Hace unos años, las decisiones se basaban principalmente en opiniones, suposiciones y una combinación compleja de notas y registros históricos que reflejaban resultados pasados, y no en datos, los cuales podían o no ser relevantes para el futuro.
Hoy en día, las organizaciones recurren a los datos y la tecnología para comprender los resultados del pasado y prever las necesidades futuras de la empresa.
Esto les permite gestionar aspectos tan diversos como proveedores, inventarios, expansión a nuevas ubicaciones, productos y servicios, así como contratación, capacitación e inversiones, sin embargo, el exceso de datos también puede generar complicaciones.
Si los datos no se recogen, gestionan y analizan de manera eficiente, pueden resultar abrumadores y dificultar la toma de decisiones.
Según algunas estimaciones, los datos incorrectos le cuestan a las empresas globales más de 5 billones de dólares anualmente.
La visión de datos lleva la información al siguiente nivel al ofrecer un análisis completo y características de garantía de calidad que permiten a los analistas y usuarios identificar rápidamente errores, mejorar la calidad de los datos y aumentar la productividad.
Las empresas pueden aprovechar el poder de las estadísticas y el aprendizaje automático para descubrir información clave que impulse decisiones más efectivas y mejore la calidad global de los datos.
Al integrar aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural y automatización dentro de soluciones avanzadas de análisis, las empresas pueden mejorar los resultados y ayudar a sus equipos con análisis aumentados, diseñados como soluciones de autoservicio para los usuarios de negocio.
Esto permite que el equipo pueda recopilar y analizar información con la seguridad de que la calidad de los datos está garantizada y los resultados serán claros y precisos.
Cuando una solución analítica se construye sobre esta base, con herramientas y técnicas avanzadas para respaldar a los usuarios, la empresa puede asegurar la adopción de la herramienta y lograr resultados positivos.
Los usuarios no necesitan aprender sistemas complejos ni depender de científicos de datos o analistas para obtener respuestas.
Las herramientas que apoyan la visión de datos incluyen diversas técnicas de gestión de calidad de datos.
Estas herramientas permiten a los usuarios interactuar con los conjuntos de datos de manera específica, proporcionando información clara y útil para tomar decisiones y desarrollar estrategias. Algunas de las características clave que deben buscarse son:
- Resumen general: muestra el índice de calidad de los datos en porcentaje, reflejando el nivel de calidad del conjunto de datos. Indica la calidad del conjunto de datos y el número de columnas, incluyendo información sobre los valores faltantes, duplicados y las columnas de medición y dimensión.
- Observaciones: resalta todas las inconsistencias y anomalías encontradas en el conjunto de datos, junto con los nombres de las columnas afectadas.
Al hacer clic en un nombre de columna, se puede acceder a información detallada sobre ese problema y recomendaciones para corregirlo.
- Análisis de columnas: presenta detalles sobre cada columna del conjunto de datos, categorizándolas por tipo y mostrando valores de ejemplo, valores faltantes, los valores más y menos frecuentes, valores únicos y el índice de calidad de cada columna.
- Asociaciones de columnas: muestra las relaciones entre las columnas, ayudando a comprender cómo se conectan entre sí. Cuanto mayor sea el índice de asociación, más fuerte será la relación entre las columnas.
- Importancia de las características: identifica automáticamente la variable objetivo y sus principales predictores en el conjunto de datos, mostrando también el impacto de cada predictor sobre la variable objetivo. Esto facilita la selección de los predictores más importantes, lo que simplifica la creación de modelos predictivos efectivos.
- Análisis de valores faltantes: proporciona una visión general de los valores faltantes en todas las columnas del conjunto de datos.
Los gráficos muestran tanto los valores no faltantes como los valores faltantes, permitiendo identificar rápidamente las columnas con datos incompletos.
- Metadatos de columnas: ofrece información sobre la actualización del conjunto de datos, como la última fecha de modificación y publicación.
También incluye detalles sobre el tipo de dato, tipo de columna y el valor de muestra de cada columna en el conjunto de datos.
- Configuraciones: permite personalizar el proceso de cálculo de la visión de datos para los conjuntos de datos, reduciendo la carga y el tiempo de procesamiento.
Las herramientas y técnicas de análisis de datos y gestión de calidad de datos proporcionan un conjunto completo de funciones que permiten a los usuarios identificar errores, mejorar la calidad de los datos y aumentar la productividad.
Los usuarios pueden descubrir ideas valiosas y mejorar la calidad general de los datos con recomendaciones claras para actuar de manera rápida y efectiva.
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