Así como una base de datos de alta calidad es importante para el éxito en el ámbito de las tecnologías digitales, también lo es la estructura subyacente que conecta los activos de datos de su organización. Para que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y otras aplicaciones empresariales digitales transformen su organización de I+D, es esencial comenzar con datos de alta calidad y un modelo de datos eficaz.
El modelo de datos define cómo se organizan y almacenan los datos y las relaciones entre ellos. Un modelo eficaz permite a los usuarios de toda la organización comprender fácilmente el funcionamiento de la empresa. Es el eje de casi todas las soluciones empresariales de alto valor, y su mayor valor se obtiene cuando se aplica más allá de los límites de las líneas de negocio individuales (LOB) o de las operaciones dentro de una organización. Este modelo de datos es un pilar estratégico para la gestión de la información, del que depende el éxito de futuros proyectos críticos para la empresa.
Sin embargo, los datos modernos se han vuelto tan intrincados y diversos que la tarea de crear un modelo de datos no suele ser sencilla. Para las empresas de I+D, esto puede ser especialmente complicado, ya que los datos científicos son especialmente complejos y a menudo están desconectados. Además, como la cantidad de datos producidos aumenta exponencialmente, crear un modelo de datos eficaz como base para la correcta implementación de las nuevas tecnologías digitales es más importante que nunca.
En nuestro último informe técnico, exploramos los problemas relacionados con este panorama digital que evoluciona con rapidez y analizamos la manera de preparar sus cimientos de datos para adaptarlos a este contexto. Esta entrada del blog ilustra los beneficios del modelado de datos, señala los errores más comunes y ofrece un ejemplo de I+D de cómo puede ser un modelo de datos eficaz.
Cómo su organización de I+D puede beneficiarse del modelado de datos
Un modelo de datos le proporcionará un mecanismo estándar para definir y analizar los datos dentro de su organización. Pero puede ir más allá. De hecho, un buen modelo de datos, en combinación con una arquitectura de datos bien diseñada, permite a cualquier miembro del personal de su organización acceder a información (que quizás ni siquiera sabía que se estaba recopilando) y consumirla de manera eficiente para proporcionarle una ventaja estratégica.
Además, con un modelo de datos empresarial eficaz, puede integrar los sistemas de información existentes en su organización, ya que muchas grandes empresas de I+D tienen datos aislados en una variedad de sistemas que no se comunican entre sí. Al modelar los datos de cada uno de estos sistemas, se pueden ver las relaciones y redundancias, resolver las discrepancias e integrar los sistemas dispares para que puedan trabajar juntos. Este modelo de datos empresarial integrado proporciona información contextualizada y coherente, un linaje de datos y una única versión de la verdad para las consultas de datos y los informes.
Por último, un modelo de datos bien pensado puede proporcionarle una visión más profunda de su área de negocio, ya que el proceso de modelado requiere que su equipo defina los datos que lo impulsan. Los datos y las relaciones representados en un modelo de datos proporcionan una base sobre la que construir una comprensión de los procesos empresariales. Permite incorporar y combinar sin problemas los datos externos con los internos de su organización, lo que enriquece el valor de los análisis y las predicciones que ayudarán a su empresa a afrontar los retos y las oportunidades.
Consejos para evitar los errores más comunes en el modelado de datos
Primero, asegúrese de establecer objetivos específicos. Si el caso de uso del negocio para desarrollar el modelo no está bien definido, el modelo de datos no ofrecerá su valor óptimo. Por lo tanto, piense detenidamente en lo que espera conseguir con su programa de modelado de datos, y céntrese en una necesidad empresarial concreta o en la mejora de un proceso.
Una vez que se llegue a un acuerdo, determine si es mejor utilizar un método descendente, ascendente o híbrido. Si se combinan los factores adecuados con el enfoque de modelización correcto, aumentarán drásticamente las posibilidades de tener un modelo exitoso. Seleccione el enfoque de modelado de datos en función del caso de uso del negocio y de la tecnología subyacente, ya que cada tipo de modelo de datos tiene sus propios puntos fuertes y usos.
Cuando diseñe su modelo, procure que sea lo más sencillo y parecido a la vida real. Evite el contenido especulativo: un modelo de datos debe abordar plenamente los requisitos, pero sin sobredimensionarlos. Una comunicación fluida y abierta entre todos los equipos y partes interesadas es extremadamente importante para el éxito del modelado de datos, garantizando que todos los elementos de datos se incorporen y tengan el mismo significado e interpretación en toda la organización.
Su modelo de datos no debe estar diseñado para resolver un solo problema, sino una variedad de problemas, adoptando una visión más holística de todos los elementos de datos del ecosistema. Con este enfoque, un modelo de datos eficaz podrá resolver problemas bien definidos, así como aquellos que aún no se han descrito.
Por último, tenga en cuenta que su modelo de datos es un artefacto vivo que requiere actualización y mantenimiento, por ejemplo, asegurándose de que los cambios realizados en cualquier nivel del modelo de datos se reflejen también en otros niveles. Aunque la mayoría de los modelos de datos requieren muy poco mantenimiento, es fundamental contar con un proceso formal para mantener el modelo actualizado.
Aplicaciones reales de la modelización de datos en I+D
¿Cómo funcionaría en la práctica el diseño de un modelo de datos? Como ejemplo, consideremos una empresa global de salud animal que recientemente ha lanzado una línea de alimentos para ganado y mascotas. Para crear su modelo de datos, hay que tener en cuenta todos los elementos de datos relevantes, como el contenido de los textos, las estructuras químicas, las relaciones entre fármacos y objetivos, los nombres taxonómicos de los animales (reino, filo, género, etc.), los valores financieros, junto con los esquemas, los gráficos y las tablas, y muchos otros. Con estos conjuntos de datos multifacéticos, es fácil comprender la complejidad del modelado de datos.
En casos complejos de I+D como éste, es importante encontrar un equilibrio entre un modelo de datos lo suficientemente detallado como para que sea útil, pero también sencillo para que se pueda entender fácilmente. También hay que tener en cuenta que el modelo de datos debe ser flexible, ya que la evolución de los procesos puede requerir su reelaboración a lo largo del tiempo.
Teniendo en cuenta estas necesidades, un modelo de datos teórico para este ejemplo de nutrición animal podría ser algo así:
Este modelo define los elementos y las relaciones de los datos de forma estandarizada para que los datos de la organización estén interconectados. Es particularmente importante que su modelo incluya datos maestros y de negocio para respaldar los procesos empresariales generales y la elaboración de informes. Si quiere profundizar en este ejemplo de modelo de datos, lea nuestro informe técnico para conocer más detalles y consideraciones.
Prepararle para los futuros desarrollos digitales
La revolución digital está en pleno apogeo y el modelado de datos se ha vuelto más influyente que nunca. Por ello, las organizaciones de I+D deberían intentar aprovechar al máximo el valor de sus activos de datos haciendo del modelado de datos una prioridad. Todo el trabajo duro de configurar su modelo de datos acabará dando sus frutos cuando tenga una base de datos sólida para construir soluciones que den a su organización una ventaja competitiva.
Si desea crear un centro de datos empresariales que clasifique con exactitud sus datos y necesita más información, descargue nuestro informe técnico sobre las oportunidades digitales del futuro. En él, tratamos la importancia del modelado de datos, así como el estado actual de la digitalización en I+D, en mayor profundidad.
