Data Governance – Una breve introducción

Data Governance – Una breve introducción

Cultivar una cultura que enfatice la consistencia y la reutilización de datos es vital cuando se introducen prácticas exitosas de gobierno. Los problemas comunes con muchos sistemas de soporte de decisiones son la cantidad de variación, redundancia y superposición que existe dentro de los modelos de datos y la lógica de negocios utilizada en múltiples aplicaciones analíticas.   Con el aumento del volumen de datos, es importante contar con herramientas para monitorear y crear una capa de administración de datos estructurada y consolidada que contenga definiciones reutilizables y consistentes. Esto a su vez brinda a los desarrolladores y usuarios empresariales la seguridad de que los datos que están utilizando, ya sea para desarrollar aplicaciones o tomar decisiones, son «buenos datos».   La gobernanza de datos puede considerarse  como el ejercicio de autoridad para asuntos relacionados con datos. Asegura que los activos de información importantes se gestionen formalmente en toda la empresa y se pueda confiar en ellos para proporcionar decisiones efectivas. Algunos de los objetivos de la aplicación de prácticas de gobierno de datos incluyen: Incrementar la Consistencia Reducir la redundancia. Mejorar el cumplimiento normativo Mejorar  la seguridad Introducir mejores prácticas y procesos repetibles. Fomentar la reutilización Conformar definiciones estándares en todas las aplicaciones   En su mayor parte, con muchas soluciones de inteligencia empresarial, debería funcionar con algún tipo de repositorio de metadatos / diccionario de datos para ser funcional para responder preguntas críticas de implementación. Una vez establecido, el Gobierno de datos influirá en las acciones y la conducta de las personas que implementan y siguen estas prácticas.     En resumen, El Gobierno de datos es, el ejercicio de planificar, monitorizar...
Habilidades para el trabajo virtual

Habilidades para el trabajo virtual

Mantener relaciones sólidas y productivas con clientes y compañeros de trabajo puede ser un desafío cuando nunca ves a la persona con la que estás trabajando. El trabajo virtual exitoso exige un conjunto diferente de habilidades y comportamientos sociales e interpersonales que el trabajo cara a cara. Las habilidades de trabajo virtual, como la capacidad de administrar proactivamente las interacciones basadas en los medios, establecer normas de comunicación, establecer una relación social con los colegas y demostrar la cooperación, mejoran la confianza dentro de los equipos y aumentan el rendimiento . Dos conjuntos de habilidades específicas contribuyen al relacionamiento virtual 1) establecer «reglas de compromiso» para las interacciones virtuales 2) crear y mantener la confianza.   Establecer «reglas de compromiso» Tecnología de la comunicación.  Una vez que sepa que trabajará virtualmente con alguien de manera regular, inicie una breve conversación sobre su tecnología disponible y acuerde los mejores medios de comunicación   Los mejores momentos para conectarse . Puede pregunta acerca de “¿Qué horas del día suelen ser mejores para llamar o enviar mensajes de texto? ¿Hay días particulares de la semana (o mes) que debería evitar?   La mejor manera de compartir información.  Si está colaborando en documentos u otros archivos electrónicos, establezca un proceso para asegurarse de no eliminar actualizaciones o crear versiones conflictivas sin darse cuenta.     Construyendo y manteniendo la confianza Dos tipos de confianza importan en el trabajo virtual:   Confianza relacional: confianza de que su colega está buscando sus mejores intereses Aporta un elemento social a la relación de trabajo virtual. Manténgalo simple y sincero, y la conversación se desarrollará naturalmente con el tiempo   Confianza basada en la competencia (confianza...
El uso de la tecnologia en época de crisis

El uso de la tecnologia en época de crisis

A pesar de toda la discusión sobre los beneficios de la tecnología en comparación con las posibles dificultades, durante momentos de crisis es cuando vemos su aporte. A medida que el brote de COVID-19 se expandió de una emergencia de salud global a ser clasificado como una pandemia global, muchas compañías han cambiado.   Aquellas empresas capaces de utilizar bien la tecnología para seguir adelante y repensar su modelo de negocio para el futuro mediante la transformación digital acelerada serán las que estén por delante de su competencia.   Algunas de las capacidades con las que cuentan las empresas (o que están desarrollando) para enfrentar la pandemia y continuar su operación son:   Capacidad para trabajar desde casa Incluso las empresas que eran resistentes al concepto de una fuerza laboral distribuida se han visto obligadas a permitir trabajar desde casa, por lo que aún se puede trabajar mientras se toman precauciones para detener la propagación del virus. Telesalud Antes del brote de COVID-19, hubo algunos avances en telemedicina ; sin embargo, los funcionarios de salud pública están presionando a los sistemas de salud para que expandan su telemedicina a través de teléfonos inteligentes y otras herramientas. La tecnología puede ayudar a evaluar pacientes y diagnosticar a aquellos sin la enfermedad, pero les preocupa que puedan tener que buscar tratamiento en instalaciones superpobladas al hablar con ellos a través de la tecnología de telesalud. Aprendizaje remoto A medida que COVID-19 se extendió por todos los países, las escuelas y universidades comenzaron a recurrir a opciones de aprendizaje virtual . Muchas universidades decidieron cambiar el resto del trabajo del semestre a...
Qlik – Líder en Analítica de datos y BI

Qlik – Líder en Analítica de datos y BI

Las capacidades aumentadas se están convirtiendo en diferenciadores clave para las plataformas de análisis y BI, en un momento en que los ecosistemas de Cloud también influyen en las decisiones de selección.   Supuestos de planificación estratégica Para 2022, la tecnología de análisis aumentada será omnipresente, pero solo el 10% de los analistas utilizará todo su potencial. Para 2022, el 40% del desarrollo y la puntuación del modelo de aprendizaje automático se realizarán en productos que no tienen el aprendizaje automático como su objetivo principal. Para 2023, el 90% de las 500 principales empresas del mundo habrán convergido el gobierno analítico en iniciativas más amplias de gobierno de datos y análisis. Para 2025, el 80% de los productos de consumo o industriales que contengan productos electrónicos incorporarán análisis en el dispositivo. Para 2025, las historias de datos serán la forma más extendida de consumir análisis, y el 75% de las historias se generarán automáticamente utilizando técnicas de análisis aumentadas.   Qlik en el cuadrante Líder La sólida visión del producto para el aumento impulsado por ML e IA es clara, pero también lo es su menor impulso del mercado, en relación con sus principales competidores. La solución de análisis e inteligencia empresarial (ABI) líder de Qlik, Qlik Sense, se ejecuta en el exclusivo motor asociativo Qlik, que ha impulsado los productos Qlik durante los últimos 20 años. El motor permite a los usuarios de todos los niveles de habilidad combinar datos y explorar información sin las limitaciones de las herramientas basadas en consultas. El motor cognitivo de Qlik agrega funcionalidad AI / ML al producto y trabaja con el motor asociativo...
Chatbots integrados con IA

Chatbots integrados con IA

Cada vez más compañías implementan IA para fines comerciales. Asimismo el uso de Business Intelligence (BI) permite a las empresas saber más sobre sus mercados más amplios, el rendimiento de los procesos internos y el progreso a lo largo del tiempo. Las empresas que usan IA para tareas orientadas al cliente o al empleado a menudo pueden liberar recursos que habrían ido a pagar a un humano por tareas de análisis. Esto les permite reinvertir esos recursos en empleados que puedan decidir sobre los conocimientos producidos por AI.   Para tener en cuenta: Según Gartner, para 2020, el 85% de las interacciones con los clientes se gestionarán sin un humano. En 2016, más de 550 nuevas empresas que utilizan IA como parte central de sus productos recaudaron $ 5 mil millones en fondos. (*1) La toma de decisiones basada en datos está aumentando su crecimiento ya que se prevé que el mercado global de big data aumente a $ 9.4 mil millones para 2020. (*2)   La inteligencia en desarrollo de BI también hace posible el análisis predictivo. Con el análisis de las tendencias pasadas aplicadas a las situaciones actuales, puede predecir lo que ocurrirá con su mercado, sus clientes y su negocio en el futuro cercano. No es una bola de cristal adecuada, pero está bastante cerca. Descubrir el valor de la estrategia de BI depende del uso que se haga de los datos  . No hace mucho tiempo, era imposible interactuar con sus datos y llegar a las ideas y conclusiones sin tener un equipo de científicos de datos y analistas de guardia. Los últimos años han dado lugar a una nueva era de BI democratizada y...