Los datos de calidad son
indispensables para el éxito
de la experiencia analítica

24 / 06 / 2016

Los datos de calidad son indispensables para el éxito de la experiencia analítica

Los datos y el análisis de los mismos conforman la base de una “relación cliente” inteligente, ya sea orientado a un consumidor de una tienda en línea, un ciudadano que solicita un pasaporte, un cliente interno o un compañero de trabajo. El uso de datos y estudios analíticos brinda nuevos enfoques que permitirán a las organizaciones de ofrecer información, productos o servicios a medida, los cuales a su vez supondrán una mejora de la experiencia del cliente. No obstante, antes de poder analizar esos datos, se debe estudiar bien la gestión subyacente de los mismos y otros aspectos relacionados con su preparación. Para conseguir el enfoque de análisis óptimo es fundamental disponer de los datos adecuados en el momento oportuno y en buena calidad.

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Sin embargo, la realidad demuestra que los datos, y en especial los que proceden de fuentes externas, no cumplen los estándares deseados. Hasta hoy, la mayoría de las organizaciones se han centrado en el «procesamiento» de datos en lugar de la verdadera «gestión» de los mismos. Los datos son verdaderos activos de las organizaciones y deben de ser tratados como tal.

3 condiciones previas para una buena gestión de datos destinados a estudios analíticos

Por tanto, debemos dar un paso atrás y conseguir que los datos sean realmente adecuados para el análisis. Es imprescindible contar con una plataforma de gestión de datos que sea a la vez robusta y flexible, y que cumpla al menos estos tres requisitos:

  •  Facilidad de uso y flexibilidad

Elija una plataforma que permita a los usuarios, analistas de negocio y científicos de datos preparar los datos ellos mismos.

  •  Posibilidades de integración

Disponer de una plataforma integrada para toda la gestión de datos y las tareas de análisis no solo permite desarrollar más rápido y poner en práctica nuevos enfoques, sino que también simplifica la gestión.

  •  Innovación

La gestión de datos debe ser tan innovadora como las nuevas tecnologías, con funcionalidades como la lectura simple y directa, por ejemplo de grandes cantidades de datos de sensores en tiempo real o datos no estructurados.

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