4 mejores prácticas para la agregación de datos: cómo gestionar y aprovechar el Big Data

Cómo lograr una aglomeración de datos exitosa para su empresa

Un estudio realizado por Dell EMC en 2014 estimó que alcanzaríamos 1.7 megabytes de datos producidos por cada persona, cada segundo en 2020. Esta es una cantidad abrumadora de datos para que las empresas gestionen, mucho menos intentar agregarlos en un conjunto de datos significativo o en un informe que se pueda utilizar para análisis.

"Agrupar grandes volúmenes de datos de una manera que proporcione resultados para una organización es difícil", dijo Helene Servillon, jefa de marketing de asociados en Voicebase, una compañía de análisis de voz. "Muchas compañías actualmente lo están haciendo, pero pocas lo hacen bien. Si bien el 85 por ciento de las empresas tienen como objetivo ser más orientadas a los datos, solo el 37 por ciento siente que sus esfuerzos han sido exitosos".

Un desafío de la gestión de datos es asegurarse de trabajar con una "única versión de la verdad", que las empresas pueden lograr mediante la normalización y/o eliminación de datos. Sin embargo, cuando comienza a agregar datos de diferentes fuentes de datos, también necesita una metodología para la agregación de datos.

A continuación, se presentan cuatro mejores prácticas para la agregación de datos:

Vale la pena invertir en minería de datos

1. Comprenda los objetivos analíticos a corto y largo plazo de su empresa

Su objetivo puede ser conocer las preferencias de compra de sus clientes hoy, pero mañana es posible que desee agregar datos de nuevas fuentes para determinar los hobbies e intereses de los clientes para poder venderles predeciblemente. Estos datos pueden estar en forma estructurada o no estructurada. Los objetivos de su empresa pueden estar en mejorar la personalización de la experiencia del cliente o en conocer más sobre los procesos de fabricación e ingeniería de su producto para mejorar la calidad del producto. En cualquier caso, es probable que haya metas inmediatas y a más largo plazo que cambiarán sus requisitos de agregación de datos.

Su estrategia de agregación de datos debe reflejar esto. Es posible que no necesite datos sobre el estilo de vida de los clientes o devoluciones de productos defectuosos en la actualidad, pero es posible que necesite la agregación de datos externos de nuevas fuentes en el futuro.

2. Si compra datos de socios externos, asegúrese de que sus normas de gobierno y privacidad sean compatibles con las suyas

Los datos de atención médica son un ejemplo primordial. Si está adquiriendo datos de una fuente externa sobre el perfil genético de pacientes con ciertos tipos de enfermedades para fines de análisis y tratamiento, seguramente los datos deberán ser anonimizados para proteger la privacidad de los pacientes. Existe una necesidad aún mayor de anonimizar los datos cuando promete a sus propios pacientes que sus datos permanecerán privados.

3. Determine cómo se almacenarán los datos y cómo los usuarios podrán acceder a ellos

¿Su intención es entregar datos agregados a usuarios de un área funcional específica en su empresa o a departamentos en general? Esto dictará si opta por agregar y almacenar los datos en un gran repositorio de datos con muchas opciones de acceso diferentes o en un data mart más pequeño adaptado a las necesidades de un grupo de usuarios específico.

4. Automatice la integración de datos tanto como sea posible

Ya sea que desee agregar datos de su centro de llamadas, los mensajes de texto de su sitio web o de fuentes externas de pago por datos, necesitará una forma sencilla de validar e integrar estos datos en su repositorio de datos objetivo o en su data mart.

Lo que desea evitar es la necesidad de tener que codificar manualmente cada interfaz de integración de datos. Los métodos preferidos de integración para la agregación de datos son a través de API estándar o mediante herramientas de integración automatizadas que pueden realizar gran parte de la integración de datos por usted.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

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