42 Big Data
Los errores más comunes en la gestión de datos Gestionar o no gestionar bien los datos, he ahí la cuestión. La recopilación de datos es el primer paso para convertir una organización en data-driven, sin embargo, una mala gestión de los mismos puede acarrear importantes pérdidas para la empresa.
A
Firma: Rocío
González
lgunos de los errores más comunes que suelen cometer las empresas en el ámbito de la ciencia de datos tienen que ver con escoger malas métricas o no contar con profesionales en la materia. Hoy en día, conceptos como “big data” y análisis en “tiempo real” están entrando con fuerza en el mundo empresarial. Se ha demostrado que la toma de decisiones basada en los datos supera a la intuición y a los juicios dudosos. ¿Cómo pueden las empresas abordar las tecnologías de datos avanzadas para alcanzar sus objetivos? ¿A qué problemas pueden enfrentarse? Aquí hay varias cosas que deben evitar en su camino de ciencia de datos. BigDatamagazine | Mayo 2022
1. La ausencia de métricas definidas. La recopilación de datos es sólo el primer paso hacia una organización impulsada por los datos. La interpretación de los resultados y la realización de las acciones correspondientes es lo que determina la eficacia de sus emprendimientos. Unas métricas definidas te permiten contextualizar los datos de forma adecuada. De lo contrario, es posible que no formule los resultados correctos a partir de los insumos que ha obtenido, socavando el valor de los datos recibidos. Sin las métricas adecuadas, se está volviendo a las conjeturas y a la toma de decisiones intuitivas. Las métricas definidas son fundamentales para crear una empresa impulsada por los datos, ya que permiten informar de forma transparente sobre los datos relevantes.
2. Emplear a un profesional equivocado. Para llevar a cabo una transformación impulsada por los datos, una empresa debe realizar contrataciones competentes desde el principio. Desafortunadamente, no todas las organizaciones tienen una comprensión clara de qué habilidades y conocimientos se requieren en las primeras fases de su viaje de ciencia de datos. De hecho, muchas empresas contratan a un científico de datos como su principal talento, lo que no suele ser lo más adecuado. Lo que realmente se necesita en las primeras fases es una persona con experiencia empresarial contextual que pueda relacionar los datos con las decisiones empresariales adecuadas. Los analistas de negocio, por ejemplo,
