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3 teoremas acerca de EvD como el paso siguiente a la analítica

Mientras el concepto incipiente que encierra EvD se encamina hacia la madurez, las empresas emplean herramientas y metodologías de analítica de datos para alimentar objetivos relacionados con iniciativas de digitalización corporativa.
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Redacción

Desde que fuese acuñado por un grupo de investigadores de la Universidad de San Francisco, el concepto que encierra el Valor Económico de los Datos, (EvD por sus siglas en inglés), ha empezado a proliferar en numerosas conversaciones de altos ejecutivos TI como una posibilidad de integrarlo en las estructuras tecnológicas relacionadas con la gestión de los negocios.

A día de hoy,  la publicación del libro “Infonomics” de Doug Laney, quién construyó a expensas de Gartner una teoría fundamentada en el trabajo del valor económico de los datos, el concepto que encierra EvD ha alcanzado a las ramificaciones tecnológicas de las organizaciones, y se ha hecho un hueco en el impacto que va a generar este factor económico a nivel de futuras inversiones tecnológicas.

Teorema EvD  nr. 1 – Lo valioso no son los datos, sino la relación y los patrones (internos) que están relacionados con los datos. Aquí se ha de enfatizar en la diferencia que existe entre monetizar los datos versus la monetización del significado cuando se trata de big data en modelos de negocio maduros. Una de las fases de big data se concentra en el valor económico de los datos. No obstante, las empresas no suelen focalizarse en este aspecto que implica la venta del dato. La venta del dato es un modelo de negocio, no una transacción económica en la que intervienen un buen número de responsabilidades relacionadas con la venta del dato. En lugar de ello, las empresas se concentran en monetizar otros aspectos que se derivan del dato.

Teorema EvD nr. 2 – Gracias a las posibilidades de cuantificar tanto relaciones como patrones podemos efectuar predicciones de posibilidades. Llegados a este punto, es la cuantificación de las relaciones y modelos relacionales que rodean a clientes, productos, servicios, operaciones y mercados los factores que dirigen las predicciones estratégicas y gestoras. Y es el valor de estas predicciones lo que, a última instancia, determina el valor económico de los datos de una organización.

Teorema EvD nr. 3 – Los previsiones de negocio dirigen las oportunidades de monetización a través de estrategias mejoradas y modelos de uso operativos. La aplicación de predicciones contra los modelos de de uso de negocio, a través de clusters de decisiones, van a ser capaces de determinar el valor económico de los datos.

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