<\/span>Datos: origen y destino<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n

Hablamos de ingentes cantidades de datos y, seguramente nos quedamos cortos al intentar hacernos a la idea de lo que esto significa. El progreso y abaratamiento de la computaci\u00f3n ha provocado una ilimitada expansi\u00f3n de los dispositivos electr\u00f3nicos y las actividades que desarrollamos con ellos, lo que unido a la universalizaci\u00f3n, celeridad y alta capacidad de las telecomunicaciones, ha dado como resultado la generaci\u00f3n de millones y millones de input por segundo.<\/p>\n\n\n\n

Hoy en d\u00eda todas las acciones que llevamos a cabo, no solo en ambientes profesionales, sino en las rutinas m\u00e1s cotidianas, tienen un alto componente digital del que, quiz\u00e1, ni nos damos cuenta: pagamos con tarjeta, mandamos correos electr\u00f3nicos, nos guiamos con GPS, utilizamos redes sociales, compramos on line, llevamos un m\u00f3vil siempre con nosotros\u2026<\/p>\n\n\n\n

En consecuencia, el volumen de datos disponibles ha crecido, y lo seguir\u00e1 haciendo, exponencialmente<\/strong>, y partimos ya de vol\u00famenes altamente llamativos. Un contador de actividad en la red nos indica que, durante un minuto, se publican m\u00e1s de 500.000 tweets, y se realizan m\u00e1s de 4 millones de b\u00fasquedas en Google. Si lo multiplicamos por los 60 minutos que tiene una hora o los 525.600 con los que cuenta un a\u00f1o, el resultado es inabarcable. Y esto son solamente ejemplos b\u00e1sicos y anecd\u00f3ticos.<\/p>\n\n\n\n

Como vemos, hoy en d\u00eda, casi cualquier actividad deja su huella, emite datos que pueden ser estructurados<\/strong>, con formato y tama\u00f1o predefinidos, como los ERP (Enterprise Resource Planning) o CRM (Customer Relationship Management), o no estructurados<\/strong>, aquellos que no tienen un formato espec\u00edfico, tales como e-mails, sensores, im\u00e1genes, pdf, contenido de los social media… En este punto volvamos a la clasificaci\u00f3n ya mencionada, puesto que todos estos registros necesitan ser compilados, tratados y almacenados, es decir, seguir procesos ETL (Extract, Transformation and Load), para su conversi\u00f3n en informaci\u00f3n visual e intuitiva, que nos ayude en las m\u00e1s diversas actividades: sanidad, cultura, ocio, ciencia\u2026 pero, sobre todo, en la empresa \u00e1mbito en el que nos estamos centrando.<\/p>\n\n\n\n

Para llevar a cabo este proceso, conocidas las fuentes de datos, es obvio que se requiere de herramientas anal\u00edticas<\/strong> para su procesamiento y de profesionales, cient\u00edficos de datos<\/strong>, que hagan su magia de cara a conseguir ese ansiado producto final: la informaci\u00f3n. Aunque la principal exigencia para conseguir resultados verdaderamente transformadores no es externa, si no interna, un cambio de visi\u00f3n, un giro hacia la filosof\u00eda data driven<\/strong>, que promueva la transformaci\u00f3n digital en el conjunto de la empresa.<\/p>\n\n\n\n

<\/span>Beneficios de la Anal\u00edtica de Datos<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n

Bajo este prisma de trabajo, con la ciencia de datos como eje central, los beneficios son innumerables. Pasamos de contar con registros desechados, o que ni si quiera se sab\u00eda que exist\u00edan, a transformarlos en material altamente valioso para la gesti\u00f3n empresarial<\/strong>. Si adem\u00e1s al tratamiento de estos datos le sumamos Inteligencia Artificial y Business Intelligence sus potencialidades son a\u00fan mucho mayores. Del resultado de esta simbiosis nacen, por ejemplo, los sistemas de predicci\u00f3n de la demanda, que dan un paso m\u00e1s proyectando la informaci\u00f3n a futuro, ya que facilitan predicciones de ventas a X tiempo vista, simplificando la toma de decisiones en los departamentos de compras, gesti\u00f3n de almacenes, log\u00edstica… mejorando el conjunto de la cadena de suministro.<\/p>\n\n\n\n

Fij\u00e9monos en los siguientes modelos. \u00bfQu\u00e9 nos aporta la enumeraci\u00f3n de datos de la primera imagen? \u00bfQu\u00e9 podemos ver en la segunda?<\/p>\n\n\n\n