La compra unificada de datos en entornos Big Data supone un ahorro del 45%

Aunque el procesamiento masivo e inteligente de datos es reconocido como necesario por la gran mayoría de las compañías; según el ‘Estudio sobre el uso de los datos en la empresa española 2019’, realizado por DataCentric, el 80% de las empresas españolas no dispone de data lake propio para explotaciones Big Data.

En este escenario ganan importancia tanto el acceso a datos externos para enriquecer la información propia como a los sistemas de procesamiento y análisis personalizados de dichos datos.

Normalizar y optimizar el rendimiento de la inversión en la compra y procesamiento de datos es el gran reto al que se enfrentan las compañías data driven. Así, uno de los principales errores que se cometen a la hora de afrontar una compra de datos externos para enriquecer el modelo propio es hacerlo de un modo descentralizado, lo que supone un mayor coste económico, la pérdida de valor del dato y un impacto negativo sobre la rentabilidad final.

La primera consideración para explicar la necesidad de una compra unificada es que el dato es un bien actualizable, que requiere validación; pero en ningún caso es un bien perecedero convertible en residuo. Al contrario, su valor aumenta en tanto que sea capaz de interrelacionarse con un mayor volumen de información y exista capacidad para analizar la
evolución de dicha interacción en diferentes periodos de tiempo.

Del mismo modo, las distintas áreas de una empresa no son compartimentos estancos, sino brazos articulados en torno al cumplimiento de un único objetivo, no debe ser asumible que la información en base a la que cada uno de estos departamentos lleva a cabo la toma de decisiones se estructure en silos independientes.

Cada departamento puede valorar la idoneidad del cliente desde una perspectiva, pero debe estar en conocimiento del resto de perspectivas y afectar cómo le afectan a si mismo. Por lo tanto, abordar la compra de datos de una manera unificada es la única vía ser una auténtica empresa data centric.

Fuente DataCentric

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