Big Data

Lo que necesita saber del Data Blending

En un mundo donde el crecimiento de los datos es exponencial, cada vez más las empresas y sus directivos están expuestos a la toma permanente e inmediata de decisiones para definir la senda, el crecimiento y fundamentalmente el éxito de estas compañías. Al igual que esta cantidad de datos aumenta, se debe ampliar el espectro y nivel de análisis para sacar el mayor provecho de las nuevas tendencias; es por ello que procesos como el data blending toman fuerza y uno de sus principales actores, los analistas de datos, adquieren mayor relevancia en la doctrina de la inteligencia de datos.

Y ¿Quiénes son los analistas de datos?

Los analistas de datos apoyan la toma de decisiones en sus organizaciones, proporcionando información oportuna y respuestas a los principales interrogantes necesarios para impulsar el negocio. Las decisiones son buenas en la medida que la información en la que se basan lo sea; por lo tanto, los analistas de datos se esfuerzan para utilizar la mejor información y lo más completa posible. Sin embargo, el tiempo disponible para identificar y combinar todas las fuentes de datos donde puede existir un mayor conocimiento o insight está disminuyendo.

Uno de los factores de éxito de los negocios es la agilidad y el conocimiento sobre lo que hace la competencia; por lo tanto, la velocidad de los negocios se está acelerando. Bajo esta premisa, con más trabajo y menos tiempo para hacerlo, los analistas de datos lo tienen complicado.

Afortunadamente, el analista de datos puede llegar a ser más rápido para ofrecer mejor información y resultados con menos esfuerzo y complejidad, siempre que tenga a mano las herramientas adecuadas para facilitar procesos para este menester.

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El data blending[1] es un proceso que permite a los analistas de datos acceder a los datos más relevantes independientemente de la fuente (Big Data, nubes, redes sociales, bases de datos internas, almacenes de datos), y realizar un análisis en profundidad que finalmente permita apoyar de manera asertiva la toma de decisiones en las empresas.

¿Cuál es la principal dificultad en un proceso de data blending?

Históricamente, el gran reto de los analistas de datos ha sido el de acceder a todos estos datos, limpiarlos y después prepararlos para el análisis. Estas etapas de acceso, limpieza y preparación de los datos es compleja e intensiva en el tiempo; no obstante, existen herramientas informáticas “sencillas” que reducen la carga temporal de esta preparación de datos y convierte los procesos de data blending en un activo que permite al analista de datos ser más eficiente y abierto para identificar nuevas oportunidades para el negocio.

¿Qué hacen los analistas de datos?

Los analistas de datos normalmente apoyan a sus organizaciones desde dentro del área de negocio de sus compañías y no desde el de tecnología, es decir, en áreas como ventas, marketing, operaciones, finanzas y contabilidad.

Adicionalmente, se puede decir que el éxito de los analistas de datos radica en aprovechar habilidades como:

  • Proporcionar la mejor información para sus empresas
  • Trabajar desde una perspectiva de negocio
  • Conocer los requisitos de negocio mejor que nadie
  • Utilizar un pensamiento lógico y analítico para resolver problemas
  • Acceder y analizar datos para proporcionar un resultado o respuesta que satisfaga una pregunta de negocios excepcional que solucione un problema de negocios

El valor que un analista de datos aporta a una empresa es, responder a preguntas críticas del negocio basadas en cálculos, análisis y modelos en conjuntos de datos muy específicos.

¿Qué buscan los directivos que implementan el data blending en sus procesos de toma de decisiones?

Las preguntas de quienes toman las decisiones en la organización, son lo que impulsa los requisitos de los analistas de datos, ya que son estas personas directivas quienes determinan las prioridades y necesidades de la información, es decir, qué productos y servicios desarrollar y vender, en qué mercados entrar o cuáles evitar, y qué oportunidades de negocio o retos existentes son los que requieren una acción concreta.

Las necesidades de quienes toman las decisiones se centran en:

  • Obtener los datos correctos y respuestas para tomar decisiones clave de una manera oportuna
  • Ganar conocimiento más profundo del negocio para comprender realmente el entorno cambiante del mercado
  • Sacar provecho de informes y analíticas que presentan los datos en un contexto empresarial, en lugar de hacerlo desde una perspectiva de IT

Las demandas de los responsables de la toma de decisiones empresariales son altas porque los mercados se encuentran en constante y rápido movimiento, se presentan oportunidades fugaces, los estrechos márgenes de ganancia, y la feroz competencia no permiten demoras o resultados incorrectos. Es por esto que, los analistas de datos deben continuar evolucionando sus herramientas y procesos para satisfacer estas demandas crecientes.

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Cuando las preguntas de negocio se vuelven cada vez más difíciles, que requieren de algoritmos computacionales más complejos o grandes cantidades de datos de diferentes fuentes, es allí cuando los analistas de datos buscan la ayuda de expertos de IT. Sin embargo, los requerimientos del negocio han incrementado las demandas del analista de datos hasta el punto donde la relación actual con IT se ha vuelto lenta y ya no es suficiente. Lo que se necesita son herramientas más amigables con el analista de datos y que realicen procesos más complejos sin tanta dependencia en IT.

¿Qué es exactamente el data blending?

Tomar las decisiones adecuadas para el negocio es crucial para que el éxito de cualquier compañía sea rentable. Las mejores decisiones son tomadas cuando se logran identificar los datos correctos, aplicando la metodología analítica adecuada para interpretar correctamente los resultados y así poder construir la mejor decisión.

Saber dónde se encuentran los datos correctos y cómo extraerlos desde las diferentes fuentes para incorporarlos en el proceso de toma de decisiones es la base del éxito de este proceso.

Se añade valor a la toma de decisiones cuando se logra reunir datos de diferentes fuentes y en la mayoría de los casos éstos se encuentran no sólo en múltiples fuentes, sino también en diferentes formatos.

Una vez se han identificado las fuentes y el acceso a los datos se ha establecido, el siguiente paso es fusionar, clasificar, unir y combinar todos los datos en un conjunto funcional mientras que se ha descartado todo el “ruído” y los datos innecesarios. A este proceso se le conoce como data blending.

Específicamente el data blending, se conoce como el proceso habitualmente realizado por los analistas de datos de combinar datos desde múltiples fuentes para revelar un conocimiento más profundo que impulse la toma de decisiones, al obtener una visión mucho más amplia y más completa de lo que pasa.

Los analistas siguen una metodología estructurada para realizar el proceso de data blending usando herramientas modernas. Existen tres fases fundamentales:

  • Acceso a los datos: Identificación y obtención de los datos
  • Preparación y limpieza de los datos: Cambiar el formato de datos a uno adecuado y corregir o eliminar datos no válidos.
  • Combinación de los datos: Unir los datos para un análisis más profundo.

Después de desarrollar estas tres fases del proceso, es habitual que los analistas continúen su análisis realizando dos pasos adicionales:

  • Aplicación de analíticas avanzadas: Ejecución de análisis predictivo y espacial en comparación con un conjunto de datos para obtener resultados.
  • Resultados: Entrega de la información, generalmente de manera gráfica, en un documento o conjunto de datos para alimentar otros procesos.

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De las fases anteriores, aquella reconocida como la “cruz” del proceso es la etapa de preparación y limpieza de los datos, ya que en la mayoría de los casos puede consumir entre un 60% y 80% del tiempo de los analistas. Durante esta etapa, normalmente se realizan actividades de reestructuración, reformateo, identificación de datos faltantes o incorrectos, eliminación de gran cantidad de datos que no proporcionen mayor información, entre otras. Finalmente, destacar que esta etapa es tan crítica, que es aquí cuando se determina qué datos específicamente se van a usar y qué datos de calidad efectivamente son relevantes y van a añadir valor.

¿Qué es lo más importante a tener en cuenta antes de comenzar un proceso de data blending?

El ‘TOP 5’ de lo que se debe saber del data blending:

  1. Se puede maximizar la agilidad del negocio con mejores herramientas de análisis
    Al permitir dentro de una empresa que sus empleados sean más eficaces, la empresa se vuelve más rápida, adquiere mayor conocimiento y es capaz de aprovechar mejor las condiciones cambiantes del mercado y nuevas oportunidades.

El éxito está estrechamente ligado a la agilidad y la capacidad de leer las condiciones cambiantes más rápidamente que sus competidores.

Las herramientas que utiliza una empresa deberían apoyar principios de mayor agilidad y mayor conocimiento del mercado, mientras que las herramientas que usa un analista de datos debe apoyar los flujos de trabajo intuitivos, profundizar en el conocimiento empresarial y permitir un acceso más rápido a la información.

  1. Genera un mayor conocimiento del negocio

Las respuestas a las difíciles preguntas empresariales están ahí, enterradas en algún lugar entre los datos; el reto radica en si el analista puede profundizar lo suficiente como para encontrar esas respuestas, por lo tanto, lo que necesitan las empresas son herramientas que realicen tareas complejas de una manera simplificada.

  1. Permite un acceso más rápido a la información

Las herramientas que permiten a los analistas identificar las tendencias del mercado y nuevas oportunidades de negocio antes que la competencia, tienen y aportan un valor real a las compañías. Estas herramientas deben apoyar la agilidad del negocio y el conocimiento del mercado de manera oportuna con la profundidad necesaria para generar valor.

  1. Dónde implementar el data blending en el negocio

Si bien los procesos de data blending podrían ser incluidos en casi todos los departamentos de una compañía, existen algunas áreas en especial que se verían más beneficiadas que otras. Generalmente, los mejores entornos para usar los procesos de data blending son aquellos donde se requiere buscar relaciones, identificar tendencias y patrones en grandes cantidades de datos de diferentes fuentes. Por ejemplo, algunas de estas áreas donde es comúnmente utilizado, son: ventas y marketing, operaciones financieras, operaciones on-line y off-line.

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  1. Poner las herramientas adecuadas en manos de los analistas de datos

Al seleccionar las herramientas para el analista de datos, se debe establecer un conjunto de criterios clave, donde se consideren las capacidades deseadas y características basadas en los requerimientos de negocio. Estos criterios deberán asegurar que la herramienta cuente con todas las capacidades esenciales y no se omitan aquellas requeridas. Los criterios que se pueden considerar siempre son:

  • Interfaz sencilla y amigable con el usuario: diseño intuitivo, soporte y amplia documentación de ayuda.
  • Que contenga funciones de preparación, limpieza y combinación.

Interfaces predefinidas para análisis predictivo y capacidades de análisis especial.

[1] Combinación de datos

 

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