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El valor de los datos de calidad para la toma de decisiones
- 1. EL VALOR DE LOS DATOS Elena López Especialista en Inteligencia de Negocios elopez@srlsti.com
- 2. 2016 EN CIFRAS - 2.9 Millones de correos enviados cada segundo - 20 horas de videos subidas a Youtube cada minuto - 24 PETABYTES son procesados por Google cada día - 50 Millones de Tweets enviados diariamente - Cada Minuto: - 69.5 Millones palabras traducidas por Google - 2.4 Millones de “Me Gusta” en Instragram - 833 Mil archivos subidos a Dropbox - 3.6 Millones de mensajes son enviados en EEUU - 222 Mil dólares son vendidos en Amazon - 216 Mil fotos son compartidas en Facebook www.srlsti.com
- 3. INTRODUCCIÓN La falta de calidad –integridad- de los datos es uno de los mayores problemas y desafíos corporativos; por lo general permanece oculto hasta que nos vemos en la necesidad de explotarlos. Hoy día, contar con una calidad óptima de los datos es uno de los principales activos corporativos: impulsa el crecimiento y controla el flujo del efectivo. La calidad de los datos está altamente asociada a la calidad del trabajo, de los procesos, de la dirección y de la empresa. www.srlsti.com
- 4. EVOLUCIÓN Aplicaciones Científicas y Militares Aplicaciones de Oficina Redes, conectividad Sistemas transaccionales cliente/servidor; computadoras personales WEB, Intranets, ERP, CRM E-Commerce, Internet de las cosas, IA, Redes Sociales, BI Tamañodelosdatos Tiempo www.srlsti.com
- 5. IMPORTANCIA DE LA CALIDAD Cantidad de Datos Diversidad de los Datos INEFICIENCIAENEL MANEJODELOSDATOS Afectando negativamente la toma de decisiones www.srlsti.com
- 6. VISTO LO ANTERIOR, LA GESTIÓN DE LOS DATOS CONSTITUYE UN RECURSO ALTAMENTE ESTRATÉGICO. ES IMPRESCINDIBLE GARANTIZAR SU CALIDAD. www.srlsti.com
- 7. CAUSAS DE LA FALTA DE CALIDAD EN LOS DATOS - Datos manuales - Falta de controles en los sistemas - Información incompleta - Sintaxis - Duplicidad, fuentes diversas - Datos externos sin validación previa - Migración de datos - Desconocimiento www.srlsti.com
- 8. LOS DATOS DEBEN ADAPTARSE AL USO QUE SE LES DARÁ; SU CALIDAD DEBE GARANTIZARSE A TRAVÉS DE PROCESOS EMPRESARIALES. www.srlsti.com
- 9. EVALUAR LA CALIDAD DE LOS DATOS Auditar los datos basados en los procesos de su procedencia y validar las 6 aristas que nos muestran que tan “buenos” son nuestros datos. • Valores nulos • Valores vacíos • Valores por defecto Completitud • Estandarizados • Legibles Conformidad • No se contradicenConsistencia • Veracidad de los datosPrecisión • Redundancia • Valor que representa un mismo dato en diferente formato Duplicidad • ¿Podemos usar y confiar en los datos que tenemos?Integridad www.srlsti.com
- 10. EL VALOR DE LOS DATOS - No es una tarea exclusiva de tecnología - Nuevos modelos de negocio donde los datos son el capital - Empresas impulsadas por datos - Cultura - Datos - Conocimientos - Financiamiento - Medición del impacto sobre los resultados del negocio - Plataforma - Fuente de valor, acciones que generan resultados - Apoyo directivo - Confianza en los datos y en la dirección www.srlsti.com
Notas del editor
- El valor de los datos que países como España regalan a Facebook podría ser de más de 500 millones de dólares al año El auge de las redes sociales y el uso masivo de internet han generado dos grandes tendencias en el mundo de los datos: Datos abiertos y la protección de datos
- La baja calidad de los datos es la razón principal por la que el 40% de las iniciativas de negocio son abandonadas, impactando negativamente el crecimiento, la competividad y los ingresos.
- Históricamente solo una pequeña parte de las empresas toman acción proactiva para asegurar la calidad de los datos. La gran parte está enfocada en superar el trauma de no contar con datos de calidad, de una manera reactiva.
- Los datos son un gran tesoro, ya sean de uso público o personal, cuando están organizados y cuentan con un buen nivel de calidad, pueden contarnos historias, marcar éxitos y fracasos, descubrir nuevas cosas y abrirnos un abanico de posibilidades.
- Enfrentar estas deficiencias implica encaminar el negocio hacia la disciplina de velar porque los datos recolectados cumplan con los requisitos de calidad, enfocando los modelos organizativos, los procesos y las tecnologías a evaluar y a garantizar la APTITUD de los datos.
- El sistema no lo obliga el usuario no lo completa Ejemplo con encuestas Atributos escritos de diferentes formas pero con un mismo significado Archivos duplicados Análisis manual, manipulación de datos La demanda para obtener calidad en los datos se está incrementando y medir el impacto de esta calidad requiere mediciones cuantitativas y cualitativas. Normalmente el estudio cuantitativo está regulado por otras instancias –dependiendo del tamaño de la empresa- El análisis cualitativo complejiza más el análisis exploratorio para determinar y mejorar la calidad; viene dado por la propiedad intelectual, los procesos de negocios y experiencias propias de los usuarios. EJEMPLO PICOS EN DATOS
- ¿Qué es lo que le da valor a los datos? Su calidad, la experiencia de los usuarios y las palancas “impulsadoras”.