{"id":1135,"date":"2023-05-23T17:39:00","date_gmt":"2023-05-23T17:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/?p=1135"},"modified":"2023-05-24T01:19:06","modified_gmt":"2023-05-24T01:19:06","slug":"tengo-los-datos-que-necesito-para-lograr-una-ventaja-competitiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/tengo-los-datos-que-necesito-para-lograr-una-ventaja-competitiva\/","title":{"rendered":"\u00bfTengo los datos que necesito para lograr una ventaja competitiva?"},"content":{"rendered":"\n

Para tomar una buena decisi\u00f3n se necesitan datos, pero no todos sirven o \u2014peor a\u00fan\u2014 su an\u00e1lisis puede ser parcial. En la actualidad, conseguirlos no es el mayor reto, pues en todas las organizaciones los generan, sino tener los indicados y de forma estructurada. <\/p>\n\n\n\n

Si esto se consigue, cualquier estrategia de anal\u00edtica de datos<\/a> e inteligencia artificial<\/a> puede ser exitosa. De ah\u00ed que su administraci\u00f3n, como la gobernanza de los datos (data governance<\/em><\/a>) o la arquitectura virtual data fabric<\/a>, sean cada vez m\u00e1s importantes.  <\/p>\n\n\n\n

Para muestra de lo relevante que esto se ha vuelto, un reciente informe de la firma de inteligencia de mercado IDC<\/a> revel\u00f3 que la gesti\u00f3n de datos fue la categor\u00eda de gasto en infraestructura de m\u00e1s r\u00e1pido crecimiento en 2022. <\/p>\n\n\n\n

Aun as\u00ed, este panorama no es el habitual. En las organizaciones es com\u00fan que la recolecci\u00f3n de datos y su an\u00e1lisis se hagan de forma aislada. <\/p>\n\n\n\n

Sobre este problema, el cofundador y CEO del desarrollador de bases de datos anal\u00edticas en tiempo real Kinetica, Nima Negahban, identific\u00f3 en una entrevista reciente con <\/a>InformationWeek<\/em><\/a> dos causas: la facilidad con la que cada \u00e1rea puede obtener informaci\u00f3n y hacer sus propios an\u00e1lisis, as\u00ed como la inmediatez que se requiere en ciertas decisiones. <\/p>\n\n\n\n

Un an\u00e1lisis de datos aislado puede generar resultados no alineados completamente a la estrategia de negocio e incluso contraproducentes. De ah\u00ed la relevancia de la taxonom\u00eda de los datos. <\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es la taxonom\u00eda de datos? <\/h2>\n\n\n\n

As\u00ed como en la Biolog\u00eda, la taxonom\u00eda funciona para nombrar, definir y clasificar. Para los datos, es lo mismo, solo que no aplica a todos los posibles, sino \u00fanicamente a aquellos dentro de un conjunto determinado. <\/p>\n\n\n\n

La taxonom\u00eda de datos es la clasificaci\u00f3n de datos en grupos jer\u00e1rquicos para crear una estructura, estandarizar la terminolog\u00eda y popularizar un conjunto de datos dentro de una organizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Representa una estructura formal de clases o tipos de objetos dentro de un dominio de conocimiento mediante el uso de un vocabulario controlado para facilitar la b\u00fasqueda de informaci\u00f3n relacionada.  <\/p>\n\n\n\n

Su definici\u00f3n y uso puede ofrecer beneficios en el sentido de que los usuarios de cierto sistema clasifican el contenido y los activos con un vocabulario controlado, que incluso sirve como punto de referencia de integraci\u00f3n entre diferentes sistemas comerciales. <\/p>\n\n\n\n

En otras palabras, la taxonom\u00eda de datos puede definirse para una organizaci\u00f3n en espec\u00edfico, una industria en particular o un campo de estudio determinado. <\/p>\n\n\n\n

Recomendaciones <\/h2>\n\n\n\n

Aunque la taxonom\u00eda de datos es fundamental para garantizar que se tienen las entradas de datos correctas para generar informaci\u00f3n relevante, a menudo hay una aplicaci\u00f3n inconsistente de esta, as\u00ed como una mala gobernanza. <\/p>\n\n\n\n

Para que sea exitosa, una taxonom\u00eda de datos debe: <\/p>\n\n\n\n

  1. Seguir un formato jer\u00e1rquico y proporcionar nombres para cada objeto en relaci\u00f3n con otros objetos. <\/li><\/ol>\n\n\n\n
    1. Contar con reglas espec\u00edficas para clasificar o categorizar cualquier objeto en un dominio. Estas reglas deben ser completas, consistentes y sin ambig\u00fcedades. <\/li><\/ol>\n\n\n\n
      1. Tener rigor en la especificaci\u00f3n y asegurarse de que cualquier objeto reci\u00e9n descubierto encaje en una sola categor\u00eda u objeto. <\/li><\/ol>\n\n\n\n
        1. Heredar todas las propiedades de la clase superior. Tambi\u00e9n puede tener propiedades adicionales. <\/li><\/ol>\n\n\n\n
          1. Capturar las propiedades de pertenencia de cada objeto en relaci\u00f3n con otros objetos. <\/li><\/ol>\n\n\n\n

            Beneficios de una taxonom\u00eda de datos <\/h2>\n\n\n\n

            La taxonom\u00eda de datos ayuda a las organizaciones a clasificar, etiquetar y organizar su informaci\u00f3n para que sea m\u00e1s f\u00e1cil de encontrar, compartir y utilizar. <\/p>\n\n\n\n

            Al organizar los datos de manera coherente, permite identificar patrones y tendencias, lo que puede ayudar a mejorar estrategias u operaciones. Adem\u00e1s, con una mejor disposici\u00f3n de los datos se pueden tomar decisiones informadas. <\/p>\n\n\n\n

            A continuaci\u00f3n, cuatro beneficios puntuales de la taxonom\u00eda de datos: <\/p>\n\n\n\n

            1. Mejora la calidad de los datos <\/h3>\n\n\n\n

            Una aplicaci\u00f3n correcta puede ayudar a mejorar la calidad de los datos, ya que reduce la posibilidad de que se introduzcan errores, lo que a su vez aumenta la precisi\u00f3n y la calidad de los mismos.  <\/p>\n\n\n\n

            Tambi\u00e9n puede ayudar a reducir la duplicaci\u00f3n de datos y la inconsistencia de los mismos. <\/p>\n\n\n\n

            2. Facilita la b\u00fasqueda y el acceso a los datos <\/h3>\n\n\n\n

            Al permitir la organizaci\u00f3n de los datos en categor\u00edas l\u00f3gicas y coherentes, se facilita la b\u00fasqueda y su acceso. Adem\u00e1s, permite encontrar r\u00e1pidamente aquellos que se necesitan e identificar los que son relevantes para una determinada tarea. <\/p>\n\n\n\n

            3. Mejora la eficiencia operativa <\/h3>\n\n\n\n

            Una buena organizaci\u00f3n, permite reducir el tiempo que se necesita para buscar y acceder a los datos y disminuye tambi\u00e9n la duraci\u00f3n de tareas espec\u00edficas, lo que mejora la productividad. <\/p>\n\n\n\n

            4. Mayor colaboraci\u00f3n <\/h3>\n\n\n\n

            Una adecuada taxonom\u00eda de datos puede permitir la colaboraci\u00f3n y el intercambio de datos entre diferentes \u00e1reas y departamentos dentro de una organizaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

            Curado de datos, un proceso clave <\/h2>\n\n\n\n

            A\u00fan con la aplicaci\u00f3n de una taxonom\u00eda de datos adecuada no todo est\u00e1 resuelto. A menudo se requiere de procesos como la limpieza de datos (data cleansing<\/em>), que se refiere a arreglar datos incorrectos, incompletos, duplicados o err\u00f3neos.  <\/p>\n\n\n\n

            No hay que perder de vista que los datos recopilados son crudos y est\u00e1n llenos de sesgos y errores, lo que requiere una cantidad significativa de esfuerzo manual para depurarlos y hacerlos utilizables para entrenar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico. <\/p>\n\n\n\n

            En concreto, la limpieza de datos implica identificar errores y luego cambiar, actualizar o eliminar para corregirlos.  <\/p>\n\n\n\n

            Para medir la limpieza y la calidad general de los conjuntos de datos se utilizan varias caracter\u00edsticas y atributos como exactitud, compleci\u00f3n, consistencia, integridad, oportunidad, uniformidad y validez <\/p>\n\n\n\n

            La limpieza es una parte clave del proceso general de gesti\u00f3n de datos y uno de los componentes centrales del trabajo de preparaci\u00f3n para su uso en aplicaciones de inteligencia empresarial y ciencia de datos. <\/p>\n\n\n\n

            Pero no hay que olvidar que los datos tienen contexto, tienen origen y tienen m\u00faltiples destinos. Por esto no es suficiente la limpieza de los datos. <\/p>\n\n\n\n

            Buenos datos, el mayor desaf\u00edo <\/h2>\n\n\n\n

            Por \u00faltimo, ni la clasificaci\u00f3n correcta de los datos ni su adecuada limpieza har\u00e1n del modelo de an\u00e1lisis perfecto. Como comentamos al principio, en la actualidad se tienen muchos datos y encontrar los que sirven es vital. <\/p>\n\n\n\n

            Si se quiere un an\u00e1lisis m\u00e1s eficiente, lo primero que habr\u00e1 que asegurarse es que el resultado requerido sea realmente posible. A veces los datos que est\u00e1n disponibles simplemente no permiten una respuesta a la pregunta que se hace. <\/p>\n\n\n\n

            Para ello, habr\u00e1 que explorar los datos y buscar patrones extra\u00f1os, valores at\u00edpicos o errores simples para comprender la calidad de estos y distinguir el ruido de los valores at\u00edpicos. Despu\u00e9s hay que construir modelos de datos para descubrir relaciones dentro de estos. <\/p>\n\n\n\n

            Recuerda que la dedicaci\u00f3n en la gesti\u00f3n de los datos se ver\u00e1 directamente en el valor de las decisiones que se tomen. <\/p>\n\n\n\n

            \u00bfEn tu organizaci\u00f3n, los datos que manejan est\u00e1n bien clasificados y sirven para la toma de decisiones? En BDS<\/a> podemos ayudarte a habilitar y perfeccionar las capacidades organizacionales competitivas de Advanced Analytics. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            La taxonom\u00eda de datos es la clasificaci\u00f3n de datos en grupos jer\u00e1rquicos para crear una estructura, estandarizar la terminolog\u00eda y popularizar un conjunto de datos dentro de una organizaci\u00f3n. <\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":594,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[8],"class_list":["post-1135","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-computo-cognitivo-para-empresas","tag-analitica-avanzada-para-empresas"],"yoast_head":"\n\u00bfTengo los datos que necesito para lograr una ventaja competitiva? - Jorge P\u00e9rez Col\u00edn<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La taxonom\u00eda de datos ayuda a las organizaciones a clasificar, etiquetar y organizar su informaci\u00f3n para que sea m\u00e1s f\u00e1cil de encontrar.\" class=\"yoast-seo-meta-tag\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"noindex, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_MX\" class=\"yoast-seo-meta-tag\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" class=\"yoast-seo-meta-tag\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u00bfTengo los datos que necesito para lograr una ventaja competitiva? 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