El 'journey' hacia la analítica avanzada de datos

Convertirse en una compañía data driven que toma decisiones basadas en datos implica una serie de pasos para lograr ejecutar una verdadera analítica avanzada.

El journey comenzaría con la identificación de casos de uso o de negocio que tengan impacto real, ya sea por estrategia, rentabilidad, etc. El siguiente paso consistiría en implementar una base o arquitectura adecuada, considerando elementos como la seguridad, el rendimiento, la fiabilidad o la economía de escala…, para lo cual la nube pública se identifica como tecnología clave y diferencial. Sobre esta plataforma podremos comenzar a desarrollar las primeras aplicaciones de Big Data o de analítica descriptiva, generalmente mediante un data lake que permita implementar diferentes casos de uso descriptivos y que sea origen de la democratización de la información en la compañía.

A partir de aquí, se podrá desarrollar una analítica más compleja, con un enfoque predictivo o prescriptivo, basada generalmente en tecnologías machine learning. Utilizando como base la información actual, es posible generar modelos que describan lo que pasará a continuación o lo que se debería hacer a continuación. Es precisamente este ciclo el que permite que, ingestando nueva información en el data lake o generando nuevos data lakes, se puedan elaborar nuevos casos de uso.

El último paso nos lleva a operar, gestionar y monitorizar este tipo de aplicaciones, que, al estar basadas en nube pública y en datos, utilizan una metodología llamada DataOps, que combina el conocimiento de la operación en la nube y el conocimiento del flujo de datos de negocio que se da en la aplicación. Combinación que permitirá monitorizar plataformas con altísima complejidad tecnológica y de tratamiento de la información.

Es entonces cuando podremos comenzar a tomar decisiones de valor para el negocio basadas en lo que nos dicen nuestros propios datos.

Adelina Sarmiento

CMO de Keepler Data Tech