El crecimiento diario de información requiere tecnologías que aseguren la calidad del dato

Ante el imparable crecimiento del volumen de datos almacenados, Deyde, compañía tecnológica de Calidad de Datos, muestra a las empresas cómo crear y obtener valor a partir de dicha información.

Efectivamente, a diario se producen en el mundo cerca de 2.5 trillones de bytes de datos, una cantidad ingente de información que no hace sino acrecentarse por el aumento de los dispositivos IoT y del número de seres humanos conectados a Internet. Sin embargo, la amplia mayoría de esos datos que se almacenan (sobre el 80%) en Bases de Datos son desestructurados, erróneos o incompletos y, por tanto, carentes de valor para la toma de decisiones empresariales y crear una visión de cliente única.

Para ayudar a las empresas a conseguir sus objetivos de inteligencia comercial, Deyde recomienda una serie de tecnologías, roles y enfoques, los cuales, bien aplicados, facilitarán la gestión de la información.

Los datos, como ciencia, constituyen una disciplina que incluye métodos científicos, procesos y sistemas para obtener no solo conocimiento, sino también un mejor entendimiento de la información en sus diferentes formas.

Según Jim Hare, vicepresidente de Investigación de la consultora tecnológica Gartner, “gran parte de la innovación que impulsa la disrupción digital tiene su origen en la ciencia de datos”. Por tanto, los responsables de las áreas tecnológicas necesitan alinear la estrategia de gestión de la información con la de negocio, de modo que todas las unidades involucradas trabajen de forma integrada.

Desde el pasado 25 de mayo, el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea (RGPD) es una realidad. En este sentido, y, a medida que las organizaciones avancen en su cumplimiento, surgirán nuevos desafíos y oportunidades mientras se revisan los modelos de datos y estrategias.

En este punto, la vinculación de la gobernanza de los datos con el cumplimiento del nuevo RGPD es necesaria. Con un gobierno de datos adecuado, las organizaciones pueden supervisar políticas y procedimientos esenciales para garantizar que la empresa, en su totalidad, cumpla con el marco legislativo correspondiente. De este modo, la protección de datos se convertirá en un factor competitivo cada vez más importante.

De acuerdo con Gartner, el Chief Data Officer (CDO) es un profesional que, el 90% de las grandes organizaciones, incorporará a sus filas a largo de 2019. Se trata de un perfil tecnológico con carácter multidisciplinar que ejerce como máximo responsable de la gestión de datos, transformando grandes volúmenes de información en modelos predictivos y prescriptivos que faciliten el rendimiento empresarial. También debe abordar la gobernanza de datos mediante un enfoque coherente y global.

Por su parte, el Data Protection Officer (DPO) llega de la mano del GDPR, que establece la obligación de designar a un Delegado de Protección de Datos. De igual modo, la definición de su rol también tendrá un gran impacto con relación al uso de datos y la generación de valor para negocio. Además de ser una figura facilitadora, su misión es la protección de datos y mitigación de riesgos, con especial foco en el cumplimiento.

Hoy en día se habla de la gran cantidad de datos disponibles, lo que supone tanto un desafío como una oportunidad para las empresas. La clave no es solo determinar qué datos nuevos se deben usar, sino también examinar periódicamente los conjuntos de datos para comprobar su precisión y valor.

Durante 2018, la mayoría de las empresas asignarán recursos a proyectos de Calidad de Datos. Aunque estas prácticas se apliquen inicialmente en los equipos tecnológicos, las unidades de negocio vincularán las métricas de Calidad de Datos a otras áreas interesadas en mejorar sus bases de datos y optimizar sus resultados.

Disponer de soluciones flexibles e integradas para gestionar la Calidad de los Datos, así como herramientas de análisis de gobernanza e integración es esencial con el fin de aprovechar la información y explotar el conocimiento sobre clientes y mercados.

Por tanto, a lo largo de este año continuarán las técnicas de aprendizaje automático utilizadas para identificar relaciones entre los conjuntos de datos y sugerir uniones, aparte de detectar y corregir errores y normalizar la información. Los algoritmos seguirán enriqueciendo las herramientas de calidad de datos, de modo que el análisis predictivo y la gestión de grandes volúmenes de datos serán cada vez más efectivos.