Los datos, proyectos de datos y su Flujo – Manuales DATLAS

Una tendencia en el mundo de la analítica es la diferenciación de los proyectos de tecnología, finanzas y de analítica. Para esto hay que entender la complejidad de los datos y cómo mantenerlos con buena calidad alrededor del tiempo.

En esta columna compartiremos los datos y su flujo, así como los tipos de proyectos de datos con su evaluación.

** Te puede interesar: Estándares de Calidad

Los datos y sus flujos

Cuando nos referimos a las etapas de los datos, podemos tomar en cuenta la información que «Harvard HBR» nos comparte sobre el ciclo de vida de los datos. Un ejemplo son los 8 siguientes:

0. Reto de Negocio: Cerrar tiendas que estén por debajo del punto de equilibrio

1. Generación: Base de datos de “VENTAS EN TIENDA”

2. Recolección: Recolectamos la información de los sistemas de información

3. Procesamiento: Limpiamos y homologamos al mismo huso horario

4. Almacenamiento: Asegurar que exista un respaldo de la base procesada en el ambiente de trabajo adecuado

5. Administración: Desarrollo capacidades de extracción (Ejemplo: SQL)

6. Análisis: Desarrollar sábanas de datos con indicadores normalizados (Productividad por hora, Productividad en tienda por formato, etc.)

7. Visualización: Priorizar mensajes y generar gráficos pertinentes

8. Interpretar: Socializar y traducir hallazgos en un set de recomendaciones de tiendas a cerrar

** También te puede interesar: Arquitectura de Proyectos de Datos

Proyecto de Datos

En organizaciones, es el uso de datos para habilitar decisiones efectivas que incluye alguno de estos entregables:

Descriptiva: ¿Cuál fue el desempeño durante la pandemia de las tiendas de aeropuerto? (El turismo se vio afectado negativamente, en consecuencia las visitas a aeropuertos y venta en tiendas)

Diagnóstico: ¿Cuál es el mes que más crecen las categorías de dulces? ¿Por qué? (En Febrero por día de San Valentin o en Octubre por día de los disfraces)

Predictivo: ¿Qué pasará el próximo año con al venta de agua en Monterrey?

Prescriptiva: Considerando la falta de agua en Monterrey se le sugiere a las categorías en los diferentes negocios que cambien sus planogramas para provocar crecimiento

Cognitiva: ¿Qué algoritmo me alertará cuando tengamos falta de inventario en alguna de los productos del top10% de rotación por tienda? (Y me pueda hacer un pedido en automático al proveedor)

** También te puede interesar: Algoritmos Supervisados y no Supervisados

Los 3 criterios para identificar proyectos a evaluar

Los criterios más importantes para evaluar un proyecto: Deseabilidad ¿Qué necesitan las personas? ; Factibilidad ¿ Qué es factible tecnológicamente? y Viabilidad ¿Qué es financieramente viable?

Con esto podemos identificar qué proyectos vale la pena evaluar y enviar a portafolio de proyectos

** También te puede interesa: Go-to-market strategy y Checklist para Proyectos de Analítica

Hasta aqui la columna de hoy. Desde ahora podrás elevar el nivel de conversación en tu equipo de análisis. No olvides repasar los criterios para buenos proyectos y dimensionar el tiempo que nos toma llevar a los datos por todos su ciclos.

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Deja una respuesta

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Salir /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Salir /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Salir /  Cambiar )

Conectando a %s

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.