¿Sabes por qué la mayoría de las empresas no triunfan con sus proyectos de análisis de datos?
La respuesta es clara: no invierten el tiempo suficiente ni utilizan las herramientas adecuadas en la fase de la preparación de su información.
Para iniciar cualquier proyecto de Data Analytics primero es necesario recopilar, organizar y limpiar todos los datos antes de ponerse a trabajar con ellos para garantizar que tienen la calidad adecuada. Y seamos realistas, ¡esta fase es un verdadero reto, pues aproximadamente el 80% del tiempo va destinado a esta tarea. Porque si los datos no son correctos, probablemente tu proyecto se vaya a la basura.
Por ello, la preparación de datos se vuelve una de las fases más importantes. ¿Y por qué les cuesta tanto a las organizaciones hacer esto bien? Porque es un proceso bastante costoso y llevarlo a cabo de manera correcta supone enfrentarse y superar una serie de desafíos, que no te vamos a engañar, son algo tediosos y es fácil caer en sus trampas.
Pero tranquilo, para que puedas anticiparte y estar preparado, en este artículo abordaremos los obstáculos a los que las empresas como la tuya suelen enfrentarse en esta fase de preparación de datos. Conocerlos te permitirá adquirir las herramientas adecuadas y asegurarte de que tu proyecto de análisis de datos tenga una base sólida y exitosa desde el principio. Una vez cruces esta puerta, ya no hay vuelta atrás. Te convertirás en un auténtico crack de la preparación de datos ¿Listo?
Material altamente confidencial: 9 desafíos y sus soluciones
Como hemos visto en la introducción, la preparación de datos puede ser una tarea desafiante, pero al conocer y comprender estos obstáculos estarás mucho mejor equipado para enfrentarte a ellos. Además, vamos a ofrecerte una solución para cada uno de estos desafíos para que puedas abordarlos de manera efectiva y garantizar el éxito de tu proyecto de análisis de datos:
1. Acceder a los datos de la organización
Un aspecto fundamental para el éxito en la preparación de datos es tener acceso a la información de la organización de manera eficiente. Sin embargo, muchas empresas tienen dificultades a la hora de identificar y localizar los datos necesarios.
Solución: antes de iniciarte en cualquier proyecto de datos es crucial que establezcas unos objetivos claros que tracen el roadmap pertinente. Con base en estos objetivos, deberás diseñar una estrategia integral que abarque la recopilación, preparación, almacenamiento y distribución de datos. Los altos cargos de dirección tendrán que comprometerse a proporcionar los recursos humanos y tecnológicos necesarios para implementar y ejecutar con éxito la estrategia.
2. Escalabilidad
La digitalización ha supuesto un crecimiento exponencial de la información, lo cual se ha convertido en un gran desafío para muchas empresas, ya que sus sistemas locales tradicionales pueden tener limitaciones en capacidad de almacenamiento. Los volúmenes de datos en constante aumento pueden generar costes adicionales al necesitar más espacio de almacenamiento o sistemas más avanzados.
Solución: para afrontar esta situación, muchas organizaciones están optando por usar tecnologías de almacenamiento y procesamiento distribuido, como la computación en la nube y el procesamiento en paralelo. Estos almacenes de datos ofrecen una solución altamente escalable y flexible para almacenar grandes cantidades de información en función de sus necesidades. Además, brindan capacidades de consulta muy poderosas para facilitar el análisis de los datos. Por lo tanto, no te lo pienses: la nube se presenta como una opción valiosa a largo plazo, ya que el crecimiento de los datos no parece que vaya a disminuir a corto plazo.
3. Consolidación de datos en todos los sistemas
Las empresas suelen utilizar múltiples sistemas de información, como softwares de contabilidad, CRM, sistemas ERP... Cada uno de estos sistemas tiene su propio depósito de datos, lo que significa = sistemas aislados. Esta falta de consolidación puede generar duplicación de datos, falta de sinergia y dificultades para los posteriores análisis.
Solución: la clave para superar este desafío es crear una única fuente de verdad mediante la consolidación de los datos dispersos en una ubicación centralizada. Agrupar todos los datos en un sistema unificado te va a ayudar a eliminar los silos de información y a desbloquear el verdadero potencial de tus datos empresariales. Una plataforma de integración de datos sin código es una excelente opción para establecer un Data Warehouse centralizado.
4. Análisis de datos no estructurados
La mayor parte de los datos se encuentran en un formato no estructurado, lo que dificulta mucho su análisis. Estos datos pueden contener información muy valiosa, pero su falta de estructura dificulta que los ordenadores y algoritmos puedan interpretarla de forma efectiva.
Solución: para sacar el máximo provecho de los datos no estructurados, es necesario que emplees herramientas de extracción de datos automatizadas que conviertan estos datos en formato estructurado. De esta manera, los datos no estructurados se convierten en columnas y filas que pueden ser utilizadas para informes y análisis. Contar con una adecuada herramienta de extracción te permitirá convertir grandes volúmenes de documentos no estructurados en datos útiles de manera rápida y precisa.
5. Calidad de los datos
Sin duda, enfrentarse a datos de mala calidad es un desafío importante en la gestión de los datos. Dado que las organizaciones se enfrentan a una avalancha de datos desde en diferentes fuentes, formatos y direcciones, muchos de ellos cuentan inevitablemente con datos faltantes o incorrectos. Y esto… no puede hacer ningún bien a tu empresa. Enfrentarse a una mala calidad de los datos puede afectar a la calidad y precisión de tus análisis, generar información engañosa y, por tanto, llevar a conclusiones erróneas y malas tomas de decisiones. En definitiva, un caos.
Solución: es imprescindible que utilices controles de validación y estandarización de datos con métricas de calidad bien definidas y técnicas de imputación de datos que permitan estimar los valores faltantes. Estas comprobaciones permiten identificar valores duplicados, campos faltantes, valores nulos y evaluar la integridad general de los datos. Una solución efectiva ideal debería contar con una funcionalidad de preparación de datos en tiempo real para garantizar la calidad constante y actualizada de la información. Al adoptar estas prácticas, podrás asegurarte de contar con datos confiables y de alta calidad.
6. Dificultades de integración
Uno de los mayores desafíos en la preparación de datos es lidiar con la complejidad inherente de los mismos. Como bien sabes, los datos pueden provenir de múltiples fuentes, en diferentes formatos y con distintos niveles de calidad. Integrar datos de diversas fuentes y garantizar su consistencia y coherencia puede ser una verdadera locura. Es una tarea complicada que requiere tiempo y esfuerzo y en la que es fácil cometer fallos (casi sin darte cuenta).
Solución: utiliza herramientas de integración de datos que faciliten la combinación de información de diversas fuentes. Establecer transformaciones y mapeos adecuados entre los diferentes esquemas de datos te permitirá realizar una integración más eficiente y precisa.
7. Privacidad y seguridad:
La ciberseguridad se está convirtiendo en un factor crucial que está impactando la industria tecnológica. Con el crecimiento exponencial de los almacenes de datos, aumenta el riesgo de ataques cibernéticos y filtraciones de información sensible. Por ello, proteger la privacidad y seguridad de los datos sensibles puede ser un obstáculo crítico, especialmente en proyectos de análisis de datos que involucren información confidencial. Para protegerse adecuadamente, los equipos de IT deben destinar recursos para construir una infraestructura segura.
Solución: asegúrate de cumplir con las regulaciones y estándares de privacidad aplicables a tus datos. Implementa medidas de seguridad, como el encriptado de datos y el acceso basado en roles, para garantizar que solo las personas autorizadas puedan acceder a la información sensible.
La construcción de un depósito de datos centralizado con protocolos de seguridad adecuados también juega un papel fundamental para reducir el riesgo de violaciones de datos. Deberás invertir en una herramienta ETL end to end que integre diversas fuentes de datos y así crear una única fuente de verdad segura en toda la organización. Al adoptar estas medidas de ciberseguridad, podrás proteger tu información mucho mejor y mantener la confianza con tus clientes de forma más sencilla.
8. Tiempo y recursos limitados
La falta de tiempo y recursos puede llevarte a subestimar la importancia de la preparación de datos y afectar la calidad del análisis final.
Solución: ¡no te olvides de esta fase por nada en el mundo! Tienes que priorizar la preparación de datos como una etapa esencial e imprescindible en tu proyecto y establecer una planificación adecuada que permita asignarle suficientes recursos. También, considera la automatización de tareas repetitivas para ahorrar tiempo y recursos valiosos.
9. Herramientas y habilidades adecuadas
La falta de herramientas adecuadas y de personal capacitado puede limitar la efectividad de la preparación de datos.
Solución: invierte en herramientas de análisis de datos y en la formación de tu equipo. Capacita a tus profesionales en las mejores prácticas de preparación de datos y en el uso de herramientas específicas que les permitan afrontar los desafíos. Solo así, tu empresa podrá ser eficiente.
Ahora que ya conoces los desafíos de la preparación de datos así como sus respectivas soluciones, podrás anticiparte a los problemas, enfrentarte mucho mejor a cada uno de ellos y establecer una base sólida para el éxito de tus proyectos de análisis de datos. Es como enfrentarse a un examen con todas las respuestas: es mucho más sencillo.
Lo más importante de este artículo es que te haya quedado muy claro que la preparación de datos es una etapa que no se puede subestimar. Recuerda que la calidad de los datos es un pilar fundamental para que puedas obtener conclusiones significativas y tomar buenas decisiones en el mundo del Data Analytics. Por ello, la dedicación del tiempo y recursos necesarios a esta fase crítica es lo que te va a garantizar el éxito en las etapas posteriores y en general, en el proyecto que vayas a llevar a cabo.