La importancia del dato en las organizaciones

«Hace mucho tiempo, en una galaxia muy, muy lejana…» Estas primeras palabras evocan el futuro, y sin duda alguna, el futuro hace tiempo que llegó, y para que las organizaciones crezcan, maduren o sobrevivan, necesitan “conocerse”. ¿Cómo se conoce a una empresa? La respuesta es clara: mediante sus datos.

El dato es 100% propiedad de una organización. Ha sido creado por ella, le pertenece y la caracteriza. Pero no sólo desde el punto de vista financiero, normalmente el más conocido, sino que es el conjunto global de ellos, lo que describe a la compañía. Por eso es fundamental que, todas las acciones de Data Management, estén patrocinadas por la alta dirección de la empresa.

En varias ocasiones he leído alguna frase acerca del dato y su importancia, pero fueron estas dos las que más me gustaron, y las que alguna que otra vez utilizo:

“En Dios creo, el resto traedme datos”

“Sin datos, no eres más que una persona con opinión”.

Creo que cualquiera de las dos indica de un modo muy claro, lo importante que es el dato. Pero, ¿por qué es tan importante? Piensa en una pared, ¿qué elemento se repite en ella? El ladrillo. Pues justamente por eso es tan importante, porque para cualquier construcción de inteligencia empresarial, la unidad básica es el dato.

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El dato produce información y ésta, a su vez, conocimiento. Por tanto, podemos afirmar que el dato es un activo clave estratégico.

Ya sabemos que el dato es una pieza básica en el buen funcionamiento de una compañía, ahora ¿qué? Pues llegados a este punto, el abanico de actuaciones a realizar sobre él, son múltiples. Así pues tenemos algunas como:

Identificación, en las organizaciones hay gran cantidad de fuentes de datos. La más frecuente, el ERP. Sin embargo existen otras que ni tan siquiera son consideradas importantes, cuando sí lo son. Prácticamente cualquier software empresarial genera datos, tenemos desde el primero que solemos encontrar al llegar a la oficina; control de accesos, hasta el de control de las condiciones ambientales.
Extracción, a consecuencia de la gran variedad de aplicaciones que componen el ecosistema de la compañía, la variabilidad del tipo de ficheros que se maneja es enorme. Tenemos desde la típica hoja de cálculo, ficheros .csv, .data, .xml hasta los “no estructurados” como .json, .pdf.
Integración, en este caso las opciones de almacenamiento son infinitas. Normalmente, o al menos lo más habitual es utilizar un repositorio en SGBD. En nuestro caso utilizamos Microsoft SQL Server, si bien, existen muchísimas opciones, citemos Microsoft Access, CosmoDB, Azure Data Lake, además de los de otros partner tecnológicos.
Presentación, es el proceso por el cual los datos se muestran a los distintos tipos de consumidores, que existen en el ámbito de la compañía. Normalmente se estructuran por niveles; operativo, táctico y estratégico. Además de por Departamentos, los más habituales son: Financiero, Calidad, Producción, Operaciones, RRHH, Logístico. En mi caso, la principal herramienta de Reporting es Microsoft Power Bi.
Predicción, cada vez son más las compañías que desarrollan proyectos de Machine Learning. Basándose en sus datos, construyen modelos predictivos que les ayuden a obtener dichas predicciones. En nuestro caso, Microsoft dispone de múltiples opciones para desarrollarlos. Desde el funcional y simple Azure Studio, hasta soluciones de scripting R o Python dentro de TSQL. Estas dos últimas están habilitadas a partir de Microsoft SQL Server 2016 y 2017 respectivamente. Otra opción es utilizar Azure Machine Learning Studio Workspace.