Transformando los datos en conocimiento: la adquisición y almacenamiento de datos como primer paso

Cualquier organización o empresa es capaz de tomar mejores decisiones siempre y cuando esas decisiones se basen en datos. Para ello es fundamental la captura de la información o adquisición de datos y su posterior almacenamiento. Ser capaces de sacar partido a los datos puede suponer la clave para crear y desarrollar estrategias exitosas para cualquier negocio.

Pero, ¿qué es la adquisición de datos?

La adquisición de datos es la recopilación de información relevante para cualquier organización, de manera manual o automatizada. Podemos considerarlo como un proceso de transformar la información proveniente de diferentes fuentes en datos que puedan ser analizados. Así pues, la adquisición de datos y su posterior análisis se convierte en una fuente fundamental de información para tomar decisiones y trazar estrategias.

Hemos hablado que la adquisición de datos puede ser manual o automática. Cuando nos centramos en procesos masivos de adquisición de datos, debemos enfocarnos en la captura inteligente y automatizada para evitar una excesiva lentitud, un coste elevado o errores durante la adquisición.

La adquisición automatizada es el proceso mediante el cual se utilizan diferentes sistemas tecnológicos para hacer todo el procedimiento de una manera más ágil y eficaz, minimizando las posibilidades de error. Gracias a la utilización de estos sistemas se consigue, por tanto, reducir o eliminar por completo la intervención humana en la adquisición de datos.

Y una vez adquiridos los datos ¿qué se hace con ellos?

Una vez adquiridos los datos, es necesaria la clasificación, organización y almacenamiento de los datos y en este sentido se han desarrollado los modelos de bases de datos, sistemas de gestión de bases de datos y lenguajes de consulta.

Las tecnologías y sistemas para el almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos más conocidas y actuales serían los sistemas de gestión de bases de datos relacionales o RDBMS con SQL como lenguaje de acceso y consulta de datos estructurados, y los sistemas de gestión de bases de datos no relacionales (no basados en esquemas) como NoSQL (No sólo SQL) que proporcionan un enfoque no estructurado o semiestructurado de los datos y con potencial de procesamiento de datos en paralelo.

Llegados a este punto, ¿Qué podemos hacer para encontrar sentido a nuestros datos?

Emplear los datos como un activo estratégico valioso y fundamental es, como hemos visto, la manera más inteligente de sacarle partido a la información de la que dispongamos. Si contamos con información de calidad, podremos llevar a cabo distintos tipos de análisis:

• Análisis descriptivo: refleja qué ha estado ocurriendo hasta ahora. Permite detectar tendencias y problemas u oportunidades futuras. Gracias a este análisis, las empresas pueden diseñar estrategias teniendo en cuenta dichas tendencias o amenazas con el objetivo de adelantarse a ellas y sacar el máximo rendimiento a estas situaciones.
• Análisis de diagnóstico: este tipo de análisis profundiza en los descriptivos. Persigue la utilización de los datos para tratar de descubrir con minuciosidad el motivo por el que ocurrió algo. El análisis de diagnóstico puede ayudarnos a detectar y explicar los motivos por los que sucede algo y tratar de evitarlo en el futuro o potenciarlo.
• Análisis prescriptivo: se estudian e interpretan posibles situaciones si se tomasen unas medidas concretas. Sugiere planes de acción derivados de la información extraída de los datos recopilados de manera que se puedan optimizar los resultados.
• Análisis predictivo: este análisis nos permite prepararnos para acciones que probablemente ocurran en un futuro. Se trata de un tipo de análisis que realiza el estudio de previsiones a través de probabilidades. Como herramientas, emplea técnicas como el análisis de regresión y progresión o la correspondencia de patrones, así como diversos tipos de estadística.

Conclusión

Todas las organizaciones con sus procesos productivos, operaciones y sus cadenas de suministro tienen que volverse más eficientes, ágiles y lograr una mayor productividad, mejor tiempo de actividad y calidad del producto o servicio.

Esta tarea solo se puede realizar aprovechando los datos y la interconexión digital de todos los aspectos de la cadena de valor; desde el desarrollo de productos, pasando por la fabricación conectada y las cadenas de suministro hasta los productos y servicios conectados.

Para sacar partido a los datos debemos tener la capacidad de capturar, ingerir, procesar, almacenar, analizar y modelar cualquier tipo de datos (datos estructurados, no estructurados o semiestructurados) y en cualquier lugar.

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