Convertir la inteligencia de datos en conocimientos cruciales para las empresas actuales

Publicado el 23 Sep 2021

La tecnología desempeña un papel fundamental en el panorama empresarial actual y es necesaria para la transformación digital. Pero también hay que considerar que, para crecer y prosperar, se necesita algo más que tecnología. Es necesario contar con información práctica, y esos conocimientos proceden de los datos. Los datos son ese ingrediente clave que hace girar el mundo, el “nuevo petróleo” que impulsa los negocios modernos.

Sin embargo, la sobrecarga de datos es real y, sin contexto, los datos pueden ser francamente confusos. En 2020, una persona media creó 2,5 quintillones de bytes (eso son 18 ceros) de datos al día. Dicho de otro modo, cada persona del planeta creó 1,7 megabytes (seis ceros) de datos cada segundo en 2020, según datos de Techjury.

Suena como el sueño de un proveedor de soluciones y servicios de TI, ya que los datos pueden proporcionar información que puede traducirse en beneficios económicos. El problema es que las grandes cantidades de datos sin data intelligence detrás no son más que ruido.

De los montones de datos a decisiones inteligentes

La inteligencia de datos o data intelligence consiste en el análisis de diversas formas de datos para que puedan utilizarse para ampliar los servicios o las inversiones de una empresa. También puede referirse al uso que hace una empresa de datos internos para analizar sus propias operaciones o la mano de obra para tomar más decisiones, mejores y más acertadas.

La obtención de información a partir de grandes cantidades de datos es un reto, ya que lo importante no es la cantidad, si no la calidad. El data intelligence puede ayudar a las empresas a anticipar el impulso del mercado, las demandas tecnológicas o los patrones de adopción, así como ayudar a tomar decisiones empresariales sólidas basadas en información de valor.

Lamentablemente, más datos suele equivaler a más problemas. Solo en un minuto Google recibe 4,2 millones de consultas de búsqueda. Cabe pensar que cuántos más datos e información tenga una compañía, mayor es el valor que puede extraer, pero ¿cuántos son utilizables y cuántos datos son de baja calidad y suponen una pérdida de tiempo y recursos? Ahí es donde está el reto, es necesario saber cómo extraerlos y qué hacer con ellos.

El data intelligence es necesario para la transformación digital

La inteligencia de datos va más allá de la simple criba de grandes cantidades de datos. También incluye garantizar que estén disponibles a todos los grupos de usuarios, gobernar esos datos y mantenerlos seguros. El análisis permite hacer significativos esos datos y proporciona una visión para la toma de decisiones, además de contener capas de complejidad que incluyen la ingesta, el almacenamiento, la transformación y la exploración de datos.

Para que el data intelligence aporte resultados a la compañía debe incluir:

  • Recogida de datos. Es necesario recopilar los datos relevantes que provienen de fuentes de IoT, redes sociales, pedidos de usuarios, etc.
  • Almacenamiento eficaz de datos. Tanto los datos estructurados como los no estructurados.
  • Gestión de datos. Para que se ajusten a las necesidades empresariales.
  • Análisis de datos. Incluye la exploración, el descubrimiento, la preparación de datos y el análisis, a menudo en tiempo real, así como el despliegue de las herramientas y metodologías que convierten los datos en bruto en información empresarial viable.
  • Visualización de datos. Acceder a los análisis de forma visual ayuda a comprender conceptos difíciles o a identificar nuevos patrones para la toma de decisiones.
  • Protección y seguridad de los datos. Dondequiera que se almacenen los datos, deben estar protegidos de las amenazas internas y externas.

¿Cómo puede ayudar el análisis de datos al canal?

El marco de data intelligence que debe abordar un mayorista debe ser innovador, para ofrecer soluciones a los retos actuales y futuros de sus socios y también debe abarcarlo todo, yendo más allá del volumen y la velocidad de los datos para incluir la dimensionalidad, basada en la IA y en la gobernanza de datos. Actuando de intermediario, y con el valor añadido que aporta el análisis de datos, el mayorista tiene el conocimiento de lo que los proveedores pueden ofrecer y lo que los partners necesitan.

Los mayoristas de valor tenemos la oportunidad y la responsabilidad de ayudar a nuestros socios con los retos a los que se enfrentan hoy en día, pero también a adelantarse a las necesidades futuras de sus clientes. En nuestro papel como prescriptores y conocedores del sector, las tecnologías y los fabricantes emergentes, podemos evolucionar constantemente para que nuestros partners lo hagan con nosotros.

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Ignacio López Monje

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