Construye caminos de acceso a datos analíticos para obtener los mejores resultados

Lo que hace que la analítica de datos sea valiosa es su capacidad para combinar datos de diversas fuentes que se compilan en un único repositorio de datos. Tanto los sistemas estructurados de datos de registro como los datos no estructurados de fotos, videos, redes sociales y sitios web pueden fluir hacia este repositorio de datos. Esta combinación de datos enriquece la analítica de datos y mejora la capacidad de ofrecer información valiosa e inusual sobre problemas empresariales que durante mucho tiempo han eludido soluciones.

Sin embargo, también existe una segunda clave para aprovechar al máximo la analítica: las empresas deben saber cómo acceder a los datos de analítica para obtener los mejores resultados. Al comprender mejor los roles que desempeñan los datos estructurados y no estructurados en el acceso a los datos, las empresas pueden diseñar las mejores rutas de acceso a sus datos.

El papel de los datos estructurados en el acceso a la analítica

Los datos transaccionales estructurados desempeñan un papel fundamental en el acceso a la analítica porque ya tienen claves de base de datos que facilitan el acceso. Las claves de acceso a los datos en los sistemas transaccionales están organizadas en torno a los constructos informativos clave, como clientes, pedidos y productos, que una empresa desea conocer, por lo que no es necesario empezar desde cero al definir las rutas de acceso a los datos de un repositorio de analítica.

El papel de los datos no estructurados en el acceso a la analítica

Para desbloquear el valor adicional que los datos no estructurados aportan a la analítica, es necesario construir rutas de acceso a estos datos que puedan vincularlos con los datos que ya se tienen de los datos transaccionales.

Para ello, se pueden utilizar los nombres de las claves de acceso a los datos transaccionales y asignarlos como etiquetas para los datos no estructurados. Esto permite que el software de analítica identifique ambos tipos de datos y los vincule.

Vale la pena invertir en minería de datos

Por ejemplo, si "cliente" es la clave de acceso a los registros de datos transaccionales en el sistema de pedidos, y también etiqueta los datos no estructurados relacionados con los clientes de esta manera, su software de analítica encontrará todas las transacciones en su sistema de pedidos que un cliente haya realizado con su empresa y también lo que el cliente haya dicho sobre su producto y su empresa en una publicación no estructurada en redes sociales. Esto puede producir una visión significativa de lo que el cliente probablemente comprará a continuación y lo que piensa de su empresa, una visión que no podría haber obtenido solo mirando las transacciones que el cliente hizo en sus sistemas.

El software de analítica: la tercera clave para desbloquear los datos

También existe un tercer elemento para desbloquear el valor de los datos en la analítica. Se trata del aprendizaje automático incorporado en su software de analítica y que se refiere a las claves y etiquetas de acceso a sus datos. El aprendizaje automático puede procesar rápidamente los datos y buscar patrones repetitivos basados en una palabra clave como "cliente" que también puede llevar a nuevas ideas sobre lo que un cliente desea y cómo piensa en su empresa.

Los proveedores de analítica tienen una gran experiencia en cómo prefieren acceder a los datos sus clientes y cuáles son las formas más eficientes de acceder a los datos, pero su enfoque es genérico. Es posible que no sea el más adecuado para su empresa.

Para asegurarse de maximizar su capacidad para acceder a todos los datos en su analítica, primero debe seguir las recomendaciones de su proveedor de analítica, que son prácticas estándar genéricas para el acceso a los datos, luego evaluar adicionalmente las claves de acceso a sus datos transaccionales, asegurándose de que estén alineadas con la forma en que está etiquetando sus datos no estructurados, y finalmente trabajar con su proveedor de analítica para asegurarse de que los modelos de aprendizaje automático dentro de la analítica estén calibrados para funcionar en todas las rutas de acceso.

Este trabajo puede llevar tiempo, pero vale la pena si se puede obtener el máximo valor de sus datos y entregar ideas empresariales sorprendentes.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

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