La importancia de la precisión de los datos en tiempo real en su negocio

Obtener datos precisos en tiempo real es esencial para los negocios. Requiere identificar patrones utilizando metadatos, agrupar esta información a través de archivos de metadatos y garantizar la precisión de los metadatos a través de un marco de gestión de metadatos.

Considere la precisión de los datos en tiempo real, una característica de calidad de los datos que se refiere a valores y formatos correctos, imprescindible para un negocio rentable y en crecimiento. Las empresas necesitan datos precisos en tiempo real para hacer frente a los flujos de demanda de los consumidores. Un tercio de los ejecutivos de alto nivel y los profesionales financieros están de acuerdo en que valoran cada vez más sus datos financieros en tiempo real.

Desafortunadamente, muchas organizaciones continúan teniendo dificultades para obtener información empresarial a partir de sus datos en tiempo real. Las empresas recopilan horas y horas de transmisiones de datos, pero es posible que solo necesiten un par de minutos de esta transmisión para tomar una buena decisión.

Incluso decidir cómo validar los volúmenes de datos acumulados genera desafíos para determinar rápidamente si un conjunto de datos tiene más precisión que otro. Tome la decisión equivocada y contribuya a que una empresa pierda $14 millones.

Afortunadamente, los metadatos, datos sobre datos, prometen ayuda para llegar a la precisión de los datos en tiempo real. Este artículo iniciará al lector en un viaje utilizando metadatos para obtener precisión de datos en tiempo real.

Uso de metadatos para validar la precisión de los datos en tiempo real

Puede parecer contradictorio hablar de generar más datos para ayudar a mantener la precisión de los datos existentes. Pero los metadatos tienen varios superpoderes:

• Si son precisos, los metadatos brindan contexto sobre la información que describen, lo que demuestra la precisión de los datos. Un programa de computadora puede convertir estos metadatos en un esquema o representación.
• Las definiciones de metadatos contienen cualquier combinación de descripciones técnicas, comerciales u operativas de conjuntos de datos. Entonces, los sistemas, procesos o personas pueden usar metadatos para caracterizar clientes, compras, productos, ubicaciones, etc.,
• Los algoritmos pueden usar metadatos técnicos para señalar a otro proceso o persona para que tome medidas adicionales.
• Los metadatos pueden envolver una gran cantidad de datos, lo que los hace más fáciles de encontrar.

Dos expertos, Romero y Calders, han aprovechado estas fortalezas de los metadatos con un enfoque llamado perfilado de información. Proponen un marco que aplica metadatos para formar un esquema para la creación de perfiles y luego adjuntar los resultados usando metadatos.

Llevando estos hallazgos más allá, las empresas pueden usar sus reglas comerciales para guiar la formación de metadatos del esquema y agrupar datos en paquetes envueltos por metadatos. Estas organizaciones tendrían una manera más eficiente de manejar datos en tiempo real mediante el empleo de algoritmos para buscar patrones de datos y recuperar conjuntos de datos que coincidan.

Exploración de un ejemplo de precisión de datos en tiempo real

¿Cómo sería el uso de metadatos para la precisión de los datos en tiempo real en la vida real? Gordon y Shankaranarayanan, de Babson College, brindan información.

Digamos que el feed de la empresa A tiene cientos de mensajes instantáneos cada hora. Un cliente, John Doe, envía un mensaje de texto que quiere comprar una bicicleta de la empresa A. La empresa A quiere validar que estos mensajes son de John Doe y que quiere comprar una bicicleta.

Primero, una aplicación crearía un perfil de John Doe, metadatos sobre John Doe. Digamos que los metadatos sobre John Does tienen valores basados ​​en el número de teléfono, el tipo de teléfono móvil utilizado y el estado de membresía con la Compañía A. Esta representación de John Doe sería buena como los datos contenidos en el sistema de gestión de relaciones con los clientes de la Compañía A.

Luego, un programa de computadora toma este perfil de John Doe y lo compara con el flujo de texto en el feed, con reglas comerciales que definen qué buscar en el flujo de datos. Una vez que el software ve datos que coinciden con el esquema de John Doe, los agrupará en un archivo de metadatos de contenido. Este archivo de metadatos de contenido podría ser buscado por personas que estarían seguras de que los mensajes de texto provienen de John Doe (si la calidad de los metadatos satisface las necesidades comerciales).

Además, un algoritmo crearía un perfil de compra para determinar la probabilidad de que John Doe compre una bicicleta, como Amazon determina qué productos recomendar a sus clientes. Luego, un algoritmo puede aplicar este perfil de compra y sopesar la probabilidad de que John quiera comprar una bicicleta.

Hacer que la precisión de los metadatos sea crítica

Tenga en cuenta que el uso de metadatos para crear un esquema y un lote depende en gran medida de la precisión de los metadatos. De lo contrario, sería imposible garantizar la precisión de los datos en tiempo real.

En el ejemplo anterior, si John Doe hubiera cambiado su número de teléfono y sus metadatos aún tuvieran el número de teléfono anterior, entonces los metadatos de John serían inexactos. Asimismo, el archivo de metadatos con los conjuntos de datos en tiempo real debería etiquetarse correctamente. Si los metadatos con los archivos de texto de John Doe tuvieran el nombre del cliente incorrecto, una persona no encontraría el archivo de texto de John.

Por lo tanto, las mismas razones y procesos que usan las empresas para monitorear los datos y limpiarlos, para entregar datos de alta calidad de manera constante, también se aplican a los metadatos. Los metadatos utilizados en la validación en tiempo real deben ser lo suficientemente precisos para tener confianza en la precisión de los datos en tiempo real.

Un marco de gestión de metadatos

¿Sería suficiente entonces automatizar el monitoreo y limpieza de metadatos? No. Obtener metadatos de suficiente calidad para que sean valiosos y accesibles para la empresa depende de un marco de gestión de metadatos.

Las personas, los procesos y las tecnologías de la organización conforman este marco de gestión de metadatos y las reglas comerciales que lo crean.

Por ejemplo, si un departamento estandariza los nombres de sus clientes en un sistema y otro departamento da un formato diferente a los nombres de los clientes en una aplicación separada, tiene un marco de gestión de metadatos inestable. ¿De qué departamento toma la organización los metadatos para usarlos?

El desarrollo de un marco de gestión de metadatos para garantizar la precisión adecuada de los datos en tiempo real requiere:

• Evaluaciones de gestión de metadatos sobre qué estructuras existen y su impacto. A partir de esta línea de base, las empresas pueden decidir qué procesos cambiar.
• Estrategia de datos, un plan para usar datos para mantener el negocio en marcha y creciendo.
• Gobierno de datos, un programa que coordina el acceso y la seguridad de los metadatos para seguir cumpliendo las normas.
• Alfabetización de datos colectiva sobre la importancia y el valor de los metadatos para determinar la precisión de los datos en tiempo real. Además, los trabajadores necesitarían saber cómo definir buenos metadatos.
• Requisitos comerciales sólidos sobre qué atributos y valores definen qué o a quién describen los metadatos.

Palabras finales

En 2020, las empresas vieron por qué necesitaban calidad de datos en tiempo real mientras desconfiaban de obtener información empresarial a partir de estos datos. Los altos volúmenes y velocidades de datos presentan a las empresas obstáculos significativos para garantizar rápidamente que cada dato tenga precisión en un flujo de texto o mensaje.

Curar los datos en tiempo real utilizando un esquema de metadatos y reglas comerciales obtiene más valor al mismo tiempo que evita que los recursos de la empresa analicen datos irrelevantes. Fragmentar los resultados y etiquetar estos conjuntos de datos usando metadatos hace que encontrar datos precisos sea más rápido. Pero el uso de metadatos de esta manera requiere metadatos precisos y una estructura de administración de metadatos adecuada para que la empresa confíe en la precisión de sus datos en tiempo real.