En el mundo de Analytics, podemos decir a grandes rasgos, que tenemos tres dimensiones o pilares bien claros:
- Los datos
- La capacidad analítica de las personas para hacer preguntas, interpretar, indagar, tomar decisiones y generar acciones a partir de ellos (IQ+, Data Literacy, Cultura Data Driven…)
- La tecnología – plataforma analítica - que gestiona y da soporte End to End a lo que se le conoce como el Data Pipeline: ciclo de vida que va desde la extracción de los datos desde las fuentes, su modelización en el entorno analítico, su gestión/governance en lo que puede ser un catálogo de datos, y su acceso a través de indicadores, gráficos, reportes de manera directa o embebida en múltiples entornos para su análisis y uso.
Hoy nos vamos a enfocar en los datos y en sus diversos ángulos para clasificarlos, pero no de una manera técnica sino de manera conceptual y estratégica para apalancar y considerar en la Estrategia, y por ende, en el mapa de Arquitectura Analítica.
- Un punto de vista o enfoque, el más mencionado, es desde el volumen pero no sólo en sentido físico sino también conceptual.
Big Data y Small Data: las definiciones de Big Data refieren a la cantidad, volumen y heterogeneidad de datos. Se suma en este concepto un tema más, que para mí aplican a la clasificación de Big Data y que tiene que ver con tratarse de esos sets de datos que son los más “obvios y disponibles” respecto a una temática a analizar.
Y muchas veces, si son datos abiertos o que se adquieren como pueden ser los estudios de mercado, serán los que tanto mi organización como mis competidores, tendrán acceso. Por lo tanto, tendremos muchos datos en común.
Pero por el otro lado, tenemos el concepto Small Data, del que venimos hablando desde 2017 y que vuelve a surgir de la mano del concepto de Datos Alternativos.
Considerar estos datos, detectarlos y sumarlos e integrarlos en mi modelo analítico, involucra la capacidad e intuición de observación de las personas respecto al contexto, que nos nutre de muchos datos que impactan en nuestro scope de análisis - pero que percibir y detectar su ese impacto y la riqueza que implica para nuestro análisis, no es tan obvio ni directo y por lo tanto, es un diferencial que puede tener una organización.
- La otra dimensión de análisis que quiero hacer hoy referencia respecto de las fuentes de datos - que tiene puntos de intersección con los conceptos anteriores, es el tipo de fuente: fuentes convencionales y no convencionales.
Fuentes Convencionales, son aquellas fuentes que ya están incorporadas al mapa analítico de toda organización, porque tecnológica y funcionalmente, ya forman parte de un estándar de análisis y su integración forma parte de las capacidades convencionales que traen las plataformas analíticas. Principalmente, se trata de los sistemas transaccionales (operativos) y los de gestión (corporativos): sistemas de venta como un CRM, sistemas de facturación y cobranzas, plataformas eCommerce, módulos del sistema de gestión empresarial (ERP), entre otros.
Fuentes no convencionales, son las que están en la organización en uso no tan protagónico o transaccional y que aún no muchas organizaciones las tienen presentes como parte del proceso, mapa o generadora de datos de análisis, pero lo son y complementan el resto de las fuentes convencionales. Dentro de este grupo podemos mencionar algunos ejemplos, con los que ya estamos trabajando en las soluciones analíticas de algunos clientes:
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Sharepoints
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Planillas de cálculo que se utilizan como sistemas informales de carga de datos
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Datos complementarios almacenados en esquemas como Drives
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Workplace
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Sistemas de encuestas, como survey monkey
Las redes sociales y sistemas de chat como WhatsApp, Slack u otras aplicaciones de colaboración que ordenan mejor las discusiones a efectos corporativos, también deberían integrarse para la visión completa, y claramente deberían ir mutando de una clasificación de fuentes no convencionales hacia las convencionales, ya que se están volviendo en muchos casos, protagonistas como puede ser el caso del proceso de interacción y atención de clientes y prospectos, o interacciones corporativas.
La arquitectura analítica, y por ende la Estrategia para llevarla a cabo en cada organización, está en continua evolución. En IQ4B estamos para acompañar a las organizaciones en este desafío.