Según Forbes, el 95% de las empresas carecen de la experiencia o el presupuesto para manejar adecuadamente sus grandes cantidades de datos no estructurados. Esto significa que sus datos continúan creciendo sin cesar sin ningún control de calidad importante en su calidad, sin estar estructurados en un almacén de datos fácilmente consumible, sin ser analizados en busca de tendencias, sin convertirse en visualizaciones perspicaces y sin ser utilizados en aplicaciones predictivas de IA o aprendizaje automático . En resumen, muchas empresas están dejando sin explotar uno de sus activos comerciales más rentables.

Desafortunadamente, la falta de experiencia es solo uno de los doce problemas comunes de ciencia de datos que enfrentan las corporaciones en la actualidad. En este blog, desglosamos cada uno de los doce con más detalle.

Los 12 problemas de datos que enfrentan las empresas

Datos en silos

Los datos en silos son datos en poder de un grupo o unidad de negocio que no comparten otros. Un ejemplo muy común de esto es entre sus grupos de marketing y ventas; sus ventas pueden estar ejecutando Dynamics CRM o Salesforce, pero su equipo de marketing puede estar ejecutando Marketo o HubSpot. Si bien los datos de estas herramientas pueden conectarse, a menudo la falta de una gestión de datos global y una comunicación clara significa que no es así.

Errores de entrada de datos

Los errores de entrada de datos son problemas de calidad causados ​​en el punto de entrada. Los problemas de entrada de datos pueden deberse a errores de transcripción o transposición y, a menudo, son provocados por la intervención humana. Desafortunadamente, obtener resultados de calidad solo es posible cuando hay una buena entrada de datos.

Mala calidad de datos

Un gran problema con los datos es la calidad de los datos. ¿Cuántas veces los especialistas en marketing han sacado una lista de correos electrónicos de su CRM, solo para descubrir que muchas de las direcciones de correo electrónico rebotaron? ¿O cuántas veces el personal de ventas corporativas ha intentado conectarse con clientes potenciales que ya no estaban en sus empresas anteriores porque los datos de CRM estaban desactualizados?

La calidad de los datos se compone de dimensiones: puntualidad, integridad, conformidad, singularidad, consistencia, integridad y precisión. Cualquiera de estas dimensiones que salga mal puede afectar la precisión del análisis de datos, la visualización y, en última instancia, su usabilidad para el análisis predictivo o el aprendizaje automático.

En Aptude, nuestro equipo de ingeniería de datos se especializa en crear e implementar las mejores prácticas para la calidad de los datos por esta misma razón: si tiene datos pero no son buenos, también podría no tengo los datos en absoluto.

Diluvio de datos

Muchas organizaciones han encontrado formas de recopilar cantidades masivas de datos. Desafortunadamente, la capacidad de recopilar datos supera con creces la capacidad de la mayoría de las organizaciones para procesar, administrar y analizar los datos. Demasiados datos, especialmente datos no estructurados, dan como resultado lagos de datos que ocupan espacio sin contribuir positivamente a los resultados de su empresa de ninguna manera. Para empeorar las cosas, cuanto más tiempo permanezcan los datos sin administración, menos valiosos se vuelven.

Para hacer un mejor uso de sus datos, le recomendamos que cree un almacén de datos que se pueda utilizar en cuadros de mando y visualizaciones bajo demanda. Una vez que esa infraestructura esté en su lugar, sus datos comenzarán a convertirse más en una inversión que en un costo porque las partes interesadas pueden tomar decisiones cada vez más basadas en los datos.

Falta de experiencia en datos

Tener un equipo que no puede implementar ingeniería de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático o soluciones de big data es un problema si desea seguir siendo competitivo. Sus competidores "nativos digitales" a menudo tienen una cultura organizacional impulsada por datos y pueden superar rápidamente a las corporaciones heredadas que no pueden responder a las tendencias con tanta rapidez.

Si no puede contratar equipos completos internamente, le recomendamos que elimine sus proyectos de datos a través de proyectos claramente definidos. Podrá rotar en miembros del equipo con varios conjuntos de habilidades a lo largo de la vida del proyecto, lo que le permitirá controlar los costos y, al mismo tiempo, realizar un trabajo muy valioso.

Duplicación de datos

La duplicación de datos ocurre cuando tiene copias excesivas de datos en varios lugares. Esto a su vez reduce su capacidad de almacenamiento sin agregar valor adicional. Para resolver este problema, las organizaciones deben desarrollar una “fuente única de la verdad” para los datos, que a menudo es el valor de crear canales de datos que ingresen a los almacenes de datos.

Falta de coherencia de datos

¿Otro problema al que se enfrentan las empresas? Falta de coherencia en la medición de variables en todos los conjuntos de datos. Esta desalineación significa que los datos no se pueden combinar fácilmente en una única ubicación estructurada sin mucho trabajo de limpieza.

Para solucionar este problema, las empresas pueden iniciar la conversación desarrollando diccionarios de datos. Un diccionario de datos, bien hecho, listará los tipos de datos, campos, dimensiones y métricas en un sistema. Una vez que conozca la calidad y el estándar de sus datos, podrá evaluar el alcance de las diferencias entre sus sistemas y luego elaborar un plan de acción para resolver las inconsistencias.

Desalineación entre equipos

Una cosa que hemos visto una y otra vez es la desalineación entre equipos, especialmente entre los equipos de datos. Por ejemplo, vemos muchos casos en los que el equipo de ingeniería de datos tiene procedimientos, objetivos y estándares diferentes para la gestión de datos que el equipo de visualización de datos. Esta desalineación crea una situación de tira y afloja en la que un equipo deshace el trabajo del otro, creando resentimiento y caos en el camino.

Los gerentes de proyectos técnicos de Aptude son expertos en ingresar a una organización y facilitar la comunicación y las prácticas compartidas entre los equipos de datos. Esto da como resultado una mayor alineación entre los miembros del equipo y un trabajo más consistente entre los departamentos.

Falta de visualización

Otro problema de datos común es la falta de visualización de datos. Cuando esto sucede, no hay forma de contar historias basadas en datos o obtener información rápida de sus datos. Así que está recopilando toneladas de datos, pero no puede hacer un buen uso de ellos.

En Aptude, tenemos décadas de experiencia en la creación de paneles y visualizaciones de datos robustos (como en Power BI) para nuestros clientes. Hemos creado paneles para el rendimiento de CCRPI, sistemas de informes inteligentes K12, para transporte y para la gestión de proyectos y carteras, solo por nombrar algunos. Obtenga más información sobre nuestras capacidades de panel de datos y estudios de casos.

Preocupaciones sobre la privacidad

Un problema creciente para las corporaciones, especialmente las corporaciones globales o aquellas que se ocupan de PPI, es la privacidad y seguridad de los datos. Este problema ocurre cuando los datos almacenados no son seguros o no cumplen con las leyes y regulaciones de privacidad, o tienen medidas de seguridad laxas.

Falta de transparencia de datos

La falta de transparencia de los datos es la incapacidad de acceder fácilmente a los datos y trabajar con ellos sin importar su ubicación o fuente de aplicación y de confiar en la precisión y consistencia de los datos. Según un estudio de 2017, "el 32 por ciento de los especialistas en marketing calificaron la 'falta de transparencia' como el factor más importante que inhibe el crecimiento futuro y la escala del marketing programático" 1.

En otro estudio de Forrester, esta vez de ejecutivos, los investigadores encontraron que, “de los 100 ejecutivos encuestados, el 85% se queja de la falta de visibilidad de los datos para definir las audiencias objetivo. Y casi la misma cantidad dice que no existe un ranking de calidad y autenticidad ”2.

Para agregar transparencia y confiabilidad a sus datos, las corporaciones deben considerar agregar canales de datos de terceros a sus conjuntos de datos existentes para aumentar los datos faltantes y servir como control de calidad.

Enlace de datos incorrecto

Finalmente, el último problema de datos que se observa a menudo en las corporaciones es la falta de capacidad para conectar diferentes conjuntos de datos para realizar consultas semánticas. O si los datos están vinculados entre sí, esos datos están vinculados incorrectamente y, por lo tanto, son menos válidos para la toma de decisiones.

Aptude puede ayudar.

Cuando esté listo para averiguar por dónde empezar y qué necesita en términos de datos, mano de obra, herramientas y presupuesto, entonces podemos ayudarlo. Muchos de nuestros proyectos involucran iniciativas relacionadas con datos, especialmente porque ahora tenemos un Centro de Excelencia Python en la Ciudad de México, México. Obtener nuestra ayuda es tan fácil como contactarnos por correo electrónico, formulario o teléfono, y comenzar una conversación es absolutamente libre de obligaciones. Incluso enviamos un NDA para proteger su información confidencial. Póngase en contacto con nosotros hoy.

La forma más rápida de comenzar es completar el formulario en esta página para solicitar más información O para reservar una llamada de consulta con nuestro representante del equipo de datos utilizando el enlace de reserva.

Haremos un seguimiento con un NDA mutuo y luego comenzaremos la conversación sobre sus requisitos, objetivos y necesidades. Finalmente, trabajaremos juntos para diseñar una solución de consultoría o personal experto que se adapte a sus necesidades y su presupuesto. Una vez que esté listo, avanzaremos.

Todo comienza con hola. Contáctenos hoy para iniciar la conversación.

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Fuente:
1. https://www.prnewswire.com/news-releases/survey-marketers-say-lack-of-data-transparency-stunts-programmatic-growth-300448210.html
2. https://www.mediapost.com/publications/article/310141/the-data-swamp-forrester-study-shows-lack-of-tran.html