El descubrimiento de datos se ha convertido en un aspecto crucial de las empresas modernas, ya que se esfuerzan por dar sentido a las enormes cantidades de datos que se generan todos los días.
Veamos qué es este descubrimiento de datos y cómo se hace.
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¿Qué es el descubrimiento de datos?
El descubrimiento de datos es el proceso de identificar, explorar y comprender datos dentro de una organización para descubrir información e impulsar el valor empresarial.
Implica recopilar y analizar datos de muchas fuentes utilizando métodos como la visualización de datos, el aprendizaje automático y el análisis estadístico para encontrar patrones y relaciones en los datos.
Los usuarios comerciales realizan con frecuencia este proceso, que puede ser facilitado por herramientas y tecnologías que brindan una interfaz fácil de usar para trabajar con datos.
Importancia del descubrimiento de datos
El descubrimiento de datos es un aspecto crucial de la inteligencia comercial porque ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas basadas en los conocimientos obtenidos de sus datos.
Esto ayuda a descubrir relaciones ocultas en los datos, lo que proporciona información valiosa que puede impulsar el crecimiento y el éxito empresarial.
Al aprovechar los conocimientos obtenidos del proceso de descubrimiento, las organizaciones pueden literalmente obtener una ventaja competitiva al tomar decisiones inteligentes, predecir tendencias y mantenerse a la vanguardia.
Proceso de descubrimiento de datos
Este proceso generalmente implica los siguientes tres pasos:
Preparación
Este es el primer paso en el proceso de descubrimiento de datos, que implica recopilar, limpiar y transformar datos de varias fuentes en un formato utilizable.
Visualización
En este paso, los datos se transforman en representaciones gráficas como tablas y gráficos para identificar los patrones entre los datos.
Análisis de los datos
Aquí es donde se generan los conocimientos de los datos. Los analistas de datos usan herramientas como modelos estadísticos, algoritmos de ML y análisis predictivo para identificar tendencias y patrones en los datos.
Todo el proceso puede ser iterativo, y es esencial repetir los pasos varias veces para garantizar que se incluyan todos los datos relevantes y para refinar continuamente los resultados.
Casos de uso de descubrimiento de datos
El descubrimiento de datos se puede utilizar para una variedad de cosas, desde simplificar las experiencias del consumidor hasta mejorar los procesos comerciales de back-end.
De hecho, los casos de uso aumentarán a medida que las empresas descubran nuevas oportunidades a partir de sus estudios, ya que los algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático ahora permiten ejercicios de descubrimiento de datos más complicados y exigentes.
Echemos un vistazo más de cerca a algunos de los casos de uso de descubrimiento de datos más populares.
#1. Análisis de clientes
En el comercio minorista, las finanzas y otras industrias centradas en el cliente, el descubrimiento de datos se puede utilizar para comprender el comportamiento y la demografía del cliente. Puede ayudar a las organizaciones a personalizar la experiencia de sus clientes y tomar decisiones informadas sobre sus estrategias de marketing y ventas.
#2. Detección de fraude
El descubrimiento de datos también se puede utilizar en la industria financiera para detectar actividades fraudulentas al identificar patrones de transacciones que se desvían del comportamiento típico.
#3. análisis de la cadena de suministro
Se puede utilizar para optimizar y aumentar la eficiencia de los procedimientos de la cadena de suministro en las industrias de fabricación y logística. Para encontrar áreas potenciales de mejora, el proceso de descubrimiento puede incluir la revisión de los datos de desempeño del proveedor, los cronogramas de entrega y el estado del inventario.
#4. Análisis de salud
El descubrimiento de datos en el cuidado de la salud puede ayudar a mejorar los resultados de los pacientes y reducir los gastos médicos.
Factores a buscar en una herramienta de descubrimiento de datos
Al elegir una herramienta de descubrimiento de datos, es importante tener en cuenta las siguientes características:
Interfaz simplificada
La herramienta debe tener una interfaz fácil de usar que permita a los usuarios comerciales explorar y analizar datos fácilmente sin necesidad de conocimientos técnicos.
Integración de datos
potencial de integración con una amplia gama de fuentes de datos, incluidas bases de datos, hojas de cálculo, etc.
Escalabilidad
La aplicación debe poder manejar grandes cantidades de datos y escalar para satisfacer las crecientes necesidades de la organización.
Visualización de datos
La herramienta debe estar equipada con poderosas capacidades de visualización de datos, incluida la capacidad de crear tablas, gráficos y paneles interactivos que se pueden usar para explorar y comprender los datos.
Capacidades de aprendizaje automático
La herramienta debe tener capacidades de aprendizaje automático integradas, como análisis predictivo y motores de recomendación para ayudar a las organizaciones a descubrir información y patrones en sus datos.
Colaboración
Los usuarios deberían poder compartir ideas, reseñas e infografías con otros miembros del equipo que utilizan la aplicación, lo que debería fomentar la colaboración.
Seguridad y privacidad
Debe poder proteger datos confidenciales y cumplir con las normas de privacidad, como GDPR.
Soporte y Documentación
Se debe proporcionar un conjunto completo de instrucciones, materiales de capacitación y soporte técnico con la herramienta.
Precios
El precio de la herramienta debe coincidir con las necesidades y el presupuesto de la organización.
Teniendo en cuenta todos estos factores, hemos resumido una lista de las mejores herramientas para realizar el descubrimiento de datos.
administrar el motor
ManageEngine Endpoint DLP (Data Loss Prevention) es una solución de software diseñada para ayudar a las organizaciones a proteger los datos confidenciales contra el robo, la pérdida accidental o el acceso no autorizado.
Proporciona monitoreo y seguridad en tiempo real para puntos finales como computadoras portátiles, computadoras de escritorio y servidores. Además, puede ayudar a las empresas a prevenir violaciones de datos y cumplir con regulaciones como HIPAA y GDPR.
Proporciona capacidades de descubrimiento de datos que permiten a las organizaciones identificar y proteger información confidencial, como información de identificación personal (PII), información financiera y datos comerciales confidenciales.
Esta herramienta escanea los puntos finales en busca de datos confidenciales y los clasifica según políticas predefinidas.
Cuadro
Cuadro es un software de visualización de datos e inteligencia empresarial para explorar, analizar y presentar datos.
Con su interfaz avanzada de arrastrar y soltar y la variedad de opciones de visualización, Tableau facilita que las empresas de todos los tamaños conviertan sus datos en información procesable.
Esta herramienta es compatible con una amplia gama de tipos de gráficos, incluidos gráficos de barras, gráficos de líneas y gráficos circulares, y proporciona funciones de análisis avanzadas, como pronósticos y modelos estadísticos.
Tableau también ofrece una variedad de funciones de colaboración que permiten a los equipos compartir fácilmente datos e información en toda la organización.
Los usuarios pueden publicar sus tableros en Tableau Server o Tableau Online, donde otros pueden acceder, interactuar y proporcionar datos. Además, Tableau ofrece aplicaciones móviles para iOS y Android.
osano
osano es otra excelente compañía de software que brinda soluciones de gestión de privacidad y protección de datos a las organizaciones.
Las soluciones de Osano incluyen una plataforma de administración de privacidad que proporciona un centro central para que las organizaciones administren sus políticas de privacidad, cookies y obligaciones de protección de datos.
Esta herramienta permite a las organizaciones crear y administrar su política de privacidad, rastrear y administrar el consentimiento y monitorear y hacer cumplir el cumplimiento de la privacidad.
La función de descubrimiento de datos de Osano permite a las organizaciones identificar y clasificar los datos personales almacenados en varios sistemas, incluidas las bases de datos y las aplicaciones en la nube.
Esta plataforma también proporciona un inventario de datos que se puede usar para rastrear y administrar datos personales a lo largo del tiempo y herramientas que se pueden usar para detectar y marcar automáticamente datos confidenciales.
QlikSense
QlikSense es una plataforma de visualización de datos e inteligencia empresarial desarrollada por Qlik, una empresa de software. La plataforma proporciona una variedad de herramientas de visualización y análisis de datos que permiten a las organizaciones convertir los datos en información procesable.
Proporciona un entorno de descubrimiento de datos de autoservicio que permite a los usuarios empresariales crear y explorar visualizaciones de datos, paneles e informes interactivos.
La plataforma utiliza un motor de datos patentado que indexa los datos en tiempo real, lo que proporciona un acceso rápido y flexible a los datos de una amplia gama de fuentes.
Ciencias de la Computación
Ciencias de la Computación es un proveedor confiable de soluciones de gestión e integración de datos que ayudan a las empresas a maximizar el valor de sus datos. Su herramienta de catálogo de datos ayuda a descubrir y administrar activos de datos de empresas de cualquier tamaño.
Las empresas pueden escanear e indexar rápidamente metadatos, datos de perfiles y acceder a información detallada sobre el linaje en decenas de millones de conjuntos de datos.
Al igual que otras herramientas, también ofrece una interfaz intuitiva para buscar y descubrir activos de datos y proporciona información contextual para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.
Conclusión
En el mundo digital moderno, las organizaciones que aprovechan de manera efectiva el descubrimiento de datos están mejor equipadas para brindar una mejor experiencia al cliente, seguir siendo competitivas y lograr sus objetivos comerciales.
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