Big Data | Noticias | 06 NOV 2016

Cómo conseguir que los profesionales incorporen el análisis de datos a su trabajo

Para los profesionales de TI, el análisis de datos es una ciencia exacta que les ayuda en su trabajo, sin embargo, para el personal no técnico es un proceso difícil de entender y aplicar.
Big Data pantalla datos
Redacción NetworkWorld

Nadie pone en duda el potencial de la información. Hoy en día, la tecnología permite manejar gran cantidad de datos, el problema es que cuanto más grande es la cantidad de datos, más complejo se vuelve el proceso para aprovechar la información. Partiendo de esta premisa, aquí les dejamos cinco sencillos pasos para ayudar a simplificar las cosas.

1. Mostrar las ventajas. Siendo realistas, hasta que no vemos los beneficios de utilizar una nueva herramienta no comenzamos a utilizarla. Cuando comprobamos como nos ayuda a resolver problemas  difíciles, que no se podrían solucionar de otra manera, es el momento de comenzar a aceptarla. Demostrar cómo el sistema agrega, limpia y analiza datos rapidamente y produce resultados impactantes que antes no se podían conseguir, aumentará en gran medida las posibilidades de que los profesionales acepten el cambio.

2. Disponer de una plataforma capaz de aceptar cualquier tipo de datos (en cualquier idioma o formato) y proporcionar herramientas complementarias para limpiar, estandarizar y analizar. La idea de que una plataforma está preparada para todo (es decir cualquier tipo de datos) genera dudas y parece demasiado bueno para ser verdad. Por lo que es necesario hacerselo saber a la gente para que lo utilice. Muchos profesionales desconocen la capacidad de incorporar datos sin preprocesamiento y sin tener que ajustarse a un esquema. , 

3. Una de las bases para crear una plataforma de este tipo y que funcione, es que acepte cualquier tipo de datos. Un ejemplo, para una persona estas 3 combinaciones de datos (800) 5551234, 8005551234, 1 (800) 5551234. pueden hacer referencia a una misma información, los sistemas de datos suelen ver estos tres puntos de datos diferentes. Este problema se agrava cuando la captura de datos se puede realizar a través del texto, la entrada del usuario final, voz, etc Tener un sistema de captura de datos no estructurado es un buen primer paso, pero tener una plataforma que pueda ordenar y analizar automáticamente los datos ayudará sustancialmente. 

4. No hace falta ver el futuro, pero sí aprender del pasado. Los equipos de profesionales pasan mucho tiempo preparando el análisis predictivo sin entender el valor de los datos que tienen. En muchos casos, terminan creando productos que no son aptos para los datos que tienen. Una plataforma que pueda proporcionar información sobre el valor de sus datos ayudará a un equipo a planificar mejor los productos analíticos predictivos para conseguir resultados útiles.

5. Base su sistema en valor. La visualización está de moda, pero si las imágenes no ofrecen funcionalidad, el personal no técnico tomará malas decisiones. La facilidad y la velocidad del análisis son más importantes que las visualizaciones bonitas, ya que las imágenes siempre se pueden rediseñar, pero la base del análisis no puede.
 

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