Cómo implementar con éxito el análisis de datos en una empresa

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Aunque cada vez son más las empresas que recopilan datos, no todas consiguen aprovecharlos de la manera óptima. De hecho, en muchas ocasiones las empresas no son capaces de extraer toda la información que podrían de los datos que almacenan ya que el verdadero valor de los mismos no reside en la capacidad de recopilación o el volumen, sino en el valor que se extrae de los mismos.

Desde Shapelets, plataforma española especializada en Data Science, explican que “para extraer todo potencial de los datos, las empresas tienen que ser capaces de realizar un análisis completo y correcto de los mismos. Solo una buena interpretación de los datos ayuda a los negocios a extraer información útil que puede mostrar tendencias y aportar información relevantes para la toma de decisiones, la creación de nuevos productos o el desarrollo de servicios innovadores”.

Así, para implementar con éxito el análisis de datos en una empresa es necesario crear un entorno en el que los científicos de datos puedan ser eficientes. Un objetivo para el que se recomienda:

Usar herramientas de análisis que sean compatibles entre sí. Uno de los mayores problemas a la hora de analizar los datos es el tiempo que tardan los científicos para acceder a la información. En muchas ocasiones el acceso a los datos depende de un superior que debe autorizar dicho acceso, lo que genera retrasos en los análisis. Pero no solo eso, sino que, además, habitualmente las herramientas que usan los equipos utilizan lenguajes o entornos distintos, lo que también lo retrasa. Ante eso es importante que a la hora de implementar un equipo de ciencia de datos se busque la eficiencia utilizando herramientas compatibles y que se reduzcan las tareas no eficientes.

Distribuir la información obtenida del análisis de datos a todas las esferas de la empresa. En ocasiones los resultados obtenidos tras el análisis de los datos no se llegan a integrar en los procesos de toma de decisiones porque la colaboración entre departamentos no está desarrollada. Para evitarlo es importante que los equipos de negocio conozcan los procesos que lleva a cabo el científico de datos y los resultados que estos pueden obtener, para que de esta manera se comprenda mejor su trabajo y se le de el valor real que puede ofrecer a la empresa.

Controlar y optimizar el tiempo que se dedica al soporte. Debido al uso de diferentes herramientas, los equipos dedican mucho tiempo a actividades relacionadas con el soporte y mantenimiento. Lo que, evidentemente, reduce el tiempo que se dedica a la extracción y análisis de los datos. Si los administradores de tecnología tienen que dedicar la mayor parte de su tiempo a resolver problemas y actualizar entornos, el tiempo que queda para que los científicos de datos realicen su labor sobre las herramientas es menor del deseable.

Disponer de las herramientas que permiten llegar al nivel adecuado de análisis y a un precio razonable. A veces se usan modelos o sistemas de aprendizaje autónomo que no son escalables y no pueden implementarse en las aplicaciones. Lo que supone un desafío y un retraso a la hora de realizar análisis o simplemente no les deja realizarlo. Por ello, es importante que las empresas valoren los métodos que van a utilizar antes de aplicarlos y verifiquen que son escalables para mejorar en eficiencia.

Dotar al proceso del presupuesto adecuado. El presupuesto que destinan las empresas al análisis de datos es alto, pero siempre hay vías de mejora. Los científicos de datos deben valorar cómo obtener los mejores resultados con el presupuesto del que disponen ya que la inversión disponible para estas partidas puede no llegar a cubrir las herramientas necesarias. Por eso, es recomendable que las compañías sean conscientes de las limitaciones que genera no tener los elementos clave por un aspecto de presupuesto, y que bien se incremente si no es el suficiente, o bien se selecciones las plataformas más óptimas, si desean obtener mejores resultados.

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