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Convertir los datos en decisiones

  • Publicado por: Scalable Team

Los datos están en todas partes. Los datos se utilizan para respaldar suposiciones presentadas como hechos. Buscamos datos para crear información en la que basamos las decisiones comerciales, personales y comunitarias. No solo son importantes los absolutos de los números, sino que la forma en que se obtuvieron, cómo se analizan y qué suposiciones se hacen son fundamentales para evaluar el valor de los datos. Esto crea incertidumbre e incluso la aplicación del método científico no es una base para la comodidad.

Un ejemplo de ello es “p-hacking,” en el que los investigadores prueban sus datos contra muchas hipótesis y solo informan aquellos que tienen resultados estadísticamente significativos. ¿por qué?

“El sistema actual ha hecho demasiado para recompensar los resultados,” dice Joseph Hilgard, investigador postdoctoral en el Centro de Políticas Públicas de Annenberg. “Esto causa un conflicto de intereses: El científico es el encargado de evaluar la hipótesis, pero el científico también quiere desesperadamente que la hipótesis sea cierta.”1

Considere también el caso en el que los algoritmos de recopilación de datos simplemente no están diseñados o aplicados correctamente. Al igual que en todas las facetas de nuestro mundo, los hallazgos verdaderamente innovadores simplemente no ocurren tan a menudo como los investigadores quisieran. La gran mayoría de lo que vemos como innovación es realmente mejorar los procesos y tecnologías ya bien entendidos o establecidos. Lo que eso significa es una oportunidad para “sobre” interpretar los resultados. considerar:

“Sabemos que hasta el 30 por ciento de los trabajos de investigación médica originales más influyentes más tarde resultan ser erróneos o exagerados.”2

Pero esto es ciencia. Esas cosas significan algo ¿verdad? Como he dicho al principio, los datos están en todas partes. En los negocios, múltiples roles de todas las áreas de una empresa se ocupan de los datos. Incluyen TI, gestión de datos, fabricación, R&D, marketing, servicio al cliente, ventas, operaciones y más.

Tomemos el ejemplo de la gestión de la cadena de suministro. La calidad de los datos afecta a todo el recorrido. En el lado de la gestión de carga, si un contenedor es sólo 1/4” diferente en altura de lo que el conocimiento de embarque dice que es, 1,000 cajas menos por camión de carga se enviarán que consisten en 20 paletas menos por camión, lo que resulta en la necesidad de 6 camiones más!3

Bajar un nivel, si la calidad y la confianza en los datos es una preocupación significativa en la investigación científica y en el movimiento de bienes a través de una cadena de suministro, ¿qué pasa en nuestro pequeño mundo de ITAM e ITSM? Lo único que nos preocupa es simplemente cuántos activos hay, dónde están y quién los está utilizando.

La calidad de los datos de TI sustenta todos los elementos de la gestión de un negocio. En las discusiones sobre las estrategias de CMDB con Gartner, una preocupación clave de los líderes de TI fue la calidad de los datos en más del 60 por ciento de esas conversaciones.4 Otras investigaciones han demostrado que el 48 por ciento de los encuestados pasaron 15 horas o más por semana reconciliando problemas de precisión de datos, en gran parte porque están utilizando múltiples sistemas de recopilación de datos. Combine esto con la situación de que la herramienta itam número uno sigue siendo Excel y esto agrava el problema. Ahora se enfrenta a datos estáticos donde la prestación de servicios es dinámica y se espera que refleje el estado actual del perfil de un usuario o una configuración de centro de datos.

Es evidente que los problemas de calidad de los datos tienen repercusiones comerciales, sociales y personales y pueden llevar a la desconfianza en los informes, los resultados y las predicciones. Desde la perspectiva de ITAM e ITSM, afectan el costo, la eficiencia, la gobernanza y la seguridad. Mejorar estos datos hasta el punto de que se pueda considerar información requiere que las personas, los procesos y la tecnología trabajen juntos. Es importante tratar de eliminar el enfoque de silos que ha sido tan común durante décadas. Si desea obtener más información sobre cómo se puede lograr esto, únase al próximo seminario web, “Por qué no puedo confiar en usted? Activos de TI de datos Trampas de calidad y oportunidades” el 9 de noviembre a las 2:00 p.m. Este/1:00 p.m. Central/11:00 a.m. Pacífico.

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1 www.vox.com/2016/7/14/12016710/science-challeges-research-funding-peer-review-process
2 Julia Belluz, Brad Plumer y Brian Resnick: www.vox.com/2016/7/14/12016710/science-challeges-research-funding-peer-review-process
3 www.gs1us.org/DesktopModules/Bring2mind/DMX/Download.aspx?command=core_download&entryid=544&idioma=es-ES&PortalId=0&TabId =134
4 Nota de investigación de Gartner: Siga tres reglas para garantizar que su CMDB ofrezca valor comercial; 20 de septiembre de 2017; Roger Williams, Kenneth González

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