Problemas Comunes de las Empresas con sus Datos (RESUELTO)
La correcta gestión de los datos sigue siendo un desafío clave para muchas empresas. La fragmentación, el acceso limitado y la calidad deficiente de los datos dificultan la toma de decisiones y la optimización de procesos. A continuación, exploramos problemas comunes con los datos en las empresas y mencionaremos las soluciones que el equipo de analistas de datos de Cloud Levante desarrolla, inclyendo ETL y Data Lakes entre otros.
Datos Fragmentados
Problema: La información de los clientes está dispersa en diversas plataformas (CRM, redes sociales, sitio web), lo que impide obtener una visión unificada y dificulta ofrecer una experiencia consistente al cliente.
Solución: Implementar una plataforma de gestión de datos maestros (MDM) que centralice los datos de diferentes fuentes. Complementar esto con un data lake que permita almacenar grandes volúmenes de datos de forma no estructurada y procesarlos para obtener insights de valor, integrando procesos ETL para la sincronización y consolidación de la información.
Datos Obsoletos
Problema: La falta de actualización de la información de los clientes lleva a que se utilicen datos obsoletos, afectando la eficacia de las comunicaciones y desperdiciando recursos en campañas fallidas.
Solución: Implementar herramientas de calidad de datos que realicen actualizaciones automáticas de manera periódica, combinadas con procesos de validación continua. Si los datos provienen de múltiples fuentes, un data lake ayuda a capturar datos históricos y mantener versiones actualizadas para una fácil comparación y actualización.
Dificultad para Acceder a los Datos
Problema: Obtener acceso a datos críticos es complicado y requiere la intervención de múltiples equipos, lo que retrasa la toma de decisiones estratégicas.
Solución: Desplegar una arquitectura de autoservicio para los datos, combinando sistemas de permisos basados en roles (RBAC) y gobernanza centralizada.
Falta de Integración entre Sistemas
Problema: Los sistemas de inventario, ventas y reservas no están integrados, lo que genera inconsistencias en los datos, desajustes de inventario y una planificación de recursos deficiente.
Solución: Implementar un middleware o soluciones de integración que conecten los diferentes sistemas en tiempo real. Además, un data lake puede actuar como punto de convergencia para todos los datos de diferentes sistemas, asegurando que cualquier proceso de análisis cuente con la información consolidada y actualizada.
Problemas de Calidad de Datos
Problema: Los datos incorrectos o incompletos en las bases de datos, como direcciones o información de contacto errónea, resultan en retrasos y sobrecostos en la cadena de suministro.
Solución: Implementar herramientas de validación y limpieza de datos que identifiquen errores automáticamente. Además, se pueden aplicar procesos de deduplicación y enriquecimiento. Un enfoque centrado en la calidad de datos ayudará a mejorar la integridad y la confiabilidad de la información.
Falta de Gobernanza de Datos
Problema: La ausencia de políticas claras para el acceso a los datos expone la empresa a brechas de seguridad y a la exposición de información sensible.
Solución: Definir políticas de gobernanza de datos que incluyan permisos, auditoría de acceso y cifrado de información sensible. Utilizar sistemas que permitan un control de acceso robusto para proteger los datos sensibles, asegurando que solo personal autorizado tenga acceso a la información relevante.
Dificultad para Analizar
Problema: Los datos están desorganizados, almacenados en formatos variados y dispersos, lo que dificulta el análisis eficiente y retrasa la toma de decisiones.
Solución: Estandarizar los formatos de datos mediante procesos ETL. Además, se puede considerar un data lake para almacenar grandes volúmenes de datos en sus formatos originales. El uso de herramientas de big data permite procesar esa información a gran escala, extrayendo insights valiosos de manera más eficiente.
Incapacidad para Escalar
Problema: La infraestructura de datos no soporta el crecimiento rápido de la empresa, resultando en tiempos de respuesta lentos y análisis en tiempo real imposibles de realizar.
Solución: Migrar a una infraestructura en la nube con escalabilidad horizontal. Esto permite manejar el aumento de datos sin problemas, asegurando que la empresa pueda seguir creciendo sin interrupciones en el análisis de datos.
Los desafíos con los datos en las empresas son comunes, pero no insuperables. Con las soluciones correctas, como soluciones ETL, arquitecturas autoservicio y el uso estratégico de data lakes, las empresas pueden resolver problemas de fragmentación, acceso, calidad y escalabilidad. Esto no solo mejora la eficiencia operativa, sino también la toma de decisiones estratégicas, optimizando el uso de los datos en todos los niveles.
