El comando de información de inteligencia es una herramienta fundamental en el proceso de transformación de datos en inteligencia. La inteligencia, no los datos en sí, es lo que marca la diferencia al tomar decisiones. El paso más importante en el ciclo de inteligencia es el procesamiento y análisis de datos e información. El análisis transforma los datos y la información en inteligencia accionable. La clave de este paso es tomar hechos, cifras, estadísticas y otros datos cuantitativos y organizar e interpretar la información para revelar patrones, tendencias y relaciones. La transformación de datos e información en inteligencia accionable es el corazón y alma de una buena toma de decisiones.
Métodos para transformar datos en inteligencia
Existen varios conceptos fundamentales para que el proceso de transformación de datos en inteligencia sea exitoso. Estos conceptos impregnan las diversas herramientas y técnicas utilizadas para lograr la transformación, como el razonamiento inductivo, el razonamiento deductivo y el reconocimiento de patrones.
También es importante comprender que las herramientas utilizadas para recopilar, organizar y almacenar datos e información pueden hacer gran parte del trabajo pesado cuando llega el momento del análisis. No solo acelerarán este proceso, sino que también pueden iniciar la transformación. Por ejemplo, una herramienta de minería de texto puede ayudarte a recopilar datos textuales en un documento o sitio web sobre un tema. Esta misma herramienta también se puede utilizar para analizar contenido pre-recopilado, proporcionando, por ejemplo, un recuento de cuántas veces se utilizó una palabra y los diversos contextos en los que se utilizó.
A menudo, especialmente en partes de organizaciones centradas en la investigación, hay inercia o presión para utilizar el método más complejo y avanzado para transformar datos en inteligencia. Sin embargo, es fundamental mantener el enfoque en utilizar la herramienta más adecuada para la tarea en cuestión. No quieres usar un martillo para apretar un tornillo, de la misma manera que no utilizarías unas pinzas para derribar una pared.
La cantidad de herramientas y marcos de análisis es prácticamente ilimitada. No es necesario revisar todas, pero algunos ejemplos incluyen:
- Matriz BCG
- Matriz GE Business
- Análisis de la Industria (Modelo de las cinco fuerzas de Porter)
- Análisis de Grupos Estratégicos
- Análisis FODA
- Ratios Financieros (ROA, ROE, ROI, etc.)
- Análisis de la Cadena de Valor
- Análisis de Escenarios
Estas son solo algunas de las estrategias y herramientas de análisis clásicas. También existen herramientas de minería de datos, análisis estadístico y análisis visual que pueden ser utilizadas para transformar datos en inteligencia.
El papel del Big Data
No podemos ignorar el papel del Big Data en la transformación de datos en inteligencia en la actualidad. Es importante comprender la definición de Big Data: activos de información de gran volumen, alta velocidad y alta variedad que requieren formas innovadoras y rentables de procesamiento de información para obtener una mejor comprensión y toma de decisiones.
Además, y muy importante, el Big Data no es una cosa, es una capacidad. Por lo tanto, aunque las dimensiones del Big Data: Volumen, Variedad y Velocidad son descriptores importantes de lo que hace que los datos sean grandes, la dimensión más crítica del Big Data es el Análisis, o la capacidad de transformar todos estos datos en información útil. De hecho, uno de los títulos más buscados en la educación superior en la actualidad es el análisis de datos, ya que este conjunto de habilidades técnicas permite a una empresa aprovechar realmente sus grandes datos para crear diferenciación en el mercado actual.
El Big Data en la agricultura nos ayuda a comprender mejor los factores que influyen en lo que ha sucedido o está sucediendo en nuestras fincas y empresas agroalimentarias. Esta es una herramienta poderosa para proporcionar información en nuestra toma de decisiones y nos ayuda a identificar áreas en las que debemos investigar más para aprender cómo podemos predecir mejor lo que puede suceder en el futuro. Combinar el análisis de Big Data con lo que se conoce como datos pequeños (realizar investigaciones científicas de manera sistemática) es la verdadera esencia de convertir datos en inteligencia. En los últimos tiempos, hemos visto, por ejemplo, el análisis de Big Data en tiempo real de patrones climáticos, condiciones del suelo y prácticas de gestión de fincas, combinado con datos pequeños asociados a investigaciones agronómicas disciplinadas para mejorar las prácticas de gestión de fincas en temporada. Esto ayuda a mejorar la producción, la salud de las plantas, la conservación de los nutrientes del suelo y el mantenimiento de sistemas de agua más limpios.
Respondiendo a las necesidades de inteligencia
Independientemente de la herramienta o estrategia utilizada para transformar nuestros conjuntos de datos críticos, es fundamental que se logre un objetivo simple e importante: responder a las necesidades de inteligencia o a las preguntas que un tomador de decisiones debe resolver.
Una vez empleada la herramienta y estrategia adecuadas, los datos y la información se transforman y pasamos a la fase de transformación de datos. Sin embargo, el ciclo de inteligencia no termina ahí. No tiene valor realizar esfuerzos analíticos si no llegan al tomador de decisiones de manera oportuna y apropiada.
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