La proliferación de tipos y cantidades de datos debería ser una gran ventaja para las organizaciones empresariales. Más datos y más tipos de datos deberían ofrecer información compleja sobre los desafíos y oportunidades. Sobre todo en la forma en que funciona el negocio y deberían conducir a mejores decisiones y resultados comerciales. Sin embargo, cualquier analista de datos te dirá que dedica la mayor parte de su tiempo a actividades de búsqueda, preparación de datos, administración y gobierno. En vez de enfocarse al análisis de datos, donde reside el verdadero valor. ¿Cómo llegar a un mejor aprovechamiento del tiempo? ¡La automatización de procesos es la respuesta!
El principal riesgo de la falta de automatización de procesos
El desglose del tiempo dedicado a la preparación de datos frente al análisis de datos es lamentablemente desigual; menos del 20 % del tiempo se dedica a analizar datos, mientras que el 82 % del tiempo se dedica colectivamente a buscar, preparar y gobernar los datos apropiados.
¿Por qué la crisis de tiempo de gestión de datos solo está empeorando? La cantidad de tipos de datos que deben recopilarse y analizarse va en aumento. Algo que puede arreglarse con la automatización de procesos manuales. En una encuesta reciente de IDC, el 80 % de los encuestados indicó que en los próximos 24 meses habrá un aumento significativo en la cantidad de diferentes tipos de datos que deben analizarse. Los diferentes tipos de datos requerirán procesos adicionales de búsqueda y recopilación de datos, lo que se suma al tiempo total dedicado a la gestión de datos, y que deja menos tiempo para un análisis significativo.
Los datos que deben analizarse también se están volviendo cada vez más complejos, lo que aumenta el tiempo necesario para la gestión general de datos. De hecho, se predice que la cantidad de volúmenes de datos en todo el mundo se multiplicará por 10 para 2025. Ambos factores agravan la cantidad de tiempo que se pasa fuera del análisis de datos, donde realmente se gana valor para la organización. Además, las nuevas regulaciones de la industria sobre la recopilación y el uso de dato también aumentarán la cantidad de tiempo dedicado a la preparación de datos.
¿Cómo reducir los plazos de entrega de la gestión de datos con la automatización?
Las organizaciones que deseen empoderar a sus analistas de datos para que dediquen más tiempo a obtener conocimientos significativos de sus datos deberán buscar oportunidades para usar la automatización de procesos y así reducir los plazos de entrega de la gestión de datos. El aprendizaje automático tiene el potencial de cambiar la forma en que se gestionan los datos, para automatizar muchas de las tareas relacionadas con ellos. Algunos ejemplos incluyen recomendaciones generadas por máquinas para tomar decisiones más confiables y efectivas.
Para incorporar con éxito la automatización de procesos en la gestión de datos, las empresas deberán realizar un seguimiento del consumo y la utilización de datos. Deben aplicar análisis para determinar qué tareas repetitivas de gestión de datos deben automatizarse.
El crecimiento del software de inteligencia de datos está descubriendo nuevos conocimientos sobre el consumo y la utilización de datos. Las soluciones de análisis de datos cognitivos pueden aprender de estos conocimientos y eliminar o automatizar tareas repetitivas del proceso de toma de decisiones.
La regla 80/20 para la gestión de datos frente al análisis es una triste realidad para la mayoría de las organizaciones. Pero no tiene por qué ser un estado permanente. Al identificar y aprovechar la automatización de procesos repetitivos que consumen más tiempo, las organizaciones empresariales pueden liberar a sus analistas de datos. Esto para que completen un análisis de datos más significativo y obtengan un mejor valor de sus datos para todo el negocio.
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