¿Data discovery? ¿Qué es eso? Si eso es lo primero que piensas cuando ves este término, has llegado al lugar indicado. Hoy en día, el data discovery o descubrimiento de datos, es una tendencia que todos los usuarios de negocio deben conocer.

En el mundo del big data, la velocidad para encontrar datos se ha vuelto primordial. Si existen millones de datos, la tarea de buscar, analizar y finalmente presentar resultados puede llevar mucho tiempo. Es justamente ese problema lo que le da origen al data discovery.

En este blogpost te diremos qué es data discovery, sus características, ventajas y cómo puede ayudarte en tu estrategia de datos.

¡Comenzamos 😀!

¿Qué es data discovery?

Para que entiendas mejor qué es data discovery, es necesario que comprendas primero qué es el Business Intelligence (BI). En palabras muy sencillas, el Business Intelligence es el proceso de análisis de datos de una empresa, que servirá para hacer más fácil la toma de decisiones.

Las empresas tienen la necesidad de analizar grandes cantidades de datos. Sin embargo, existen millones de datos entre los que hay que buscar, por ello, y el proceso de descubrimiento de datos no siempre se desarrolla con la velocidad necesaria.

Entonces, ¿qué significa data discovery? El data discovery ha nacido como solución a este problema. Su propósito es facilitar y agilizar la búsqueda y el uso de  herramientas de análisis de datos para hallar la información requerida en el menor tiempo posible.

 

                                                                                                             

 

¿Cómo funciona data discovery?

El data discovery trabaja utilizando tecnologías orientadas hacia los usuarios. Además, está basado en el descubrimiento de patrones y valores concretos. 

Esa información, en forma de diagramas o gráficas, es el resultado del análisis en tiempo real de grandes estructuras de datos, producto del proceso de descubrimiento de datos.

Si te interesa aprender y saber qué es el descubrimiento de datos, puedes comenzar conociendo cómo aplicar el Big data en tu negocio. Así aprenderás desde la tipología de datos hasta la toma de decisiones en base a ellos.

 

                                                                                                                 

 

Características del data discovery

Ahora que ya sabes qué es y cómo funciona el data discovery, podemos pasar a hablar sobre sus características. En general, estas son las cualidades y elementos que hacen del data discovery una herramienta tan importante y funcional.

Para que el data discovery, que es el sistema encargado de facilitar y organizar los datos, funcione adecuadamente, debe contar con las siguientes características:

1.Que sea fácil de usar

Lo más importante para cualquier análisis de datos, siempre será que todo el proceso sea entendible y sencillo para cualquier usuario. 

Una buena interfaz visual, un atractivo tono de colores e interacciones fáciles de entender, harán del proceso de descubrimiento de datos algo sencillo de utilizar, lo cual evitará problemas en el futuro. 

Relacionado a esto, no todos los usuarios deben estar involucrados técnicamente en lo que ocurre en la herramienta de descubrimiento de datos. Sólo los profesionales y técnicos deben estar al tanto de cómo funciona todo en su totalidad.

                                

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2. Que sea rápido

Entre más rápido se haga el data discovery, mejor será para cualquier persona involucrada. 

Debido a que los análisis de datos deben ser precisos y pueden variar mucho de día a día, incluso de hora a hora, obtenerlos lo más pronto posible siempre será importante.

3. Que sea flexible

Una de las características del data discovery es que el análisis de datos no sirve para una sola función, sino que puede ser utilizado para cualquier otra que lo necesite. 

En el data discovery para negocios, puede existir algún análisis que requiera otros departamentos u otras locaciones, por lo que la herramienta de descubrimiento de datos inteligentes debe tomar en cuenta todos los factores posibles. 

                                 

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4. Que sea específico.

Puede parecer contradictorio con lo dicho anteriormente, sin embargo, en el descubrimiento de datos se necesita de un equilibrio entre ambas acciones. 

Es necesario que haya flexibilidad, pero, al mismo tiempo, también debe ser suficientemente específico para que la herramienta de descubrimiento de datos cumpla su función principal. 

Todos los elementos de data discovery deben estar diseñados con objetivos claros y concretos. Además, la información ofrecida debe estar determinada. 

5. Que sea colaborativo. 

Es importante que el proceso de descubrimiento de datos pueda ser usado por varias entidades, en ese sentido, debe tener la finalidad de brindarle un fácil acceso a los usuarios y una mejor calidad de datos. Recuerda que todo debe estar integrado con otros procesos de business intelligence.

                            

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Data discovery vs. Business Intelligence

Ya sabes qué es y cómo funciona data discovery, además conoces un poco más sobre sus características. Ahora, podemos ver para qué sirve data discovery y su relación con la inteligencia de negocios.

Pero, ¿cómo es que el proceso de descubrimiento de datos se relaciona con business intelligence? ¿Qué rol juega en la inteligencia de negocios?

Puede ser que exista la mentalidad de enfrentar el data discovery vs business intelligence, pero la realidad es que ambos conceptos funcionan en un solo conjunto. 

                                    

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¿Cómo se relaciona data discovery con el business intelligence?

Las aplicaciones del data discovery (data discovery applications) en business intelligence son tan variadas que no alcanzaríamos a enumerarlas todas. Lo más importante en cualquier visualización de datos o descubrimiento de datos, en relación con la inteligencia de negocios, siempre será la información y el análisis que se hace de ella. 

La sencillez del data discovery, es un elemento que lo hace muy accesible al público en general y una tendencia en business intelligence ideal para cualquier negocio. Por ello, si te interesa profundizar más en este tema, te invitamos a conocer nuestro  curso online Analiza datos con Power BI.

                                        

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Ventajas y desventajas del data discovery

Sabiendo ya todo lo que hemos aprendido hasta ahora del data discovery, quizá será fácil para ti entender las ventajas del descubrimiento de datos y cómo estas han contribuido a la expansión del descubrimiento de datos inteligentes. 

Algunas ventajas son:

• El usuario que interactúa con la herramienta de descubrimiento de datos puede hacerlo de manera fácil e intuitiva. 

• Los gráficos y los análisis de datos que se necesitan se pueden obtener sin tener que hacer programaciones complicadas.

• Hay un equilibrio en la obtención y análisis de datos que puede realizar el usuario de manera más directa.

• El mismo usuario, a través del data discovery, puede hacer sus propias conclusiones con la información cualificada. 

• El tiempo para que el usuario pueda aprender a hacer estas conclusiones también se reduce considerablemente.

• La flexibilidad de la herramienta de descubrimiento de datos a la hora de hacer informes trae una comodidad general. 

• No hay dependencia total del departamento de Tecnología de la Información (TI) como suele suceder en muchos otros casos.

• Relacionado a lo anterior, el data discovery es un apoyo fundamental en la inteligencia de negocios, reduciendo la carga de trabajo del departamento de TI.

                                  

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Desventajas del data discovery

Ya que hemos visto algunas de las ventajas del descubrimiento de datos, pasemos ahora a las desventajas. 

Estas desventajas ocurren porque la herramienta de descubrimiento de datos cambia, evoluciona y muta con el transcurso del tiempo. Además, habiendo tantos sectores e industrias en los negocios, hay muchas cosas que las diferencian unas de otras.

Algunas de las desventajas que pueden ocurrir con el data discovery son: 

 

• Algunas de las aplicaciones de descubrimiento de datos pueden ser algo limitadas y pueden llegar a no concretar del todo la función que se requiere.

• Los tiempos para configurarlo pueden ser bastante largos.

• Debido a que es difícil dar a cada dato su debido tiempo para hacerlos únicos e identificables, hay una cierta falta de credibilidad y puede haber fallas en la calidad.

• Aún cuando la facilidad sea una de las características del data discovery, algunas interfaces pueden llegar a ser complicadas.

• El data discovery obliga a que exista una especie de depósito de datos en cada departamento, lo que puede resultar aparatoso y desventajoso.

• Debido al punto anterior, es posible que los análisis de datos no se transfieran o no se compartan de manera adecuada entre departamentos.

• Puede haber una falta de validación en la información, por lo que es difícil saber si esta es verdadera o no. 

 

Sin embargo, la buena noticia es que sabes las las ventajas y desventajas del data discovery, hay una buena probabilidad de que puedas aprovechar todos los beneficios de data discovery y hacer lo posible para minimizar las complicaciones. 

                                         

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Prácticas del data discovery

¿Quieres saber cuáles son las mejores prácticas del data discovery? Son 4 y son muy importantes:

✅ Implementación de procesos de iteración de ciclo rápido. Si se implementan con agilidad, ayudarán aumentar la velocidad del conocimiento y la información de valor.

✅ Ser claro con el objetivo de la búsqueda. Tener un objetivo claro es elemental para no desviarse en la búsqueda y cualquier acción del data discovery. 

✅ No ponerse límites. La clave para el verdadero descubrimiento es dejarse llevar por los datos. Aprovechar los resultados del data discovery te brindará nuevas oportunidades.

✅ Introducir la gobernanza. Para compartir informes con otros miembros de la empresa, se puede implementar un proceso de validación del dato que sustituye los datos empleados en el área, por otros corporativos, validados y comprobados. 

Si aplicas estas reglas podrás vencer las limitaciones del visual data discovery que afectan la calidad de exploración de la información. Además, podrás adentrarte en modelos analíticos que se beneficien de la agilidad del proceso.

                                

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¿Cómo beneficia el data discovery a mi estrategia de datos?

Por último, hablemos sobre los beneficios del data discovery y cómo esto puede ayudarte a ti y a tu negocio. Con esta lista, podrás ver qué beneficios pueden darte el uso de las aplicaciones de descubrimiento de datos en tu estrategia de datos.

1.- Mejorar la precisión de los datos

El data discovery ayuda a reducir los errores humanos y hace una limpieza de datos generales, otorgando precisión y coherencia a los análisis de datos. 

La herramienta de descubrimiento de datos se encarga de identificar los errores para corrigirlos antes de que se integren al sistema principal.

2.- Aumentar productividad de manera general

El proceso de descubrimiento de datos agiliza los procesos en general, haciendo más rápido todos los pasos que en algún momento pudieron haber tomado demasiado tiempo. 

Se automatizan muchos de los procesamientos de manera concreta y precisa, dándole a los usarios la oportunidad de usar estos análisis de datos de una mejor manera o enfocarse en otros trabajos más importantes. 

                               

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3.- Predecir y/o prevenir sucesos futuros

Otros de los beneficios del data discovery es tener un conjunto de datos e información que ayudan a probar modelos en muchos escenarios. 

Gracias a la herramienta de descubrimiento de datos, la información es analizada de tal manera que pueden entreverse relaciones, funciones y muchos otros factores para tratar de predecir los resultados más probables en determinadas situaciones.

4.- Acceder a información necesaria

Con el uso del data discovery, los usuarios tienen acceso libre y fácil para cualquier tipo de información, es decir, ellos mismos se encargan de buscarla, analizarla, investigarla y explorarla de acuerdo a sus necesidades. 

El tiempo en el proceso de descubrimiento de datos es algo casi trivial, ya que se ahorra demasiado para poder enfocarse en el uso que se le dará al análisis de datos. 

5.- Rastrear datos

El data discovery rastrea fácilmente los datos y la información para que sea más fácil planear y procesar todo lo que sea necesario. 

Con data discovery se puede rastrear desde los elementos más sencillos hasta los planes de negocios más elaborados y complejos, siempre y cuando sus datos se puedan analizar y organizar de manera adecuada. 

                              

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¿Imaginabas que el data discovery fuera una herramienta tan útil para los negocios? Es sorprendente cómo las nuevas tecnologías ayudan a implementar nuevos procesos y herramientas para hacer el análisis de datos más eficiente.

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¡Nos vemos 🖐!