Los analistas de datos en el proceso de transformación digital
El paradigma ha cambiado. Las empresas hoy en día necesitan medir y escuchar a sus clientes y moverse en un mundo de datos que requieren de análisis especializados generados por analistas calificados. En este mundo de negocios cada vez más impulsado por las métricas exige cada vez más acceder a datos confiables y que puedan ser compartidos con toda la estructura de trabajo para poder atender a los clientes de manera adecuada y tomar las mejores decisiones.
Un ejemplo concreto de esta nueva manera de operar de las organizaciones empresariales es que industrias que no tienen que ver con las Tecnologías de la Información han empezado a crear puestos ejecutivos con perfil enfocado a lo digital como CDO (Chief Data Officer) y un CIO (Chief Information Officer).
Los analistas
Una estructura para los equipos empresariales que aporta gran valor es la división del trabajo de analistas: hay unos quienes investigan el contexto comercial del proceso, que luego se pasa a otro grupo de analistas que pueden utilizar los datos para enriquecer su comprensión del proceso. Están claros los roles: analista de negocios y analista de datos.
Si bien, una persona podría realizar las tareas en ambos roles, hay un mayor beneficio al tener dos analistas con una clara distinción entre sus roles. Los beneficios radican en la creación de velocidad y eficiencia al trabajar problemas complejos. Una demarcación de roles evita la multitarea entre el análisis empresarial y la investigación a nivel de datos (procesamiento de datos, matemáticas encadenadas). Esto aumenta la productividad a través de la especialización de habilidades y al reducir la necesidad de cambiar entre estas tareas.
Proceso de transformación de datos
Comprender cómo se calculan los datos y el valor para la organización es útil para implementar un marco. Un proceso empresarial que transforma los datos se puede dividir en cinco partes:
1. Proveedores
2. Entradas
3. Proceso
4. Productos
5. Clientes
Los analistas de negocios analizan Proveedores y Clientes (para comprender los resultados del proceso de negocio), mientras que el analista de negocios de datos analizará Entradas, Procesos y Productos (para comprender los resultados de datos del proceso). Al hacerlo, se busca combinar los resultados comerciales y de datos en un conjunto de requisitos verdaderos que definen el proceso de transformación de datos.
El proceso en sí mismo puede optimizarse si es necesario, siempre que el resultado de la transformación de datos y la necesidad comercial sea el mismo (o mejor) que el anterior.
Al aplicar esta metodología y método de trabajo, hay que tener en cuenta lo siguiente:
- Usar marcos y herramientas para estructurar el pensamiento: la abstracción de una cadena de datos se presenta en términos de recolección, ingestión, transformación, cálculo y publicación. Cada paso tiene una definición y un conjunto abstracto de requisitos, por ello, la creación de un flujo de proceso con un objetivo para cada paso brinda claridad en el proceso en curso.
- Indagar en la infraestructura: a menudo las reglas comerciales se almacenan y definen en la infraestructura existente. Se puede profundizar programáticamente en el banco de datos para estructurar esta información de una manera más accesible.
- Supuestos de prueba: el trabajo inicial siempre tiene un costo menor. Cualquier exploración de datos y procesos previa al desarrollo es un tiempo bien empleado.
- Considerar la imagen más amplia: es probable que existan funciones y marcos comunes en todas las canalizaciones de datos. Desarrollar estos procesos iniciales acelera la creación de futuros canales de datos.
- Continuar interactuando con el negocio y las partes interesadas: el proceso de llevar a cabo el análisis de datos de ninguna manera es independiente de las metodologías que buscan retroalimentación continua durante el análisis; esto ayudará a corregir el curso asegurando que el trabajo genere más resultados de impacto.
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Fuentes: ITUser / TICbeat / CIO.com
