Contar con datos de calidad es hoy uno de los principales valores al alza en cualquier sistema corporativo de gobernanza y gestión de la información. Efectivamente, la calidad de datos como nueva magnitud a considerar ha penetrado con fuerza en la escala de prioridades de toda analítica de negocio, hasta el punto de devenir un factor determinante de su éxito o fracaso.

Minería de datos: qué es  

El data mining o minería de datos, de la que nos hemos ocupado en otras ocasiones, es un proceso que permite comprender los datos almacenados en las bases y almacenes corporativos antes de pasarles el cepillo, es decir, en estado bruto, con el fin de detectar cuáles cumplirán mejor su misión a la hora de aportar información relevante para la organización y que generen el conocimiento adecuado para apoyar la correcta toma de decisiones.  

Cuando hablamos del diseño y la definición del Balaced Scorecard (o Cuadro de Mando Integral, CMI), normalmente nos fijamos en alguno de sus principales elementos constitutivos como los objetivos y la estrategia, o los indicadores clave de desempeño (KPI). Sin embargo, en pocas ocasiones atendemos a una de las cuestiones más fundamentales sobre las que se sustenta cualquier CMI: la misión, la visión de negocio y los valores de la compañía.

A veces los términos asociados con el Business Intelligence pueden resultar algo cargantes y complejos, sobre todo para los más profanos en la materia. Sin embargo, en pocos ámbitos como en el de la inteligencia de negocios (y, por extensión, en todo el sector de las soluciones TI) es necesario ser rigurosos en el empleo de las expresiones, muchas de ellas similares pero con matices diferenciadores sumamente importantes.

Los modelos predictivos se pueden utilizar para anticipar los patrones de compra de los clientes, para construir campañas de marketing más eficientes orientadas a los medios de comunicación social y para dejar atrás a la competencia. En la era big data el conocimiento es poder y los datos son la llave del cofre del tesoro.

La técnica del modelado predictivo se basa en modelos de datos que se utilizan para anticipar futuros patrones de compra de los clientes. En concreto, los modelos predictivos pueden ayudar a:

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Hemos insistido en numerosas ocasiones en el hecho de que contar con un gran volumen y variedad de datos no es una condición suficiente (aunque sí necesaria) para apoyar adecuadamente la toma de decisiones en cualquier proyecto empresarial; se requiere, además de ello, contar con las herramientas adecuadas para sacarles el máximo partido.

Además de la planificación financiera, todo el trabajo de investigación, análisis y reporting que hay detrás de cada uno de estos planes permite generar informes de gestión, analizar tendencias financieras, calcular los efectos monetarios de las decisiones de negocios potenciales y aconsejar a los responsables de la empresa en su toma de acción.

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La integridad de datos aplicada al social media analytics es importante, especialmente si las decisiones críticas de negocio se basan en información procedente del exterior. La obtención de datos precisos para el análisis de medios sociales requiere entender el concepto de calidad de datos de forma extensiva, no centrándose sólo en los atributos del dato en sí mismo, sino yendo más allá y buscando la coherencia, la contextualización y la minimización o ausencia de interferencias. Trabajar por una recogida de información así planteada es hacerlo en las condiciones adecuadas de integridad de datos.

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Una base de datos es una colección de información organizada que permite acceder de forma eficiente a los datos que contiene. La información recopilada puede estar en cualquier formato e incluso los datos almacenados contenerse en una combinación de formatos diferentes. A mayor volumen y complejidad de configuración de los datos contenidos, más importante es la flexibilidad, la escalabilidad y el acceso garantizado a la base de datos.

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La rotura de stock es cosa del pasado. El desabastecimiento, conocido en inglés como stockout, se puede evitar si se entiende la causa y no sólo se tratan los síntomas. De esta forma se puede actuar de forma proactiva, poniendo medidas antes de que se produzca el problema. En cualquiera de los casos, disponer de la información adecuada resulta esencial.

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