Quizá ya estés al tanto de las buenas noticias: el mundo de los negocios está adoptando la toma de decisiones basada en los datos y expandiendo el uso de los datos a un ritmo sin precedentes. Es posible que la pandemia haya forzado esta situación. Sin embargo, las personas que descubrieron el valor de los datos nunca volverán a tomar decisiones basadas en suposiciones o corazonadas.

Data Mesh o tejido de datos es un diseño de administración de datos emergente que permite a las empresas acceder, integrar, modelar, analizar y compartir datos sin problemas. En lugar de centralizar los almacenes de datos, este tejido establece un entorno federado y utiliza la Inteligencia Artificial y la automatización de metadatos para garantizar la seguridad de la administración de datos de forma inteligente.

A medida que los líderes continúan perfeccionando sus estrategias para aumentar la productividad y madurar el análisis, la arquitectura única del tejido de datos permite abordar los diferentes niveles de diversidad, distribución, adaptación y complejidad en los activos de datos de una organización.

Todos nuestros valores se fusionan en nuestra plataforma, que admite diseños de tejidos de datos con una capa de administración de datos integrada. De esta manera, podrá romper los silos y optimizar el soporte para todo el ciclo de vida de los datos y el análisis.

Tableau ayuda a lograr el equilibrio necesario para acceder a los datos, mejorar su calidad y prepararlos y modelarlos para casos de uso de análisis, al tiempo que los reescribe en fuentes de administración de datos.

A diferencia de la creencia popular, el Machine Learning no depende de las experiencias, sino de los datos. No basta con dejar que una máquina sola intente resolver un problema. Las máquinas necesitan aprender a partir de datos y crear algoritmos para luego aplicarlos a situaciones futuras. Algunos ejemplos son los siguientes:

• Un método para clasificar o representar los componentes del conjunto de datos
• Métricas para evaluar o clasificar el éxito
• Optimización de los parámetros del modelo aplicado a los datos

Los líderes de negocios han reconocido durante mucho tiempo la importancia del análisis de datos para el futuro de sus organizaciones. Según International Data Corporation, una firma de inteligencia de mercado global, el 83 % de los directores ejecutivos quieren que sus organizaciones se basen más en los datos y están invirtiendo en el desarrollo de sus culturas de datos. En la actualidad, aquellas empresas líderes en el uso de los datos tienen 23 veces más probabilidades de ganar clientes y 1,5 veces más probabilidades de aumentar sus ingresos en un 10 %.

A medida que las organizaciones empiezan a aprovechar el tejido de datos, es fundamental que se mantengan centradas en dónde se genera valor para el negocio. Si, en su empresa, al igual que en la mayoría, esto ocurre en el análisis, siga por ese camino. La implementación del tejido de datos llevará varios años, por lo que es importante establecer objetivos a corto plazo para poder demostrar su valor y mantener el compromiso de las partes interesadas.

Con Tableau como parte del diseño de su tejido de datos, puedes superar algunos problemas típicos que surgen durante la última etapa de este tipo de iniciativas. Por ejemplo:

• Falta de adopción por parte de la empresa. Aceleramos la adopción por parte de miles de usuarios al integrar las funcionalidades de datos en las herramientas y sistemas que ya utiliza la empresa. Además, la plataforma se convierte en la zona de colaboración o entorno federado donde los usuarios corporativos pueden acceder a los datos y donde los analistas de gobernanza y equipos de TI pueden implementar sus proyectos empresariales.
• Implementación lenta de los estándares de gobernanza. Genere confianza y mejore la capacidad de verificar los datos donde los usuarios los consumen. Tableau proporciona información en contexto sobre el nivel de actualización de los datos, el estado de certificación, las advertencias de calidad de los datos, las definiciones de campos, las fuentes de datos y el uso general.
• Falta de visibilidad cuando los datos salen del almacén. En la actualidad, lo mejor que tienen los datos es que se pueden usar de muchas maneras diferentes. Sin embargo, esto también supone un gran desafío para la gobernanza. Con métricas sobre quién está consumiendo los datos y cómo los usuarios interactúan con ellos, TI puede conocer el panorama real de qué fuentes de datos proporcionan más valor. Además, son capaces de descubrir y solucionar automáticamente cualquier problema en el uso de datos confidenciales.