Conoce las reglas para el procesamiento de la información

Hay que tomar en cuenta ciertos parámetros al momento de trabajar con la información

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Sin duda alguna, no sólo hay que trabajar con la información, sino que también hay que saber cómo realizarlo. Para trabajar con los datos es importante tener en cuenta ciertas directrices, sobre las cuales Gustavo Jaime-Muñoz, data scientist de Walmart, tuvo oportunidad de mencionar en Big Data & Analytics Summit 2018 en su plática “Las reglas de oro en el procesamiento de la información”.

Gustavo Jaime-Muñoz comentó que, si bien los datos son en la actualidad el nuevo oro, lo cierto es que si no se sabe trabajar con ellos es una pérdida de dinero y tiempo. Sin embargo, una de las primeras cosas que hay que tener en cuenta es que prácticamente todas las personas somos susceptibles de generar datos. Lo mismo sucede con los negocios.

Una de las cuestiones importantes que menciona es que no hay reglas fijas o rígidas, puesto que empresas que comenzaron a trabajar con datos como, por ejemplo, Google, Uber o Netflix han generado sus propias herramientas para trabajar con los registros que se generan todos los días.

Como sucede actualmente, y gracias a la tecnología, hay muchas cosas que se están modificando, incluso los conceptos, como el de big data, puesto como explica Gustavo Jaime-Muñoz, lo que antes era la big data, ahora ya no es tan grande. También explicó que ya no sólo basta con otorgar tres cualidades para la data, sino que se recomiendan cuatro cualidades: la velocidad, la variedad, el volumen y la veracidad, puesto que todos los registros deben estar verificados.

Sobre el manejo de la información, destacó que en la actualidad sí se puede usar la información, sí se puede compartir, pero, sin duda alguna, no se debe violentar el conocimiento que se obtiene de las personas.

Gustavo Jaime-Muñoz explica que una de las cosas más importante que debemos tomar en cuenta al momento de trabajar con la información es saber qué preguntas se tienen que hacer (qué información se tiene, qué KPI se necesita, es lo necesario, etc).

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