Bodegas de datos, data lakes y otras soluciones de ingeniería de datos
Como dueños, gerentes o líderes de TI hemos tenido múltiples retos en la gestión de nuestros datos. Queremos presentarte algunos soluciones que han tenido nuestros clientes y aliados, y retos que se les han presentado.
¿Tienes algunos de estos retos u otros?
Soluciones de ingeniería de datos
Soluciones que te pueden apoyar en la administración, procesamiento y almacenamiento de los datos de tu compañía para que puedan ser usados de forma confiable.
Data Lakes
Diseño y creación de lagos de datos escalables y que permiten almacenar datos de todo tipo.
Migración de datos
Transferencia de datos de un sistema o formato a otro, especialmente a la nube.
Bodega de datos
Diseño y creación de un repositorio consolidado para todos los datos de tu empresa.
Data pipelines
Automatización de procesos para mover y transformar datos desde su origen hasta su destino.
PRINCIPALES RETOS
cuando no hay soluciones de ingeniería de datos
1. Información imprecisa y poco confiable
En mi trabajo me enfrento a la falta de información precisa y confiable para respaldar mis decisiones empresariales. A veces me baso en suposiciones y conjeturas porque no tengo una visión completa y precisa, lo que me ha llevado a tomar decisiones inexactas y arriesgadas.
Quisiera que todos mis datos (ERP, CRM, redes sociales, imagénes, videos, entre otras) estuvieran centralizados. Que pudiera tener acceso a los datos actualizados y consolidados de toda la empresa.
2. Ineficiencias operativas y pérdida de oportunidades
En mi compañía, enfrento ineficiencias operativas y pérdida de oportunidades debido a la falta de velocidad para analizar los datos empresariales.
No puedo identificar de manera efectiva los cuellos de botella, ineficiencias o áreas de mejora en los procesos y operaciones porque si bien tengo muchos datos estos no están organizados ni son de fácil acceso.
Esto resulta en pérdida de tiempo y recursos, y considero que hay oportunidades de mejora y optimización.
3. Datos de baja calidad y sin organización
Aunque nuestra empresa se esfuerza en tener organizados los datos , estos están dispersos en muchos archivos de excel que se encuentran almacenados en los computadores de mis empleados, en la nube o de manera local.
Esto hace que sea díficil saber cuál es la última versión de los datos, integrar ls datos para hacer un análisis adecuado parece una tarea titánica y desconocemos si con los datos que tenemos podemos aplicar modelos de machine learning, o incluso cómo podríamos conectarnos fácilmente a un tablero de Power BI.
¿Qué se puede lograr implementando soluciones de ingeniería de datos?