El tiempo es uno de los factores más críticos en los negocios. Desde la interconexión global de las empresas, las decisiones deben tomarse con rapidez y, en ocasiones, tener un efecto inmediato. Dado que los análisis de datos son cada vez más la base de las decisiones, los análisis rápidos de datos no son por tanto un fin en sí mismos, sino que en muchos casos son decisivos para el éxito.

El análisis de datos en tiempo real se ha convertido en un estándar en muchos ámbitos empresariales. Pero el análisis rápido de datos también desempeña un papel importante en la motivación y la productividad de los empleados. No hay nada más molesto que un reloj de arena que no para de correr y los consiguientes tiempos de espera que no se pueden aprovechar con sensatez.

1. garantizar una calidad óptima de los datos

El primer paso eficaz para agilizar el análisis de datos ya está en marcha. de del análisis real de los datos. Antes de cada análisis, debe comprobarse la calidad de todos los datos pertinentes. Los procesos de limpieza manual son uno de los factores que más tiempo consumen en los proyectos de ciencia de datos. Por eso se recomienda, Medidas automáticas y rutinarias adoptar medidas para garantizar una Calidad de los datos garantizar. Con la limpieza y el perfilado de datos, los datos pueden limpiarse y dotarse de todos los metadatos pertinentes. Esto permite identificarlos más rápidamente en las búsquedas, lo que en general agiliza los procesos.

2. soluciones en la nube para un análisis de datos más rápido

Las soluciones en la nube ofrecen numerosas ventajas de las que pueden beneficiarse las empresas. Una de ellas es que, a menudo, los análisis de datos pueden realizarse más rápidamente que con las soluciones locales. Las razones son múltiples. En la Nube por ejemplo, se puede acceder a los datos pertinentes de forma muy rápida y selectiva. Por un lado, los sistemas internos son muy complejos y especializados, por lo que no siempre están optimizados para un acceso rápido a los datos. A diferencia de los proveedores de la nube, las empresas no siempre pueden utilizar el hardware más moderno y rápido. Además, la nube evita el peligro de que los datos se almacenen dispersos por toda la empresa. Quien confía en una Solución en la nube tiene un lugar centraldonde se almacenan todos los datos pertinentes.

3. la estrategia de datos debe ser correcta

Muchas empresas dedican mucho tiempo a recopilar, archivar y gestionar grandes cantidades de datos. Esto cuesta mucho tiempo y mucho dinero. En lugar de ralentizar la velocidad del sistema con numerosos proyectos de datos no orientados, según nuestra experiencia tiene sentido centrarse en unos pocos Centrarse en unos pocos casos de uso rentables y perspicaces. Los resultados están disponibles más rápidamente y pueden formarse equipos ágiles encargados de los proyectos de análisis de datos. Se caracterizan por ser independientes de las rígidas jerarquías de las empresas. A menudo es necesario pensar "fuera de la caja".

4. desmantelar sistemáticamente los sistemas heredados

Como ya se ha mencionado, la velocidad de los análisis de datos suele resentirse con los llamados sistemas heredados. También conocidas como "sistemas heredados", estas estructuras informáticas ralentizar la digitalización de las empresas en general. El término sistemas heredados se refiere tanto a sistemas de hardware como de software. Incluso con estos últimos, suele merecer la pena recurrir a los programas más recientes. Muchas empresas rehúyen las inversiones, a veces nada desdeñables, en una nueva arquitectura informática e intentan trabajar con el hardware existente el mayor tiempo posible.

Las inversiones se amortizan rápidamente. A menudo, los sistemas antiguos se asocian a costes significativamente más elevados debido al mantenimiento y a los largos tiempos de espera que los nuevos. Como ya se ha dicho, los largos tiempos de espera también repercuten en la motivación y la productividad de los empleados. Por lo tanto, los sistemas antiguos también causan costes de seguimiento ocultos que son evitables. Los análisis rápidos de datos se basan en una arquitectura informática moderna en las empresas.

5. definir procesos, distribuir responsabilidades

La optimización de procesos garantiza análisis de datos más rápidos y mejores en el contexto de los proyectos de análisis. Por ejemplo, una de las fuentes de error más comunes en los proyectos de datos es la falta de criterios cuidadosamente definidos para medir el éxito y el rendimiento de la inversión. También la falta de Modelos de gobernanza de datos para Grandes datos- y proyectos de análisis de datos crea procesos innecesariamente complejos en las empresas porque las responsabilidades no están claramente asignadas. Por otro lado, las empresas que se ocupan conscientemente de los procesos y responsabilidades asociados también crean conciencia para los proyectos de análisis de datos. Por último, pero no por ello menos importante, esto también revela lagunas en la dotación de personal, de modo que se pueden incorporar a la empresa los conocimientos o equipos que faltan.

Un análisis de datos más rápido conduce a empresas digitalizadas

El objetivo de conseguir análisis de datos más rápidos en la empresa es cualquier cosa menos un mero fin en sí mismo, y en el camino se consigue más que simplemente aumentar la velocidad de procesamiento de los datos. Las medidas que conducen a análisis de datos más rápidos sirven al propósito general de mejorar la Digitalización en la empresa para impulsar el desarrollo de los datos. Además, se puede evitar la formación de silos de datos y desmantelar los sistemas heredados. En concreto, si el análisis de datos más rápido se entiende como un aspecto de un viaje de datos integral, las empresas pueden hacer uso de Los datos, un auténtico valor añadido arrastre.