero medio de la mala calidad de los datos en las organizaciones es de 9,7 millones de d\u00f3lares al a\u00f1o\u00bb.<\/strong>Seg\u00fan IBM<\/a>, solo en Estados Unidos las empresas pierden 3,1 billones de<\/strong> d\u00f3lares debido a la mala calidad de los datos.<\/p>\n

No se trata de simples estad\u00edsticas. Casi todas las empresas con las que hemos trabajado han informado de alg\u00fan tipo de p\u00e9rdida financiera a causa de los datos defectuosos, pero no son s\u00f3lo las p\u00e9rdidas financieras las que preocupan a las empresas. La mala calidad de los datos afecta ala toma de decisiones, a los objetivos empresariales, a la log\u00edstica, a la fidelidad de los clientes, a la reputaci\u00f3n de la marca<\/strong> y a mucho m\u00e1s. Para las organizaciones gubernamentales, los datos err\u00f3neos se traducen en an\u00e1lisis estad\u00edsticos inexactos, informes incorrectos y, en algunos casos, la p\u00e9rdida de una subvenci\u00f3n muy necesaria.<\/p>\n

Afortunadamente, la mayor\u00eda de las empresas se han dado cuenta de que, en el mundo moderno, los datos son m\u00e1s valiosos que el oro. Es la l\u00ednea de vida de una organizaci\u00f3n. Esta constataci\u00f3n, unida a la creciente demanda de servicios digitales por parte de los clientes, ha hecho que la gesti\u00f3n de los datos se convierta en el centro de atenci\u00f3n, y la calidad de los datos en el n\u00facleo de esta iniciativa.<\/p>\n

Para 2020, las empresas har\u00e1n varios esfuerzos para racionalizar sus datos con el fin de identificar oportunidades<\/strong>, satisfacer las crecientes demandas y garantizar la optimizaci\u00f3n de las operaciones comerciales. Sin embargo, para gestionar los datos, las empresas tendr\u00e1n que empezar por limpiarlos<\/strong>, asegur\u00e1ndose de que problemas como los duplicados, los datos inexactos o incompletos y los est\u00e1ndares deficientes se cortan de ra\u00edz antes de trabajar en cualquier otro aspecto de la gesti\u00f3n de datos.<\/p>\n

Mayor confianza en el an\u00e1lisis de datos<\/b><\/span><\/h2>\n

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 an\u00e1lisis de datos para obtener informaci\u00f3n empresarial clave.<\/strong> Las organizaciones tendr\u00e1n que aplicar diversas metodolog\u00edas para interpretar los valores de los datos o la informaci\u00f3n intrincada: desde el uso de herramientas de visualizaci\u00f3n hasta soluciones de software de inteligencia empresarial, se utilizar\u00e1 una serie de sistemas para dar sentido a los datos.<\/p>\n

En sectores como la educaci\u00f3n<\/a> y la sanidad<\/a>, el an\u00e1lisis de datos permite tomar decisiones basadas en datos. Tomemos como ejemplo el caso de un importante estado que utiliza el an\u00e1lisis de datos para abordar los problemas disciplinarios y evaluar el rendimiento general de los estudiantes en las escuelas del distrito. El an\u00e1lisis de datos a niveles tan intrincados requiere la optimizaci\u00f3n de los perfiles de datos<\/a>, el establecimiento de normas y la eliminaci\u00f3n de duplicados antes de poder realizar un an\u00e1lisis preciso.<\/strong><\/p>\n

Integraci\u00f3n de bases de datos para la limpieza en tiempo real<\/b><\/span><\/h2>\n

Otra tendencia crucial en la gesti\u00f3n 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 detecci\u00f3n de errores, as\u00ed como su correcci\u00f3n, deben intentarse en segundos o minutos. Para ello, las bases de datos deben estar conectadas con una herramienta de limpieza de datos<\/a>. Las empresas orientadas al consumidor, como las tiendas minoristas, los bancos, los cajeros autom\u00e1ticos, etc., necesitan opciones de limpieza en tiempo real para garantizar que la calidad de los datos no se vea afectada.<\/p>\n

Los usuarios de DataMatch Enterprise<\/a> tienen la ventaja de integrar sus sistemas de datos con la plataforma DME. Es compatible con m\u00e1s 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.<\/p>\n

Aumento de la normalizaci\u00f3n de los datos<\/b><\/span><\/h2>\n

Para obtener inteligencia de los datos, \u00e9stos deben estar estandarizados<\/strong>, es decir, todos los campos deben seguir una norma definida para registrar la informaci\u00f3n. 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 n\u00fameros de tel\u00e9fono deben escribirse con los c\u00f3digos de las ciudades en lugar de s\u00f3lo el n\u00famero. Estas imprecisiones y la falta de estandarizaci\u00f3n 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.<\/p>\n

Laestandarizaci\u00f3n de los datos<\/a> es una necesidad a\u00fan 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 autom\u00e1tico<\/strong>. Los chatbots, las predicciones de IA, el software m\u00e1s inteligente y las aplicaciones son sistemas de IA que requieren datos limpios y claros para funcionar bien. La normalizaci\u00f3n de los datos tiene un impacto directo en el rendimiento de las herramientas de IA.<\/p>\n

Transformaci\u00f3n digital y gesti\u00f3n de datos<\/b><\/span><\/h2>\n

En 2019, las empresas se dieron cuenta de la importancia de la transformaci\u00f3n digital – en 2020, las empresas comenzar\u00e1n a implementar el proceso de transformaci\u00f3n. Muchos pasar\u00e1n a sistemas ERP m\u00e1s r\u00e1pidos, mejores y m\u00e1s fiables. Muchos adoptar\u00e1n herramientas y tecnolog\u00eda de IA. Muchos se pasar\u00e1n al almacenamiento de datos en la nube. La mayor\u00eda de las empresas con las que hemos trabajado tienen un plan de transformaci\u00f3n digital en marcha y est\u00e1n mejorando sus procesos para cumplir con el aumento de clientes y el cumplimiento de la normativa.<\/p>\n

Para que la transformaci\u00f3n digital sea eficaz, es obligatorio que la gesti\u00f3n de los datos est\u00e9 al frente de todas las iniciativas.<\/strong> Cuando tus listas est\u00e1n limpias, es m\u00e1s f\u00e1cil navegar por el proceso de transformaci\u00f3n. De hecho, toda transformaci\u00f3n digital exitosa tiene como base una estrategia de datos junto con otros elementos esenciales como la experiencia del cliente y la seguridad.<\/p>\n

La transformaci\u00f3n digital en 2020 no se limita al sector privado, sino que el sector gubernamental tambi\u00e9n se ha interesado por actualizar sus sistemas y aplicar la transformaci\u00f3n digital. Para los gobiernos y las organizaciones p\u00fablicas, la necesidad de tener una estrategia de datos en el centro de una estrategia de transformaci\u00f3n digital es un primer paso crucial para prepararse para la nueva era tecnol\u00f3gica.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n: <\/b><\/span><\/h2>\n

2020 es la era de la transformaci\u00f3n digital. Las empresas saben que no tienen m\u00e1s remedio que actualizar sus sistemas y plataformas para satisfacer las expectativas de los consumidores, pero la gesti\u00f3n de datos sigue siendo un \u00e1rea complicada. A medida que las empresas implementan procesos de migraci\u00f3n o hacen uso de los datos para obtener informaci\u00f3n clave, se dan cuenta de los defectos de sus datos.<\/p>\n

Lo que sol\u00eda ser un componente relegado a un segundo plano debido a la limitaci\u00f3n de recursos es ahora uno de los \u00e1mbitos de mejora m\u00e1s cruciales. Los datos son el nuevo oro. Los datos son el sustento de una organizaci\u00f3n, pero sin datos limpios, no se est\u00e1 cerca de alcanzar los objetivos empresariales clave.<\/p>\n

\u00bfQuiere saber m\u00e1s sobre el producto Data Ladder?<\/h2>\n
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