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5 perspectivas sobre el análisis de datos moderno

 No puede afrontar los desafíos empresariales sin los instrumentos adecuados. Si se hacen correctamente, las iniciativas de análisis brindan la información esencial que necesita, tal como se exploran estos cinco artículos.


Algunas cosas no cambian, incluso durante una pandemia. En consonancia con años anteriores, en la encuesta State of the CIO de  2021 del CIO , una pluralidad de los 1.062 líderes de TI encuestados eligieron “análisis de datos / negocios” como la iniciativa tecnológica número 1 que se espera que impulse la inversión en TI.

Desafortunadamente, las iniciativas de análisis rara vez funcionan tan bien en lo que respecta a la satisfacción de las partes interesadas.

El año pasado, la colaboradora de CIO Mary K. Pratt ofreció un excelente análisis de por qué las iniciativas de análisis de datos aún fallan , incluidos datos de mala calidad o aislados, objetivos comerciales vagos en lugar de específicos y conjuntos de características torpes y universales. Pero una serie de nuevos enfoques y tecnologías están haciendo que estos errores sean menos probables.


En este paquete de artículos de CIO , Computerworld , CSO , InfoWorld y Network World , encontrará consejos y ejemplos que pueden ayudar a garantizar que sus propios esfuerzos de análisis brinden los resultados. Estas iniciativas tienden a parecerse a proyectos de desarrollo, incluso cuando hay productos comerciales involucrados, y presentan los mismos objetivos bien definidos y ciclos iterativos que distinguen los resultados exitosos del desarrollo de software.

Tech Spotlight: análisis
  • Análisis en la nube: desafíos clave y cómo superarlos (CIO)
  • Análisis de colaboración: sí, puede realizar un seguimiento de los empleados. ¿Deberías? (Mundo de la informática)
  • Cómo los ataques de envenenamiento de datos corrompen los modelos de aprendizaje automático (CSO)
  • Cómo sobresalir con el análisis de datos (InfoWorld)
  • Major League Baseball hace una carrera en la visibilidad de la red (Network World)
Para tener una idea general, comience con el manual de InfoWorld “ 
Cómo sobresalir con el análisis de datos ” del colaborador Bob Violino. En esta pieza claramente escrita, Violino cubre todas las bases: establecer centros analíticos de excelencia; los beneficios de las soluciones de autoservicio (como Tableau o Power BI ); las interesantes posibilidades del  aprendizaje automático ; y el giro hacia las soluciones de análisis en la nube. Violino amplía ese último punto en un segundo artículo, este para CIO: “ Análisis en la nube: desafíos clave y cómo superarlos. " Como observa, la escalabilidad de la nube y las abundantes herramientas de análisis pueden ser irresistibles, pero migrar grandes cantidades de datos de la empresa a la nube y asegurarla puede ser una aventura trepidante.

La nueva tecnología incurre invariablemente en nuevos riesgos. Ningún avance ha tenido un impacto más trascendental en el análisis que el aprendizaje automático, desde la automatización de la preparación de datos hasta la detección de patrones significativos en los datos, pero también agrega un peligro imprevisto. Como explica el escritor senior de CSO Lucian Constantin en " Cómo los ataques de envenenamiento de datos corrompen los modelos de aprendizaje automático ", los datos deliberadamente sesgados inyectados por piratas informáticos malintencionados pueden inclinar los modelos hacia algún objetivo nefasto. El resultado podría ser, digamos, recomendaciones de productos manipulados o incluso la capacidad de los piratas informáticos de inferir datos subyacentes confidenciales.

Sin lugar a dudas, la analítica tiene un lado oscuro, como corrobora Matthew Finnegan en el artículo de Computerworld “ Analítica de colaboración: sí, puede rastrear a los empleados. ¿Deberías? “La recopilación y el análisis de metadatos sobre las interacciones de los usuarios en las plataformas de colaboración tiene sus beneficios legítimos, como la capacidad de identificar cuellos de botella en la comunicación o de optimizar la experiencia de los empleados. Pero las mismas plataformas pueden usarse como sistemas de monitoreo de empleados que invaden la privacidad y degradan la confianza entre la gerencia y todos los demás.

En una nota más ligera, considere este excelente caso de estudio sobre análisis que aumentan la satisfacción del usuario: " Major League Baseball hace una carrera en la visibilidad de la red " . Escribiendo para Network World, la editora senior Ann Bednarz examina cómo MLB emplea software de análisis de flujo de red en toda su infraestructura para garantizar los jugadores y los fanáticos disfrutan de un rendimiento de red constante, de extremo a extremo, desde Wi-Fi en los asientos hasta servicios en la nube.

Ese esfuerzo por implementar análisis de red unificados para optimizar la experiencia del usuario comenzó hace solo dos años, principalmente porque el nuevo ingeniero principal de software de automatización de redes de MLB vio la necesidad. Su realización rompió quizás la barrera más importante para las iniciativas analíticas exitosas: la inercia cultural.

Al final, el secreto de una analítica exitosa no está en elegir e implementar la tecnología perfecta, sino en cultivar una comprensión amplia de que la analítica generalizada produce mejores decisiones y resultados superiores. Por lo general, puede solucionar problemas tecnológicos o malentendidos en los requisitos. Pero si no puede cambiar la mentalidad, pocos usarán la hermosa máquina de análisis que acaba de construir.

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