Área Data y Arquitectura

Tanto para las empresas líderes, como para aquellas otras que no lo son, la necesidad del análisis de datos es un imperativo para desarrollar con éxito su actividad, es por ello que cada vez cobra más importancia implementar una cultura de datos dentro de las diferentes organizaciones.

En muchas organizaciones se ha abordado el análisis de datos como un “experimento” o como un ejercicio que se limita a acumular datos simplemente porque “puede que valgan para algo en un futuro”. Sin embargo, el único objetivo que justifica los costes asociados a la recolección y análisis de los datos es mejorar la toma de decisiones y sostener tanto el incremento del negocio, como el recorte de los gastos asociados a la actividad de la organización, esto es, que permitan incrementar el beneficio obtenido.

El objetivo de cualquier estrategia alrededor de los datos debe ser la creación de ventajas competitivas que, a su vez, estimulen la demanda de mayores datos, logrando así un círculo virtuoso que permita implantar una estrategia empresarial “dirigida por los datos”.

Actualmente, las organizaciones, gracias a las posibilidades que ofrecen las tecnologías de big data, almacenan cada vez más datos y tienen a su disposición herramientas de análisis potentes.  Sin embargo, la mayor parte de estos datos no está siendo aprovechados, principalmente porque las iniciativas realizadas están centradas en el dato por el dato, no en el impacto que el dato pueda tener en negocio.  Las organizaciones han empezado a darse cuenta de que el establecimiento de culturas del dato es y, continuará siendo en los próximos años, la base para obtener ventajas competitivas.

El objetivo fundamental del Data Lab de Plexus será la colaboración con las empresas en el establecimiento de una cultura del dato que tenga en cuenta, no sólo la acumulación de datos o la implementación de proyectos analíticos espectaculares pero con poco impacto en el negocio, sino la gestión del dato como un activo clave para asegurar el éxito del negocio mediante el desarrollo de estrategias que:

  • Aseguren la calidad, utilidad y veracidad de los datos.
  • Faciliten la reutilización de los datasets existentes.
  • Simplifiquen el análisis del impacto de los datos en el negocio, desde que se crean hasta que son consumidos por procesos analíticos o por aplicaciones operacionales.
  • Faciliten el desarrollo del talento y procesos de negocio que permitan capturar el valor real de la analítica.
  • Implanten plataformas tecnológicas que sostengan las necesidades analíticas actuales y dispongan de la suficiente flexibilidad para hacer frente a necesidades aún no detectadas.

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