Cuando de tomar decisiones estratégicas para una empresa se trata, el análisis de big data y la usabilidad son fundamentales. Obtener data y traducirla en un lenguaje cercano va más allá de usar cloud computing o aprender lenguajes de programación.
En efecto, estamos hablando de hacer los datos más accesibles para ayudar a empresas y empresarios, logrando aumentar sus oportunidades. Veamos las ventajas de contar con herramientas para analizar de grandes volúmenes de datos bajo el concepto de usabilidad.
Usabilidad y las ventajas que ofrece para el análisis de data
Aprovechar el poder de los datos requiere el uso de herramientas que brinden respuestas a nuestras preguntas. Una persona de negocios no quiere aprender acerca del manejo de los datos en sí, ni tampoco quiere aprender a usar una herramienta compleja. Solo quieren las respuestas. A pesar de que el mercado está lleno de productos de análisis de datos, pocos suelen hacerlo aplicando la usabilidad.
- Aumenta la productividad y la eficiencia. Obtener acceso a información y conocimientos sobre tus operaciones permite reconocer áreas donde la organización podría ser más productiva.
- Reduce costos. Esto puede ser mediante la identificación de formas de trabajo aún más eficientes.
- Facilita la interpretación de la información recibida. Es importante no solo conocer las estadísticas, sino también reconocer patrones de comportamiento más complejos. A su vez, permite comprender las necesidades de un cliente o las oportunidades que presenta un mercado específico.
Usabilidad y big data: ¿en qué se relacionan?
La usabilidad es el grado de facilidad con el cual algunos productos, por ejemplo, software o APIs (Application programming interfaces), se pueden utilizar para lograr los objetivos requeridos de manera eficaz. En el caso específico de la usabilidad de datos, estamos hablando de ponerlos al alcance de todos logrando a su vez hacerlos más accesibles para su análisis.
Características importantes de la usabilidad en big data
Uno de los principales desafíos de la gestión eficaz de la calidad de los datos, es articularlos de una manera que sean digeribles. En efecto la usabilidad de los diferentes tipos de datos debe responder a las siguientes características:
Visibilidad
Es el grado de facilidad con el que el usuario puede encontrar todos los elementos de un nuevo sistema cuando lo usa por primera vez.
Accesibilidad
No importa cuán limpios estén los conjuntos de datos almacenados en un lago de datos. No se podrán usar si los analistas no saben que existen y no pueden acceder a ellos.
Relevancia
Se refiere a cualquier característica que haga que un conjunto de datos sea sobresaliente, importante o significativo. Este tipo de variables se definen en conjunto antes de iniciar el proceso de flujo de trabajo.
5 recomendaciones para el manejo de datos enfocados en usabilidad
Para garantizar un sistema de gestión documental eficaz y compatible, hay algunos aspectos esenciales que debes tener en cuenta:
1. Crea una estrategia de big data
Es la hoja de ruta de una organización para utilizar los datos para lograr sus objetivos. Esta bitácora garantiza que todas las actividades relacionadas con la gestión de datos, desde la recopilación hasta la colaboración, trabajen juntas de manera efectiva.
2. Representación gráfica de los datos
Elige un formato amigable para la visualización pensando en tu público objetivo. Mediante el uso de elementos visuales como tablas, gráficos y mapas, las herramientas de visualización de datos brindan una forma accesible de ver y comprender tendencias, valores atípicos y patrones en los datos.
3. Diseño de la interfaz
El éxito o el fracaso de un proyecto de big data gira en torno a la capacidad de los empleados para manipular la información. Un desafío es traducir un gran volumen de datos complejos en información comercial simple y procesable. El desarrollador de tu sistema de datos debe asegurarse de que los algoritmos de la aplicación sean sólidos y el sistema sea fácil de usar.
4. Sincronización de datos
Un flujo de trabajo automatizado de ese tipo ayuda a reforzar la coherencia y la uniformidad de los datos compartidos, lo que aumenta su facilidad de uso.
5. Capacitación
Es fundamental que todos estén en la misma página. De esta manera las organizaciones deben contratar personal especializado o capacitar a los existentes.
Para finalizar, debes tener en cuenta que las aplicaciones de big data son sistemas que van a la par con el funcionamiento de las empresas. En consecuencia, las organizaciones que están experimentando con estos sistemas deben estar en la capacidad de adaptarse a desafíos únicos. Los desarrolladores pueden superar estos obstáculos reconociendo cómo las aplicaciones difieren de los sistemas tradicionales y acomodando esas diferencias.
Referencias bibliográficas
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Gross M., (11 de junio de 2019). 6 Recommendations to Improve Customer Data Management. Bankingly: https://www.bankingly.com/6-recommendations-to-improve-customer-data-management/?lang=en
Krüger Z., (10 de julio de 2019).5 Tips to Improve Data Management in Your Company. Esilo: https://www.esilo.com/blog/5-tips-to-improve-data-management-in-your-company/
Tableau., (s.f.) 5 Key Steps to Creating a Data Management Strategy. Tableau: https://www.tableau.com/learn/articles/data-management-strategy
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