Aunque cada vez son m\u00e1s las empresas que recopilan datos, no todas consiguen aprovecharlos de la manera \u00f3ptima. De hecho, en muchas ocasiones las empresas no son capaces de extraer toda la informaci\u00f3n que podr\u00edan de los datos que almacenan ya que el verdadero valor de los mismos no reside en la capacidad de recopilaci\u00f3n o el volumen, sino en el valor que se extrae de los mismos.<\/p>\n
Desde Shapelets<\/strong>, plataforma espa\u00f1ola especializada en Data Science, explican en una nota de prensa\u00a0<\/strong> que \u201cpara extraer todo el potencial de los datos, las empresas tienen que ser capaces de realizar un an\u00e1lisis completo y correcto de los mismos. Solo una buena interpretaci\u00f3n de los datos ayuda a los negocios a extraer informaci\u00f3n \u00fatil que puede mostrar tendencias y aportar informaci\u00f3n relevante para la toma de decisiones, la creaci\u00f3n de nuevos productos o el desarrollo de servicios innovadores\u201d.<\/p>\n As\u00ed, para implementar con \u00e9xito el an\u00e1lisis de datos en una empresa es necesario crear un entorno en el que los cient\u00edficos de datos puedan ser eficientes. Un objetivo para el que Shapelets recoge a continuaci\u00f3n los siguientes consejos:<\/p>\n Usar herramientas de an\u00e1lisis que sean compatibles entre s\u00ed<\/strong>. Uno de los mayores problemas a la hora de analizar los datos es el tiempo que tardan los cient\u00edficos para acceder a la informaci\u00f3n. En muchas ocasiones el acceso a los datos depende de un superior que debe autorizar dicho acceso, lo que genera retrasos en los an\u00e1lisis. Pero no solo eso, sino que, adem\u00e1s, habitualmente las herramientas que usan los equipos utilizan lenguajes o entornos distintos, lo que tambi\u00e9n lo retrasa. Ante eso es importante que a la hora de implementar un equipo de ciencia de datos se busque la eficiencia utilizando herramientas compatibles y que se reduzcan las tareas no eficientes.<\/p>\n Distribuir la informaci\u00f3n obtenida del an\u00e1lisis de datos a todas las esferas de la empres<\/strong>a. En ocasiones los resultados obtenidos tras el an\u00e1lisis de los datos no se llegan a integrar en los procesos de toma de decisiones porque la colaboraci\u00f3n entre departamentos no est\u00e1 desarrollada. Para evitarlo es importante que los equipos de negocio conozcan los procesos que lleva a cabo el cient\u00edfico de datos y los resultados que estos pueden obtener, para que de esta manera se comprenda mejor su trabajo y se le de el valor real que puede ofrecer a la empresa.<\/p>\n Controlar y optimizar el tiempo que se dedica al soporte<\/strong>. Debido al uso de diferentes herramientas, los equipos dedican mucho tiempo a actividades relacionadas con el soporte y mantenimiento. Lo que, evidentemente, reduce el tiempo que se dedica a la extracci\u00f3n y an\u00e1lisis de los datos. Si los administradores de tecnolog\u00eda tienen que dedicar la mayor parte de su tiempo a resolver problemas y actualizar entornos, el tiempo que queda para que los cient\u00edficos de datos realicen su labor sobre las herramientas es menor del deseable.<\/p>\n Disponer de las herramientas que permiten llegar al nivel adecuado de an\u00e1lisis y a un precio razonable<\/strong>. A veces se usan modelos o sistemas de aprendizaje aut\u00f3nomo que no son escalables y no pueden implementarse en las aplicaciones. Lo que supone un desaf\u00edo y un retraso a la hora de realizar an\u00e1lisis o simplemente no les deja realizarlo. Por ello, es importante que las empresas valoren los m\u00e9todos que van a utilizar antes de aplicarlos y verifiquen que son escalables para mejorar en eficiencia.<\/p>\n Dotar al proceso del presupuesto adecuado<\/strong>. El presupuesto que destinan las empresas al an\u00e1lisis de datos es alto, pero siempre hay v\u00edas de mejora. Los cient\u00edficos de datos deben valorar c\u00f3mo obtener los mejores resultados con el presupuesto del que disponen ya que la inversi\u00f3n disponible para estas partidas puede no llegar a cubrir las herramientas necesarias. Por eso, es recomendable que las compa\u00f1\u00edas sean conscientes de las limitaciones que genera no tener los elementos clave por un aspecto de presupuesto, y que bien se incremente si no es el suficiente, o bien se selecciones las plataformas m\u00e1s \u00f3ptimas, si desean obtener mejores resultados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Aunque cada vez son m\u00e1s las empresas que recopilan datos, no todas consiguen aprovecharlos de la manera \u00f3ptima. De hecho, en muchas ocasiones las empresas no son capaces de extraer toda la informaci\u00f3n que podr\u00edan de los datos que almacenan ya que el verdadero valor de los mismos no reside en la capacidad de recopilaci\u00f3n […]<\/p>\n","protected":false},"author":16,"featured_media":1080,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"yoast_head":"\n