El descubrimiento de datos se ha convertido en un aspecto crucial de las empresas modernas, que se esfuerzan por dar sentido a las ingentes cantidades de datos que se generan cada día.
Veamos en qué consiste este descubrimiento de datos y cómo se lleva a cabo.
¿Qué es el descubrimiento de datos?
El descubrimiento de datos es el proceso de identificar, explorar y comprender los datos dentro de una organización para descubrir ideas e impulsar el valor empresarial.
Implica recopilar y analizar datos de numerosas fuentes utilizando métodos como la visualización de datos, el aprendizaje automático y el análisis estadístico para encontrar patrones y relaciones en los datos.
Los usuarios empresariales suelen llevar a cabo este proceso, que puede verse facilitado por herramientas y tecnologías que ofrecen una interfaz fácil de usar para trabajar con los datos.
Importancia del descubrimiento de datos
El descubrimiento de datos es un aspecto crucial de la inteligencia empresarial, ya que ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas basadas en las percepciones obtenidas de sus datos.
Ayuda a descubrir relaciones ocultas en los datos, lo que proporciona información valiosa que puede impulsar el crecimiento y el éxito empresarial.
Al aprovechar los conocimientos obtenidos del proceso de descubrimiento, las organizaciones pueden obtener literalmente una ventaja competitiva tomando decisiones inteligentes, prediciendo tendencias y manteniéndose a la vanguardia.
Proceso de descubrimiento de datos
Este proceso suele constar de los tres pasos siguientes:
Preparación
Este es el primer paso en el proceso de descubrimiento de datos, que implica la recopilación, limpieza y transformación de datos de diversas fuentes en un formato utilizable.
Visualización
En este paso, los datos se transforman en representaciones gráficas como cuadros y gráficos para identificar patrones entre los datos.
Análisis de los datos
Aquí es donde se generan las percepciones a partir de los datos. Los analistas de datos utilizan herramientas como el modelado estadístico, los algoritmos de ML y el análisis predictivo para identificar tendencias y patrones en los datos.
Todo el proceso puede ser iterativo, y es esencial repetir los pasos varias veces para asegurarse de que se incluyen todos los datos relevantes y perfeccionar los resultados continuamente.
Casos de uso de la detección de datos
El descubrimiento de datos puede utilizarse para una gran variedad de cosas, desde simplificar las experiencias de los consumidores hasta mejorar los procesos corporativos de back-end.
De hecho, los casos de uso aumentarán a medida que las empresas descubran nuevas oportunidades a partir de sus estudios, ya que los algoritmos estadísticos y de ML permiten ahora realizar ejercicios de descubrimiento de datos más complicados y exigentes.
Examinemos con más detalle algunos de los casos de uso más populares de descubrimiento de datos.
#1. Análisis de clientes
En el comercio minorista, las finanzas y otras industrias centradas en el cliente, el descubrimiento de datos puede utilizarse para comprender el comportamiento y los datos demográficos de los clientes. Esto puede ayudar a las organizaciones a personalizar la experiencia de sus clientes y a tomar decisiones informadas sobre sus estrategias de marketing y ventas.
#2. Detección de fraudes
el descubrimiento de datos también puede utilizarse en la industria financiera para detectar actividades fraudulentas mediante la identificación de patrones en las transacciones que se desvían del comportamiento típico.
#3. análisis de la cadena de suministro
Puede utilizarse para racionalizar y aumentar la eficacia de los procedimientos de la cadena de suministro en los sectores de la fabricación y la logística. Para encontrar las posibles áreas de mejora, el proceso de descubrimiento puede incluir el examen de los datos sobre el rendimiento de los proveedores, los plazos de entrega y el estado del inventario.
#4. Análisis en el sector sanitario
El descubrimiento de datos en el sector sanitario puede ayudar a mejorar los resultados de los pacientes y a reducir los gastos médicos.
Factores que debe buscar en una herramienta de descubrimiento de datos
A la hora de elegir una herramienta de descubrimiento de datos, es importante tener en cuenta las siguientes características:
Interfaz sencilla
La herramienta debe tener una interfaz fácil de usar que facilite a los usuarios empresariales la exploración y el análisis de los datos sin necesidad de conocimientos técnicos.
Integración de datos
potencial para integrarse con una amplia gama de fuentes de datos, incluidas bases de datos, hojas de cálculo, etc.
Escalabilidad
La aplicación debe ser capaz de gestionar enormes cantidades de datos y escalar para satisfacer las crecientes necesidades de la organización.
Visualización de datos
La herramienta debe estar equipada con potentes funciones de visualización de datos, incluida la capacidad de crear cuadros, gráficos y paneles interactivos que puedan utilizarse para explorar y comprender los datos.
Capacidades de aprendizaje automático
La herramienta debe contar con capacidades integradas de aprendizaje automático, como análisis predictivos y motores de recomendación, para ayudar a las organizaciones a descubrir perspectivas y patrones en sus datos.
Colaboración
Los usuarios deben poder compartir perspectivas, evaluaciones e infografías con otros miembros del equipo que utilicen la aplicación, lo que debe fomentar la colaboración.
Seguridad y privacidad
Debe ser capaz de proteger los datos sensibles y cumplir las normativas sobre privacidad, como el GDPR.
Asistencia y documentación
La herramienta debe incluir un conjunto completo de instrucciones, materiales de formación y asistencia técnica.
Precios
El precio de la herramienta debe ajustarse a las necesidades y al presupuesto de la organización.
Teniendo en cuenta todos estos factores, hemos resumido una lista de las mejores herramientas para realizar la detección de datos.
ManageEngine
ManageEngineEndpoint DLP (Prevención de Pérdida de Datos) es una solución de software diseñada para ayudar a las organizaciones a proteger los datos sensibles frente a robos, pérdidas accidentales o accesos no autorizados.
Ofrece supervisión y seguridad en tiempo real para dispositivos de punto final como portátiles, ordenadores de sobremesa y servidores. Además, puede ayudar a las empresas a prevenir las filtraciones de datos y a cumplir normativas como la HIPAA y la GDPR.
Proporciona funciones de descubrimiento de datos que permiten a las organizaciones identificar y proteger la información sensible, como la información de identificación personal (IIP), la información financiera y los datos empresariales confidenciales.
Esta herramienta escanea los puntos finales en busca de datos sensibles y los clasifica en función de políticas predefinidas.
Tableau
Tableau es un software de visualización de datos e inteligencia empresarial para explorar, analizar y presentar datos.
Con su avanzada interfaz de arrastrar y soltar y su variedad de opciones de visualización, Tableau facilita a las empresas de todos los tamaños la tarea de convertir sus datos en información procesable.
Esta herramienta admite una amplia gama de tipos de gráficos, incluidos gráficos de barras, de líneas y circulares, y proporciona funciones de análisis avanzadas como la previsión y el modelado estadístico.
Tableau también ofrece una serie de funciones de colaboración que facilitan a los equipos compartir datos y perspectivas en toda la organización.
Los usuarios pueden publicar sus cuadros de mando en Tableau Server o Tableau Online, donde otros pueden acceder a los datos e interactuar con ellos. Además, Tableau ofrece aplicaciones móviles para iOS y Android.
Osano
Osano es otra excelente empresa de software que ofrece soluciones de gestión de la privacidad y protección de datos para organizaciones.
Las soluciones de Osano incluyen una plataforma de gestión de la privacidad que proporciona un eje central para que las organizaciones gestionen sus políticas de privacidad, cookies y obligaciones de protección de datos.
Esta herramienta permite a las organizaciones crear y gestionar su política de privacidad, rastrear y gestionar el consentimiento, y supervisar y hacer cumplir la privacidad.
La función de descubrimiento de datos de Osano permite a las organizaciones identificar y clasificar los datos personales almacenados en diversos sistemas, incluidas las bases de datos y las aplicaciones en la nube.
Esta plataforma también proporciona un inventario de datos que puede utilizarse para rastrear y gestionar los datos personales a lo largo del tiempo y herramientas que pueden utilizarse para detectar y marcar automáticamente los datos sensibles.
Qlik Sense
Qlik Sense es una plataforma de visualización de datos e inteligencia empresarial desarrollada por la empresa de software Qlik. La plataforma proporciona una serie de herramientas de visualización y análisis de datos que permiten a las organizaciones convertir los datos en perspectivas procesables.
Proporciona un entorno de descubrimiento de datos de autoservicio que permite a los usuarios empresariales crear y explorar visualizaciones de datos interactivas, cuadros de mando e informes.
La plataforma utiliza un motor de datos propio que indexa los datos en tiempo real, lo que proporciona un acceso rápido y flexible a los datos de una amplia gama de fuentes.
Informatica
Informatica es un proveedor de confianza de soluciones de gestión e integración de datos que ayuda a las empresas a maximizar el valor de sus datos. Su herramienta de catálogo de datos ayuda a descubrir y gestionar activos de datos de cualquier tamaño de empresa.
Las empresas pueden escanear e indexar metadatos, crear perfiles de datos y acceder rápidamente a información detallada sobre el linaje de decenas de millones de conjuntos de datos.
Al igual que otras herramientas, también ofrece una interfaz intuitiva para buscar y descubrir activos de datos y proporciona información contextual para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.
Conclusión
En el mundo digital moderno, las organizaciones que aprovechan eficazmente el descubrimiento de datos están mejor equipadas para ofrecer una mejor experiencia al cliente, seguir siendo competitivas y alcanzar sus objetivos empresariales.
Puede que también le interese saber más sobre los datos oscuros para encontrar tendencias y oportunidades ocultas.