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Estrategia de datos: ¿Potencial desaprovechado?

Para explotar eficazmente todo el potencial de los datos, las empresas no sólo necesitan las tecnologías y los procesos adecuados, sino también profesionales con las competencias apropiadas.
Skillsoft
5. enero 2021
[shutterstock: 171049781, Sergey Nivens]
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Este texto ha sido traducido automáticamente del alemán al español.

La disciplina de la ciencia de datos abre nuevas oportunidades para generar perspectivas cuantificables y predicciones basadas en datos. Como resultado, la ciencia de datos se ha posicionado como una palanca importante que las empresas pueden utilizar para garantizar una ventaja competitiva. En la práctica, sin embargo, muchas organizaciones se limitan a recopilar toda la información posible en enormes bancos de datos con la esperanza de orientarse más hacia los datos.

Los estudios actuales demuestran que esto no puede funcionar y lo que las empresas potenciales están regalando con una evaluación inadecuada de sus datos.

"Aunque la ciencia de datos encierra un gran potencial de conocimiento y eficiencia, sin personas cualificadas, métodos y procesos, el manejo de datos en muchas organizaciones no es realmente adecuado para su propósito"explica Andreas Rothkamp, Vicepresidente para la región DACH de Skillsoft.

"Las empresas que están pensando con y por delante de la curva deberían, por tanto, tomarse el tiempo necesario para revisar su estrategia de tratamiento de datos para no poner en riesgo este potencial". Skillsoft explica cómo se puede seguir desarrollando la estrategia de datos.

Reducir la contaminación de datos. Hoy en día, casi todos los empleados aportan datos a los flujos de big data. Para minimizar la contaminación de datos, los empleados deben estar mejor informados sobre los procesos de datos posteriores. Para aumentar los beneficios, los datos deben limpiarse mejor, los datos relevantes deben definirse y liberarse de sus silos y hacerse accesibles para su análisis.

Utilice tecnología transformadora. La información obtenida de procesos empresariales anteriores puede proporcionar una base valiosa para futuras decisiones empresariales si se consigue que los datos correspondientes sean utilizables. Un paso importante para ello es utilizar tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para el análisis de datos.

Diversificar las funciones de datos. Debido al rápido ritmo del desarrollo tecnológico y a la combinación de conocimientos técnicos, visión empresarial y habilidades de comunicación que se exigen a los profesionales de datos, es todo un reto cubrir todas las funciones necesarias.

Sin embargo, dado que no se necesitan especialistas con muchos años de formación para todas las tareas, tiene sentido especificarlas en una fase temprana para poder crear también internamente las competencias adecuadas y no perder el contacto.

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