Cinco recomendaciones para implementar con éxito el análisis de datos

Todas las empresas disponen de grandes cantidades de datos, pero eso no siempre es sinónimo de contar con la información que necesitan. El auténtico potencial de los datos reside en el valor que se extrae de ellos mediante su análisis. Además, todo este esfuerzo es inútil si la información obtenida no fluye a toda la organización, ayudando así a mejorar la toma de decisiones, que es el fin último del análisis de datos.

“Para extraer todo el potencial de los datos, las empresas tienen que ser capaces de realizar un análisis completo y correcto de los mismos. Sólo una buena interpretación de los datos ayuda a los negocios a extraer información útil que puede mostrar tendencias y aportar información relevante para la toma de decisiones, la creación de nuevos productos o el desarrollo de servicios innovadores”, indica Shapelets, plataforma especializada en data science.

Esta compañía indica que el éxito del análisis de datos exige la creación de un entorno en el que los científicos de datos puedan ser eficientes, por lo que apunta algunas recomendaciones. En primer lugar, aconseja usar herramientas de análisis de datos que sean compatibles entre sí, ya que es frecuente que las herramientas que usan los equipos utilicen lenguajes o entornos distintos. Además, señala que otro problema a la hora de analizar los datos es el tiempo que tardan los científicos en acceder a la información, puesto dependen de la autorización de un superior. Todo esto provoca retrasos en el análisis de datos.

La empresa también hace hincapié en la importancia de distribuir la información obtenida del análisis de datos a todas las esferas de la empresa. Según explica, los resultados obtenidos tras el análisis de los datos no siempre se llegan a integrar en los procesos de toma de decisiones, debido a que la colaboración entre departamentos no está desarrollada. De este modo, recomienda que los equipos de negocio conozcan los procesos que lleva a cabo el científico de datos y los resultados que estos pueden obtener, con el fin de comprender mejor su trabajo y el valor real que puede ofrecer a la empresa.

Su tercera recomendación es controlar y optimizar el tiempo que se dedica al soporte. Shapelet reseña que el uso de diferentes herramientas hace que los equipos pierdan mucho tiempo en actividades relacionadas con el soporte y mantenimiento, reduciendo el tiempo que se dedica a la extracción y análisis de los datos.

Asimismo, pone el acento en el uso de herramientas que permitan llegar al nivel adecuado de análisis de datos a un precio razonable. Por ejemplo, señala que a veces se usan modelos o sistemas de aprendizaje autónomo que no son escalables y que no pueden implementarse en las aplicaciones. Esto puede generar un retraso a la hora de realizar análisis, llegando incluso a impedir que se haga. Así pues, aconseja que las empresas valoren los métodos que van a utilizar antes de aplicarlos y verifiquen que son escalables.

Finalmente, la plataforma de data science insiste en que las compañías deben hacer un esfuerzo para dotar al análisis de datos con el presupuesto adecuado. Shapelet recuerda a las empresas que deben ser conscientes de las limitaciones que genera no tener las herramientas precisas. Si se produce esta situación, aconseja incrementar el presupuesto o seleccionar plataformas más óptimas. A la par, reseña que los científicos de datos deben buscar la manera de obtener los mejores resultados con el presupuesto del que disponen, ya que no siempre alcanza para cubrir las herramientas necesarias.