En esta etapa, nos enfocamos en reunir información desde diversas fuentes (internas o externas) y en distintos formatos. Utilizamos APIs y conectores específicos de las aplicaciones de la organización para crear conexiones que automatizan el acceso a todos los datos necesarios.

Durante la recolección, no solo es importante capturar grandes volúmenes de datos, sino también asegurarse de que los datos recogidos sean relevantes y de alta calidad para los objetivos de la organización.

Beneficios

• Acceso Centralizado: Tener todos los datos en un solo lugar facilita su gestión y análisis.
• Eficiencia Operativa: Reduce el tiempo y esfuerzo necesarios para acceder y preparar los datos para su análisis.
• Seguridad de la Información: Aseguramos que los datos recolectados sean manejados de manera segura, protegiendo la integridad y confidencialidad de la información.

El almacenamiento de datos es una fase crítica en el pipeline de datos, donde se asegura que los datos recolectados se guardan de manera eficiente, segura y accesible para futuras etapas del procesamiento y análisis. Esta etapa involucra varias consideraciones clave para garantizar que los datos se mantengan integrales y disponibles.

Garantizar la accesibilidad a los datos, es esencial para maximizar el valor que una organización puede obtener de su información. Garantiza que los datos estén disponibles para quienes los necesiten, cuando los necesiten, y bajo las condiciones adecuadas de seguridad y control.

Tener datos almacenados de manera accesible:

✅ Facilita la toma de decisiones informadas.

✅ Promueve la colaboración y la innovación.

✅ Optimiza procesos operativos.

✅ Apoya la conformidad y la gobernanza de datos

✅ Fomenta la cultura basada en datos

La calidad de los datos se refiere a la medida en que los datos son precisos, completos, consistentes, actuales y válidos para su propósito previsto. Estas dimensiones son esenciales para garantizar que los datos sean fiables y útiles para el análisis y la toma de decisiones. Sin una calidad adecuada, incluso los mejores sistemas de análisis pueden producir resultados incorrectos.

La Precisión muestra el grado en que los datos reflejan la realidad, la Completitud muestra la ausencia de datos faltantes, la Consistencia muestra la coherencia entre diferentes conjuntos de datos, la Actualidad muestra la actualización y vigencia de los datos y la Validez muestra el cumplimiento de reglas de negocio y formatos esperados.

En esta etapa los datos también deben ser normalizados o estandarizados para asegurar que tengan un formato consistente. Esto es especialmente importante cuando los datos provienen de diferentes fuentes, ya que permite que los datos sean comparables y combinables.

Luego combinamos datos de diferentes fuentes en un sistema coherente y unificado. La integración efectiva es crucial para proporcionar una vista completa y precisa de la información a los analistas y a los tomadores de decisiones.

La estandarización facilita las operaciones de análisis  y la integración permite realizar análisis más completos al combinar datos de múltiples fuentes.

Este paso asegura la utilidad y el enlace de los datos facilitando su análisis y visibilizando nuevo conocimiento.

En esta etapa de análisis y comprensión de los datos es donde se derivan insights valiosos y se toman decisiones basadas en la información recolectada, almacenada y transformada. Esta etapa es fundamental para transformar los datos en conocimiento útil que impulse los objetivos de negocio.

Se pueden realizar varios tipos de análisis, cada uno con un propósito específico y técnicas adecuadas.

1. Análisis Descriptivo

• • Propósito: Proveer una visión general de los datos, respondiendo a preguntas como «¿Qué sucedió?».

2. Análisis Diagnóstico

• • Propósito: Determinar las causas subyacentes de los eventos y patrones identificados en el análisis descriptivo, respondiendo a preguntas como «¿Por qué sucedió?».

3. Análisis Predictivo

• • Propósito: Predecir futuros eventos y tendencias, respondiendo a preguntas como «¿Qué sucederá?».

4. Comprensión de los Datos

• • Propósito: Desarrollar una visión profunda y holística de los datos en el contexto del negocio, alineando el análisis con los objetivos estratégicos.

La etapa de visualización y consumo de los datos es la fase final del pipeline de datos, donde la información procesada y analizada se presenta de manera que sea fácil de entender y utilizar para tomar decisiones informadas.

Esta etapa es fundamental para comunicar los insights obtenidos a los stakeholders y para asegurar que los datos sean aplicables y útiles en el contexto del negocio, permitiendo a las organizaciones no solo entender sus datos, sino también actuar sobre ellos de manera efectiva y estratégica.

Podemos entregar visualizaciones en herramientas top de la industria como Tableau, Power BI y QuickSight.

Para el consumo de los datos se diseñan, implementan y se mantienen paneles de control personalizados y automatizados que proporcionan una vista consolidada de los indicadores clave de rendimiento (KPIs) o de los objetivos de negocio en cuestión.