Reflexiones de un científico de datos sobre el bloqueo de datos

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Resumen

Los silos de datos ahogan la innovación, bloquean conocimientos vitales y complican la ciencia de datos. Reconocer su impacto es esencial. Los casos del mundo real subrayan el daño que pueden causar los silos. Para empoderar a los científicos de datos, rompa los silos con gobernanza, herramientas avanzadas y colaboración.

En medio de los vertiginosos avances tecnológicos, los datos son la savia que alimenta la innovación, ayuda a tomar decisiones críticas e impulsa a las empresas.

Es la clave para descubrir nuevas perspectivas, detectar tendencias y obtener una ventaja competitiva. Pero, ¿qué ocurre cuando este recurso de valor incalculable está encerrado en bolsas dispersas e inaccesibles dentro de una organización? Aquí es donde entra en juego el concepto de silos de datos, una tarea difícil para los científicos de datos.

Imaginemos una organización en la que los datos están compartimentados en bolsas aisladas, lo que los hace inaccesibles para quienes podrían beneficiarse de ellos. Varios departamentos tienen sus propios sistemas de datos, formatos y procedimientos de almacenamiento, lo que da lugar a un entorno de datos fragmentado e ineficaz.

Para los científicos de datos, extraer ideas significativas y procesables de estos datos y navegar por esta intrincada y compleja tarea es análogo al trabajo de un detective: tratar de armar un rompecabezas con elementos faltantes dispersos en diferentes habitaciones.

Este ecosistema de datos fragmentado obstaculiza gravemente su capacidad para extraer conclusiones exhaustivas y, en última instancia, restringe su capacidad para tomar decisiones bien informadas.

El impacto más amplio de los silos de datos en una organización es profundo. Por ejemplo, los datos dispersos, duplicados e incoherentes generan ineficiencias. La toma de decisiones eficaz, esencial para el éxito de cualquier organización, depende en gran medida de datos accesibles y actualizados. Sin embargo, cuando los datos están atascados dentro de estos silos, las decisiones se basan a menudo en información incompleta y, en ocasiones, obsoleta.

La solución está en la integración de datos, una necesidad estratégica. Al destruir estos silos de datos y crear un ecosistema de datos unificado, las organizaciones se capacitan para utilizar todo el potencial de sus activos de datos, impulsando en última instancia decisiones más informadas y operaciones eficientes.

Causas y consecuencias de los silos de datos

Comprender los silos de datos es crucial para revelar su impacto perjudicial sobre las organizaciones y los científicos de datos. En esencia, los silos de datos son bolsas de datos aisladas dentro de una organización, a menudo procedentes de diferentes departamentos que utilizan diversos sistemas de software, formatos y métodos de almacenamiento.

Estos silos suelen surgir debido a las estructuras organizativas, los sistemas heredados o la falta de prácticas estandarizadas de gestión de datos.

Las consecuencias de los silos de datos son de gran alcance y pueden impedir el progreso de forma significativa.

En primer lugar, dificultan el acceso a los datos, bloqueando información valiosa y obstaculizando su utilización eficiente.

En segundo lugar, la calidad y la exactitud de los datos se resienten al duplicarse y ser incoherentes entre silos, lo que reduce la confianza en la información.

Por último, los silos de datos dificultan la toma de decisiones al restringir el acceso a datos completos y actualizados, lo que obliga a las organizaciones a basarse en información incompleta para tomar decisiones críticas.

Para los científicos de datos, estas barreras son como navegar por un laberinto con puertas cerradas, lo que dificulta la extracción de información valiosa. Comprender las causas y consecuencias de los silos de datos es el primer paso para eliminar estas barreras y adoptar una cultura basada en los datos que permita a las organizaciones y a los científicos de datos aprovechar al máximo sus activos de datos.

Eliminación de los silos de datos en el mundo real

Tacoma, una ciudad del estado estadounidense de Washington, se enfrentaba a problemas de eficiencia debido a los silos de datos existentes en sus 25 departamentos. La inadecuada accesibilidad e información de los datos, junto con los retrasos en los procesos de toma de decisiones, llevaron a la ciudad a adoptar Data Cloud de Snowflake.

La ciudad desbloqueó datos de 700.000 tablas dispares, introduciendo miles de millones de filas en su sistema de planificación de recursos, SAP, y desbloqueando el equivalente a 10.000 millones de filas de datos.

Cientos de usuarios de los distintos departamentos de la ciudad utilizan ahora estos datos en visualizaciones de Tableau para analizar el impacto en las operaciones internas y en los ciudadanos.

Cuando llegó COVID-19, la ciudad pudo crear un cuadro de mando con los datos de clientes y facturación para obtener una visión holística de los ciudadanos. Quería ser capaz de llegar de forma proactiva a los ciudadanos cuyas facturas de servicios públicos podrían ser potencialmente una dificultad y proporcionar ayuda de manera oportuna.

En el pasado, el equipo directivo habría abordado una crisis de forma reactiva enviando a los ciudadanos cartas genéricas. Esta vez, la empresa de servicios públicos de la ciudad pudo proporcionar más información financiera y de facturación a sus consumidores de electricidad, agua y servicios medioambientales, reduciendo drásticamente el tiempo de conexión de fuentes dispares y eliminando los datos obsoletos.

Estrategias para capacitar a los científicos de datos en la integración de datos

La integración de datos es crucial para el papel de un científico de datos, por lo que es importante desmantelar los silos de datos. Los científicos de datos necesitan acceder a diversos conjuntos de datos para realizar análisis completos y obtener información valiosa. Normalmente, las tareas de integración de datos pueden racionalizarse mediante diversas estrategias, como (i) la gobernanza de datos, (ii) el empleo de herramientas avanzadas de integración de datos y (iii) el fomento de la colaboración interfuncional.

La gobernanza de datos es fundamental para facilitar el acceso, la comprensión y la utilización eficaz de los datos por parte de los científicos de datos. Mediante el establecimiento de marcos y prácticas transparentes de gobernanza de datos, las organizaciones permiten a los científicos de datos centrarse en el análisis en lugar de en la tediosa gestión de datos, lo que en última instancia mejora su eficiencia y el calibre de sus conocimientos.

Por otra parte, el aprovechamiento de las herramientas y plataformas avanzadas de integración de datos agiliza el proceso de integración de datos de múltiples fuentes, reduciendo el tiempo dedicado a la preparación de datos y permitiendo a los científicos de datos dedicar sus esfuerzos a la modelización y el análisis.

Además, los científicos de datos pueden actuar como agentes catalizadores para promover la colaboración interfuncional dentro de las organizaciones. Al compartir ideas y hallazgos, acortan las distancias de comunicación entre departamentos, cultivan una cultura de toma de decisiones basada en datos y fomentan la ruptura de silos, garantizando un intercambio y una utilización adecuados de los datos entre equipos.

Estas estrategias permiten a los científicos de datos influir sustancialmente en el éxito de la organización, lo que subraya su papel fundamental en la superación de los silos de datos y el impulso de los esfuerzos de integración de datos.

¿Qué habilidades pueden ayudar a los científicos de datos a desempeñar su papel en la integración de datos?

Los científicos de datos desempeñan un papel crucial en la integración de datos, utilizando su experiencia en el análisis, la manipulación y la interpretación de datos. Colaboran con equipos multifuncionales para definir estrategias de integración de datos, garantizando que los datos sean accesibles, estén limpios y listos para el análisis. Además, promueven prácticas de gobernanza de datos y seleccionan herramientas y plataformas de integración adecuadas, lo que mejora la calidad de los datos y revela el potencial de los datos de una organización.

Los científicos de datos deben desarrollar un conjunto de habilidades versátiles para sobresalir en esta función. El dominio de lenguajes de programación como Python y R es esencial para la manipulación y transformación de datos. Unas sólidas competencias en ingeniería de datos permiten construir canalizaciones de datos para un flujo de datos sin fisuras.

Además, un profundo conocimiento de los principios y prácticas de gobernanza de datos garantiza el cumplimiento y la alta calidad de los datos. La familiaridad con herramientas modernas de integración de datos como Apache NiFi, Talend o Informatica es crucial para una integración eficaz.

Por último, los científicos de datos deben utilizar habilidades de visualización de datos para comunicar ideas y fomentar una cultura impulsada por los datos de manera eficaz.

Las plataformas mencionadas facilitan la integración y visualización de datos, permitiendo la exploración y comunicación de conocimientos a partir de diversos conjuntos de datos. Al agilizar la recopilación, transformación y distribución de datos, mejoran la accesibilidad y la calidad de los datos, lo que permite a los científicos de datos tomar decisiones informadas y romper eficazmente los silos de datos.

Retos a la hora de romper los silos de datos

Abordar los silos de datos plantea retos, como la fragmentación de los datos y la resistencia al cambio. Hacer hincapié en la privacidad y seguridad de los datos es vital para proteger la información sensible. La supervisión y el mantenimiento continuos de los esfuerzos de integración de datos evitan la formación de nuevos silos y garantizan la funcionalidad óptima de las canalizaciones de datos.

Dar prioridad a estos aspectos es crucial para superar los silos de datos, permitiendo a las organizaciones navegar por las complejidades al tiempo que preservan la integridad y accesibilidad de los datos.

Conclusión

Los silos de datos presentan desafíos para las organizaciones y los científicos de datos. Los ejemplos del mundo real ponen de manifiesto estos problemas, pero soluciones como la gobernanza de datos, las herramientas de integración y la colaboración ofrecen esperanza.

Los científicos de datos pueden liderar la eliminación de los silos y promover la toma de decisiones basada en datos. Se necesitan esfuerzos proactivos para abordar este reto, ya que la integración de datos sin fisuras tiene un potencial transformador para el éxito.

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Assad Abbas
Tenured Associate Professor
Assad Abbas
Editor

El Dr. Assad Abbas completó su Ph.D. en la North Dakota State University (NDSU), EE. UU. Actualmente, se desempeña como Profesor Asociado Titular en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad COMSATS Islamabad (CUI), Campus Islamabad, Pakistán. El Dr. Abbas ha estado afiliado a COMSATS desde 2004. Sus intereses de investigación son principalmente, pero no limitados a, la Salud Inteligente, Análisis de Grandes Datos, Sistemas de Recomendación, Análisis de Patentes y Análisis de Redes Sociales. Su investigación ha aparecido en varias revistas de prestigio, como IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Cloud Computing, IEEE Transactions on…