Diferencias entre Datos e Información
Comprender la distinción entre datos e información es fundamental en cualquier proceso de toma de decisiones y gestión empresarial.
Datos
- Colección de hechos brutos y desorganizados.
- Los puntos de datos son individuales y no dependen de la información.
- Por sí solos, los datos no tienen sentido ni son suficientes para la toma de decisiones.
- Suelen presentarse en forma de gráficos, números, cifras o estadísticas.
Información
- Sitúa los datos en contexto, trazándolos para proporcionar una visión general de cómo encajan todos.
- Depende de los datos para su existencia y significado.
- Permite la toma de decisiones fundamentadas.
- Cuando los datos se analizan e interpretan, se convierten en información significativa.
- Está organizada y generalmente se presenta a través de palabras, lenguaje, pensamientos e ideas.
Características del Big Data
El Big Data se define por sus ‘Vs’, que describen los desafíos y oportunidades que presenta para las organizaciones.
Volumen
Se refiere a la inmensa cantidad de datos que desbordan a las organizaciones, superando las capacidades de las herramientas de procesamiento tradicionales.
Velocidad
Los datos envejecen con rapidez, por lo que las empresas competitivas necesitan herramientas de inteligencia empresarial capaces de procesarlos y tomar decisiones en tiempo real.
Variedad
Hace referencia a los distintos tipos de datos (estructurados, semiestructurados y no estructurados) y a la complejidad de cómo procesarlos y extraer información de calidad de ellos.
Veracidad
Es un factor crítico; los datos solo resultan útiles a las organizaciones si están limpios, sin errores, y si son fiables y coherentes.
Valor
Trata sobre cómo los macrodatos se consolidan como una nueva ventaja competitiva, aunque solo si se pueden convertir en información útil y de calidad que genere beneficios tangibles.
Etapas de la Ingeniería de Datos
La ingeniería de datos es un proceso estructurado que permite transformar datos brutos en información valiosa.
Preguntar
Esta etapa inicial define el alcance del proyecto, los objetivos y qué se clasificaría como un resultado exitoso.
Preparar
En esta etapa se estima el tiempo de duración del proceso de datos y se representa mediante un cronograma, planificando los recursos necesarios.
Procesar
Los datos se recopilan, almacenan, gestionan y protegen. El acceso seguro a los datos y la privacidad de los participantes son aspectos cruciales.
Analizar
Los analistas examinan los datos para descubrir patrones, tendencias y posibles soluciones al problema planteado o para responder a las preguntas iniciales.
Compartir
Los analistas comparten el informe obtenido y los hallazgos clave. Es fundamental establecer quién tiene acceso a los resultados para mantener la confidencialidad y relevancia.
Actuar
Esta etapa reúne al grupo de analistas con los gerentes o directivos de la compañía para decidir cuál es la mejor forma de implementar los cambios y tomar las medidas basadas en los datos obtenidos.
Herramientas para el Procesamiento y Visualización de Datos
Diversas herramientas facilitan la manipulación, consulta y representación de datos.
Hojas de Cálculo
Son hojas digitales que almacenan, organizan y ordenan los datos. Con estos datos se pueden realizar operaciones matemáticas, aplicar funciones y fórmulas. Las principales aplicaciones de hojas de cálculo son Microsoft Excel y Google Sheets.
Lenguajes de Consulta
Son lenguajes específicos para lanzar preguntas a una base de datos, que suelen estar formadas por tablas que contienen atributos. Ejemplos comunes incluyen SQL.
Herramientas de Visualización
Representan la información de manera gráfica, facilitando la comprensión de grandes volúmenes de datos y la identificación de tendencias. Ejemplos incluyen Tableau o Power BI.
Tipos de Objetivos Estratégicos Empresariales
Los objetivos estratégicos guían la dirección de una empresa y se clasifican según el área de enfoque.
Objetivos Estratégicos Financieros
Son planteados con un horizonte dirigido hacia los beneficios, midiendo los costos y dando forma a los presupuestos. Se centran en las necesidades económicas de la empresa con pasos específicos para alcanzarlas.
Objetivos Estratégicos de Crecimiento
Dirigidos a cómo expandir y aumentar la influencia de la empresa en el mercado. Pueden ayudar a la compañía a planificar el futuro del negocio a medio y largo plazo, incluyendo la expansión de productos, mercados o cuota de mercado.
Objetivos Estratégicos de Formación y Aprendizaje
Creados con el propósito de aumentar el conocimiento y las capacidades del personal, implementando acciones específicas. Se plantean para invertir en el capital humano de la organización.
Objetivos Estratégicos Orientados al Cliente
Algunas empresas desean centrar sus objetivos estratégicos en mejorar la experiencia del cliente, la satisfacción, la retención o la adquisición de nuevos clientes.
Áreas Funcionales Clave de una Empresa
Una empresa se organiza en diversas áreas funcionales, cada una con responsabilidades específicas que contribuyen al éxito general.
Finanzas
Permite automatizar los pagos, los cobros y los procesos financieros periódicos y repetitivos, asegurando la salud económica de la empresa.
Producción
Se ocupa de la planificación de la capacidad de producción, la planificación de los materiales y la generación de nuevos planes de fabricación para optimizar la eficiencia.
Inventario
Gestiona la cantidad de materiales y productos que la empresa necesita para operar, optimizando los niveles de stock para evitar excesos o faltantes.
Servicios al Cliente
Permite realizar el seguimiento de un producto que fue vendido, mejora la relación con los clientes, gestiona los contratos de garantía y recibe las llamadas de los clientes para resolver incidencias y mejorar la satisfacción.
Características de la Fabricación en la Nube (Cloud Manufacturing)
La fabricación en la nube aprovecha la infraestructura de la nube para optimizar los procesos de producción.
Menor Costo
Reduce significativamente la inversión inicial en hardware y software, ya que los recursos se alquilan bajo demanda.
Escalabilidad
La capacidad de la nube aumenta o disminuye a medida que el cliente lo necesite, y este paga solo por el servicio que recibe, lo que permite una gran flexibilidad.
Datos Centralizados
Todos los datos de producción se envían a la nube y allí son almacenados de forma centralizada, facilitando el acceso y la colaboración.
Actualizaciones Automáticas
Las actualizaciones automáticas de software y hardware son gestionadas por el proveedor de la nube, minimizando la preocupación por la brecha de seguridad y el mantenimiento.
No Obsolescencia
No existe el riesgo de obsolescencia tecnológica, ya que la actualización de los programas y la infraestructura de hardware es responsabilidad del proveedor de la nube.
Mayor Colaboración
Facilita el intercambio de datos y la colaboración en tiempo real entre proveedor y cliente, así como entre diferentes departamentos o socios.
Principales Proveedores de Soluciones en la Nube
El mercado de servicios en la nube está dominado por grandes actores que ofrecen una amplia gama de soluciones.
Amazon Web Services (AWS)
Es el proveedor de servicios en la nube más popular del mundo y uno de los primeros en ofrecer sus servicios a particulares, empresas y gobiernos.
Microsoft Azure
Ofrece cientos de servicios dentro de varias categorías, incluyendo computación, redes, almacenamiento, bases de datos, análisis, inteligencia artificial y más.
IBM Cloud
Dispone de una nube pública de última generación que integra Inteligencia Artificial (IA) con una plataforma híbrida que permite integrar servicios de IA en sus soluciones. Incluye servicios IaaS (Infraestructura como Servicio), SaaS (Software como Servicio) y PaaS (Plataforma como Servicio).
Google Cloud Platform (GCP)
Es la nube pública de Google, conocida por su gran capacidad de carga de trabajo, sus capacidades de análisis de datos y su infraestructura global.
Riesgos Comunes de Seguridad y Privacidad de Datos
La gestión de datos conlleva riesgos inherentes que deben ser mitigados para proteger la información sensible.
- Filtraciones de datos
- Pérdida de datos
- Fuga de datos
- Manipulación de datos