¿Qué es el procesamiento de datos?
¿Qué es el procesamiento de datos?
El procesamiento de datos se produce cuando se recaban datos y se traducen a información utilizable. Suelen ocuparse los científicos de datos; solos o en equipo, y es importante que el procesamiento se realice correctamente para no afectar negativamente al producto final o los resultados obtenidos a partir de los datos.
El procesamiento de datos trata de un subconjunto del ‘procesamiento de la información’, el cambio (procesamiento) de la información de cualquier manera detectable por un observador. El procesamiento empieza con datos en su forma en bruto y los convierte a un formato más legible (gráficos, documentos, etc.); dándoles la forma y el contexto necesarios para que los ordenadores los interpreten y los empleados los utilicen en toda una organización.
Podemos hablar de seis etapas en el procesamiento de datos:
- Recopilación de datos: Los datos se extraen de las fuentes disponibles. Es importante que las fuentes de datos disponibles sean fiables y estén bien creadas para que los datos recabados sean de la más alta calidad posible.
- Preparación de datos: A menudo llamada «preprocesamiento», es la etapa en la que los datos en bruto se limpian y organizan para la siguiente fase del procesamiento. Durante la preparación, los datos en bruto se verifican diligentemente para detectar errores. El objetivo de este paso es eliminar los datos erróneos (datos redundantes, incompletos o incorrectos). Para empezar a crear datos de gran calidad y obtener la mejor business intelligence.
- Introducción de datos: Los datos limpios se introducen en su destino y es el primer paso en el que los datos en bruto empiezan a cobrar forma como información utilizable.
- Procesamiento: Durante esta fase los datos ingresados se procesan realmente para su interpretación. El procesamiento se efectúa por medio de algoritmos de machine learning, aunque el proceso puede variar ligeramente según cuál sea la fuente de los datos que se esté procesando.
- Salida/interpretación de datos: Los datos resultan finalmente utilizables para los que no son científicos de datos. Están traducidos, son legibles y muchas veces se presentan en forma de gráficos, vídeos, imágenes, texto simple, etc. Los miembros de una empresa o institución pueden empezar a autogestionarse los datos para sus propios proyectos de analíticas de datos.
- Almacenamiento de datos: La última fase del procesamiento de datos es el almacenamiento. Cuando todos los datos están procesados, se almacenan para su futuro uso. Si bien hay alguna información que ya puede emplearse de inmediato, gran parte tendrá utilidad a posteriori.
Mujeres y código
Mujeres y código
Hasta los 80´s las mujeres fueron pioneras en el desarrollo de softwares. Actualmente, no representan ni siquiera a un 40% de la industria STEM.
En abril de este año, Melinda Gates cuestionó la industria de la tecnología, al estar sesgada y ser poco inclusiva. Analiza las cifras del año 2017, en la que “sólo el 2% de la financiación de capital de riesgo en EE.UU. se destinó a empresas nuevas fundadas por mujeres, y de ellas, solo una décima parte, un minúsculo 0.2%, fue para mujeres negras”.
Frente a esto, claramente es preocupante qué es lo que estamos produciendo. ¿Cómo podría hablarse de innovaciones pensadas en “cambiar el mundo”, en soluciones que sólo representan a mínimo porcentaje de la población? En una industria liderada por hombres, ¿Cuáles son los problemas que se están solucionando con la tecnología e innovación?
Según datos del New York Times, las grandes empresas de tecnología actuales, como “Facebook, Apple, Google y Microsoft, no han superado la marca del 30 por ciento para mujeres en puestos técnicos, aunque un informe de este año de la Organización Internacional del Trabajo dice que las mujeres representan el 46.9 por ciento de la fuerza laboral de los EE.UU.
Es importante tener en cuenta, que el uso de Internet y las consecuencias de no conocer correctamente los riesgos y formas de protección online, son repercusiones de la desigualdad que se vive en el área de la tecnología. Porque el hecho de que el canal de comunicaciones a nivel mundial, sea actualmente un riesgo para las minorías, es producto de las diferencias en el acceso a las STEM entre diversidades.
La tarea actual es, y sigue siendo, equiparar las oportunidades, y también, los medios. Para que las nuevas tecnologías sean inclusivas y representativas, deben estar las mujeres y diversidades, en los procesos de creación. Esa es la única manera de construir una sociedad más igualitaria y un Internet más seguro.
La clave esta en los datos
La clave esta en los datos…
Si lo que buscás es un crecimiento en ventas y una estrategia comercial eficiente, mirá tus datos. El reto actual de las compañías está en entender la coyuntura global y construir nuevos escenarios a partir de allí. Antes de la pandemia, incluso, ya se hablaba de entornos VUCA. Las constantes son la volatilidad, la incertidumbre, la complejidad y la ambigüedad (por sus siglas en inglés).
A las empresas que les ha ido muy bien, su objetivo será mantenerse y seguir creciendo; las que se han visto afectadas estructuralmente, recuperarse y volver al ritmo de sostenibilidad y permanencia. Lo anterior, soportado en áreas comerciales fortalecidas, basado en el apalancamiento de las ventas con productos y servicios que construyan valor, y apoyados en datos bien usados que les permitan navegar en esas aguas convulsas, pero les garanticen puertos más seguros.
En momentos de crisis es inminente hacer una prospección de clientes y de audiencias aterrizada. Para ello, una segmentación a partir de nuevos comportamientos es fundamental. A esto resulta fundamental sumar el análisis y la planificación de la demanda, hacer proyecciones de ventas, y fijar con certeza los precios.
Creemos que la estrategia comercial con la que se gestiona es lo que garantiza el éxito presente y futuro de los negocios: un crecimiento en rentabilidad, ingresos y ventas apoyado en evidencias reales y soportado en datos, que permita destacarse en entonos difíciles y convulsos.
Los datos, en este contexto, son aliados estratégicos para llevar a cabo la tarea comercial y poner a fluir el negocio en el mercado.
¿Qué es una cultura de datos?
¿Qué es una cultura de datos?
Son las creencias y los comportamientos colectivos de las personas que valoran, aprovechan y promueven el uso de datos para mejorar la toma de decisiones.
Como resultado, los datos se integran en las operaciones, la mentalidad y la identidad de una organización. Una cultura de datos permite a todos acceder a la información que necesitan para realmente basarse en los datos y superar los desafíos empresariales más complejos.
Para fomentar el conocimiento de los datos la organización debe implementar una cultura de trabajo que fomente su uso y apoye la toma de decisiones basada en hechos. Además, debe fomentar la curiosidad y el pensamiento crítico en general y en relación con los datos en particular.
¿Qué estás haciendo en tu empresa para fomentarla cultura de datos?
El futuro pertenece a aquellos que entienden cómo tratar sus datos de manera efectiva
El futuro pertenece a aquellos que entienden cómo tratar sus datos de manera efectiva
La necesidad de transformar datos en información para la toma de decisiones no es nueva, existe desde que se desarrollaron los primeros sistemas de información. El concepto de Big Data entra en escena por la evolución natural de estos sistemas. Esta evolución fue planteando nuevas necesidades y problemas; junto a los cuales aparecieron un conjunto de nuevas prácticas, tecnologías y paradigmas que, como un todo, es correcto denominarlos Big Data.
Ahora bien, hablar de prácticas y tecnologías es fundamental para entender el cambio paradigmático de estos últimos años, pero es de vital importancia entender que el foco de todo este esfuerzo sigue siendo el mismo: transformar datos en información para la toma de decisiones.
¿De qué manera tratan los datos en tu empresa?
El nuevo lenguaje de las empresas
El nuevo lenguaje de las empresas
La narración de historias con datos es el nuevo lenguaje. Al mismo tiempo que encontrar y comunicar información a partir de los datos es un deporte de equipo.
Por mucho que automaticemos, sin importar qué tan grande sea nuestro conjunto de datos o por más inteligentes que sean nuestros cálculos, si no podés comunicar los hallazgos a otros, no lograrás el impacto del análisis. Este es el poder de la visualización de datos.
Esta última, es un lenguaje y se está convirtiendo en un estándar para que los analistas sepan cómo transmitir información a los responsables de la toma de decisiones de una manera práctica y fácil de entender. Esta habilidad, combinada con la capacidad de los analistas para compartir los pasos que tomaron para descubrir información a partir de los datos, suele definirse como “contar historias con datos”. Este es un elemento crítico del proceso de análisis.
Y la cultura cambiante en el lugar de trabajo, donde el análisis es el rey, está refinando la definición de contar historias con datos. A medida que las organizaciones crean culturas de análisis; los métodos de los analistas para contar historias con datos se basan cada vez más en fomentar una conversación en torno a los datos y menos en argumentar a favor de una conclusión en particular.
Estas culturas analíticas también están fomentando los esfuerzos de alfabetización de datos dirigidos a enseñar a las personas a comprender los datos en su dimensión real y a participar en la conversación analítica, desde el momento del descubrimiento hasta la decisión de negocios resultante.
Google Analytics ¿Es el aliado que necesitas?
Google Analytics ¿Es el aliado que necesitas?
Conocer las necesidades de tus usuarios es sólo una parte de lo que debes considerar a la hora de elaborar una estrategia de contenidos.
Quienes nos dedicamos al mundo de los datos e información, sabemos que el uso de plataformas como Google Analytics nos permite conocer, principalmente, el rendimiento o performance de nuestro sitios web y lo que encontramos en ellos. ¿Pero es suficiente?
La respuesta rápida es sí, porque la etapa previa a la publicación del contenido implica conocer qué es lo que buscan los usuarios. ¿Pero qué pasa cuando tenemos usuarios que ya están fidelizados con nuestro servicio? Ahí es donde empieza la magia.
Debemos considerar que en cualquier estrategia de contenidos centrados en el usuario se debe incluir, no sólo la generación de textos o artículos; sino que también se debe contemplar el seguimiento y optimización de las publicaciones que vamos haciendo.
Tenemos que tomarnos el tiempo de explorar y conocer (además de configurar) nuestra herramienta de analítica. Google Analytics, además de entregar datos sobre visitas, sesiones o porcentajes de rebote; también es capaz de proveer información relacionada a los usuarios, su demografía, intereses, acceso a la tecnología, entre otros.
Es probable que esta sea una área algo gris en materia de seguridad y protección de datos, pero en un mundo donde Google domina prácticamente todas las categorías de servicios digitales, es difícil escaparse de su lupa.
Conocer qué les gusta, sus necesidades y dudas, no sólo nos ayuda a atraer usuarios a nuestro sitio, también nos permite acompañarlos y ser una fuente confiable y recurrente para sus consultas.
Sólo depende de nosotros usar de manera estratégica los datos o métricas que herramientas como Analytics nos pueden entregar.
Big Data y el Valor de los datos
Big Data y el Valor de los datos
El término Big Data fue popularizado en la década de los 90 por el estadounidense John Mashley, informático teórico que publicó un artículo cuyo título era “Big Data and the Next Wave of Infrastress”, es decir, Datos masivos y la próxima ola de Infrastress.
Podemos definir el Big Data como el almacenamiento de masivas cantidades de información y datos como todos los procedimientos necesarios para encontrar en ellos patrones repetitivos que faciliten su manipulación.
Debido a la existencia del Big Data se crean dos tipos de análisis sobre información que son de Business Intelligence y el Business Analytic.
Las características más importantes del Big Data perfectamente se pueden clasificar en cuatro magnitudes, más conocidas como las cuatro V del Big Data, relativas a volumen, variedad, velocidad y veracidad.
A estas cuatro V, podemos añadir tres más, como pueden ser la de Viabilidad y Visualización.
Pero si hablamos de V en Big Data no podemos dejar pasar la principal característica del análisis de datos que es la V de Valor de los datos.
El dato no es valor. Tampoco tienes valor por el mero hecho de recopilar gran cantidad de información.
El valor se obtiene de datos que se transforman en información; esta a su vez se convierte en conocimiento, y este en acción o en decisión. El valor de los datos está en que sean accionables, es decir, que los responsable de la empresas puedan tomar una decisión (la mejor decisión) en base a estos datos.
Diferencias entre monitoreo y análisis de datos
Diferencias entre monitoreo y análisis de datos
Es importante diferenciar estas dos acciones para entender sus funciones y sus alcances:
- El monitoreo de datos es el seguimiento a determinadas acciones que podemos cuantificar y que nos arrojaran datos relevantes para la estrategia.
- El análisis de datos es la base de la optimización de la estrategia, nos permite modificar, continuar o establecer nuevas directrices, sin perder de vista el objetivo final.
El monitoreo de las métricas debe ser constante, ya que cada cambio en un sitio web, en comentarios de los usuarios o clientes, en las redes sociales, etc; por mínimo que sea, puede hacer que el número de usuarios aumente o baje. Es importante tener retroalimentación constante para reconocer a tiempo cualquier cambio a nivel técnico, visual o estratégico, y así centrar los esfuerzos en monitorear la performance que cualquiera de estas incidencias pueden ocasionar.
Lo anterior da cuenta de la relevancia de incorporar esta estrategia junto a profesionales capacitados. Contar con herramientas que releven datos sin contar con profesionales que generen reportes para la toma de decisión; resulta en un trabajo de alto costo y baja eficacia.
Lo que se viene para WhatsApp
Lo que se viene para WhatsApp
Aparecen varias actualizaciones interesantes en esta App tan utilizada.
Entre ellas, un usuario podrá conectarse en 4 dispositivos a la vez y habrá una app para iPad. Se activará además un nuevo modo para los mensajes temporales, según confirmó Mark Zuckerberg.
Tal como se viene anticipando, el soporte multidispositivo es una función en la cual la compañía lleva tiempo trabajando y permitirá utilizar la cuenta en otro equipo distinto del móvil principal, sin necesidad de tener una conexión activa a internet en este.
Otra de las novedades anunciadas es un nuevo modo para los mensajes temporales. Actualmente es posible activar la función que permite establecer un marco temporal para que los mensajes de un chat determinado desaparezca de forma automática.
El nuevo modo, si se activa, implementará los mensajes temporales en todos los chats a la vez, lo cual convertirá la experiencia en WhatsApp en “efímera”, tal como subrayó Zuckerberg, ya que todos los mensajes desaparecerán de forma automática al cabo de siete días.
En relación con los contenidos que desaparecen, también habrá otra función, llamada “ver una vez”. La misma eliminará de forma automática cuando el receptor los haya visto, aunque se mantendrá la posibilidad de hacer capturas de pantalla. Tanto el modo de mensajes temporales como la función “ver una vez” llegarán pronto a los participantes de la beta de la aplicación. La compañía espera que estas novedades hagan los mensajes “más privados y seguros”.
La empresa aseguró que “la mayoría de los usuarios que vieron la actualización la aceptaron”, e indica que seguirán mostrando una notificación en la aplicación a aquellos usuarios que no hayan dado visto bueno a las nuevas condiciones.
