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Ingeniería de datos: ¿por qué toda empresa la necesita?

Ingeniería de datos: ¿por qué toda empresa la necesita?
La consolidación de diversas fuentes es la primera fase para la extracción del valor de los datos. Así, se podrán generar claves para el negocio
Por Marcelo Sales, Director de Productos y Soluciones de Hitachi Vantara Latam.
11.01.2019 06.16hs Tecnología

En el proceso de definición de una estrategia de negocios consistente y orientada a datos, muchas veces, los conceptos de ciencia y de ingeniería de datos se consideran, erróneamente, sinónimos.

La verdad es que el primero actúa en la punta, cerca del usuario final; mientras que el segundo, opera más cerca de la base de la infraestructura y, por eso, algunas veces se considera menos glamoroso y, a menudo, termina siendo descuidado.

Sin embargo, en lo referente a la ciencia de datos se requiere de inteligencia y capacidad para realizar análisis consolidados, suministrando pronósticos para el desarrollo del negocio.

La ingeniería de datos es parte fundamental en el proceso de extracción de valor de las bases de datos, la mayoría de las veces, rústicas y provenientes de diversas fuentes. De manera práctica, si no hay un buen proceso en el área, la ciencia de datos no consigue ejercer su papel.

Por ejemplo, en el caso de una empresa que invierte poco en la parte analítica y deja la ingeniería de datos en un segundo plano, al iniciar el proyecto de verificación y diagnóstico, su equipo interno concluye que la consolidación de los datos, a través de los métodos tradicionales, llevará años para ser finalizada, inviabilizando todo el proyecto.

Un estudio de tecnología y metodología (uno de los principales activos de la ingeniería de datos) disminuiría el ciclo y extraería valor de manera mucho más ágil y los transformaría, de forma eficiente, en una base refinada y susceptible de explotación, que se enfoca en el desarrollo del negocio.

Como destaca la analista Michele Goetz de Forrester en el estudio “Data engineers will be more important than data scientists”, “la ingeniería de datos aprovecha la estrategia y los planes de inversión desarrollados por los arquitectos de datos, adoptan y activan políticas de gobernanza de datos y garantizan que las informaciones y la inversión analítica obtengan su retorno completo”.

Es el momento de reconocer a la ingeniería de datos por su verdadero peso y valor. Es hora de salir de las discusiones etéreas sobre el tema y, aunque suene cliché, colocar la mano en los datos.

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