La gran versatilidad de las herramientas para la visualización de datos nos ha ocupado en varias ocasiones anteriores, llevándonos incluso más allá de los límites establecidos tradicionalmente para los entornos Business Intelligence, adentrándonos en ámbitos tan variados como el arte, el deporte o la cultura.

Sin embargo, volviendo al cauce estricto de la inteligencia de negocios, sabemos que la toma de decisiones es asunto clave que reviste cada día una mayor complejidad dado el creciente volumen y variedad de datos manejados, las cada vez más persistentes y generales exigencias de movilidad de los miembros de una organización y la rápida capacidad de respuesta requerida por los grandes cambios y las constantes fluctuaciones de un mercado en imparable evolución.

Venimos asistiendo, en los últimos tiempos, a un auge espectacular de las herramientas de visualización de datos que sobrepasan y desbordan los límites del Business Intelligence, aunque sea en este marco donde hayan nacido, crecido y se estén desarrollando de un modo principal.

Datos y tecnología, dos ámbitos aparentemente fríos, que en manos de artistas contemporáneos logran converger humanizándose y poniéndose al servicio de una de las actividades humanas más antiguas y ancestrales: la creación artística.

Son muchos los expertos que se han atrevido a vaticinar, para el siglo XXI, el papel fundamental que desempeñará la visualización de datos en múltiples ámbitos del quehacer humano.

Efectivamente, no solo aluden a las herramientas de visualización utilizadas en un contexto estrictamente empresarial: su referencia se amplía concediendo a la interfaz un rol protagonista en ámbitos aparentemente tan alejados de los negocios como el del arte y la cultura. Es más, auguran que tanto la interfaz como las nuevas herramientas de visualización serán mucho más que meros elementos (aunque con funciones destacadas) en el ámbito cultural: conformarán, según sus previsiones, un nuevo paradigma.

La minería de datos es capaz de informar sobre eventos importantes hasta el momento desconocidos, permitiendo realizar pronósticos fiables, que hacen posible tomar acción en condiciones de riesgo mínimas. La técnica que se utiliza para llevar a cabo estas hazañas se denomina modelado. Los modelos de data mining se originan, ya sea como un conjunto de ejemplos o como una relación matemática, en base a los datos de situaciones sobre las que se conoce la respuesta, primer paso para luego aplicar el modelo a otros eventos donde existen cuestiones por resolver.

Las técnicas de modelado no son de nueva aparición, sino que han estado disponibles durante décadas, aunque sólo recientemente se ha logrado alcanzar la capacidad de almacenamiento de datos y de comunicación necesarios para recoger y guardar grandes volúmenes informacionales. A ellos hay que añadir la potencia de cálculo necesaria para automatizar las técnicas de modelado, que permite trabajar directamente sobre los datos.

Data mining marketing es la combinación infalible para una amplia gama de sectores como el retail, las finanzas o los seguros. La minería de datos, o el descubrimiento de conocimiento, es el proceso asistido por ordenador de la excavación y el análisis de enormes conjuntos de datos para extraer su significado.

Las herramientas de minería de datos predicen comportamientos y tendencias futuras, permitiendo a las empresas a tomar decisiones proactivas, basadas en el conocimiento. Para ello, son capaces de responder a las preguntas de negocio que tradicionalmente eran demasiado complejas o requerían de un tiempo excesivo de resolución.

En un proyecto educativo, general o de centro, la definición de la política educativa es un elemento central para encuadrar el resto del contenido del proyecto. La descripción de los objetivos generales y las intenciones del centro o la institución encargada de su redacción es, pues, el primer paso a realizar, pero por supuesto no el único y, ni mucho menos, el capítulo que presentará mayores retos y dificultades a la hora de ser definido.

En Lantares, sabemos que los datos de calidad son la clave del éxito en los negocios. Lograr el nivel de data quality deseado, mantenerlo y preservarlo son cuestiones que marcan la diferencia entre empresas pero ¿sabes en qué punto se encuentra la tuya? ¿Conoces el estado de la calidad de los datos en tu negocio?

La calidad de los datos ha de trabajarse desde la base de cualquier proyecto, conformando iniciativas con entidad propia que garanticen que la consistencia, integridad, exactitud, actualización y completitud de los datos son una realidad. Son muchas las acciones empresariales que necesitan apoyarse en ella:

La forma de llevar a cabo la planificación de las medidas destinadas a preservar la calidad de los datos impactará de forma decisiva en los resultados del análisis. Se trata de ir un paso más allá de la simple garantía de disponibilidad, completitud, relevancia y volumen suficientes de los datos. Hay que elaborar un programa donde se determine el modo de actuar, se definan objetivos y se designe a los responsables de cada iniciativa y acción a tomar.

Confundir data profiling con evaluación de la calidad de los datos es un problema más frecuente de lo que pudiese parecer a simple vista. A pesar de tratarse de funciones relacionadas, no se ocupan de los mismos aspectos y, sin embargo, todavía hay mucha gente, incluso en entornos de gestión de datos, que emplea ambos términos de forma indistinta.

Cuanto más se avanza en el desarrollo de software y aplicaciones para dar respuesta a todo tipo de necesidades, y cuanto mejores y más completas son las soluciones ofrecidas (habitualmente de pago), más rápido proliferan sus homólogas baratas (o incluso gratuitas), a menudo presentadas como verdaderas alternativas.

Desde herramientas para la edición de textos, traducción asistida por ordenador (TAO) o almacenaje en la nube, hasta software de diseño, contabilidad y/o edición multimedia, difícilmente encontraremos algún campo, por especializado que sea, sin cubrir por aplicaciones y programas gratuitos.