¿Para qué sirven los Data Labs? Los conocidos como Data Labs son un aspecto que toma cada vez más importancia dentro del mundo empresarial. El cual está involucrado en el entorno digital, a través del Big Data y manejo de la información. En donde, se pueden enfrentar distintos retos y soluciones a los problemas, optimizando las actividades de la organización.
Es por ello que la implementación de la Data Labs ha ganado cada vez más popularidad como centro de manejo y empleo de información en las compañías. Los Data Labs o laboratorios de datos, permiten manejar de una manera compleja el Big Data.
¿Qué es Data Labs?
El término Data Labs hace referencia al espacio generado dentro de una organización para llevar a cabo el trabajo sobre los Big Data. Así como, el procesamiento de los datos e información proveniente de distintas fuentes. Estos laboratorios son espacios inherentes de cada empresa, es decir, que tendrán sus propias características de acuerdo a los requerimientos de la organización.
Además, los Data Labs se centran únicamente en los Big Data de cada empresa, por lo tanto su trabajo no genera ningún efecto sobre la organización de la misma. Enfocándose en evolucionar constantemente para adaptarse a las necesidades de cada compañía.
En otras palabras, los laboratorios de datos llevan a cabo el trabajo de Data Science, proveyendo una visión estratégica sobre las decisiones y aspectos importantes que deben abordarse para asegurar el crecimiento de la compañía.
Los Data Labs, además de trabajar en el procesamiento de información, es el lugar donde se generan ideas, estrategias y proyectos. Sumados a la inteligencia artificial a partir de la información de valor generada durante la gestión de datos.
Configuración de Data Labs
La constitución de la Data Labs es un proceso complejo que requiere de la inversión de recursos económicos y personales. Aunque este proceso puede parecer complicado e intimidante, con los esfuerzos adecuados es posible establecer exitosamente los espacios para la gestión de datos. Los cuales cumplen con los requerimientos específicos de cada compañía.
Pueden mencionarse algunas etapas esenciales al momento de conformar una Data Lab:
Definir de forma clara los objetivos de la compañía
Como en cualquier proceso que se inicia dentro de una organización, es necesario establecer con claridad los objetivos. En el caso de Data Labs, deben incluirse objetivos analíticos adecuadamente definidos y la caracterización de sus respectivos KPI.
Además, es imprescindible establecer los compromisos específicos de los laboratorios de datos, lo cual permitirá establecer de manera precisa. Así como, los presupuestos necesarios y las cualidades que deben presentar los componentes del laboratorio.
Definir un presupuesto
Al establecer los objetivos, es posible definir los componentes y el presupuesto necesario para conformar el Data Labs. Tomando en cuenta las necesidades y posibilidades que ofrece cada compañía. Es importante evaluar las opciones de la ejecución del laboratorio, analizando distintos aspectos como el tipo de almacenamiento de datos. Teniendo en cuenta que se empleará, al igual que el hardware y software necesarios para trabajar.
Garantizar los recursos adecuados
Las compañías deben disponer de los recursos adecuados antes de poner a funcionar el Data Labs, desde los equipos y sistemas adecuados. Hasta el personal capacitado para llevar a cabo las distintas actividades del Big Data.
Profesionales necesarios para componer Data Labs
Para llevar a cabo un buen funcionamiento de la Data Labs es necesario contar con profesionales calificados en Big Data. Que puedan llevar a cabo con éxito la gestión de la información.
Entre los especialistas requeridos para manejar correctamente los laboratorios de datos se encuentran:
- CDO. El Chief Data Officer (CDO) es quien analiza las necesidades de los usuarios. Estableciendo las estrategias adecuadas, transmitiendo esta información al resto del equipo de manera clara.
- Data Scientist. Establecen modelos de análisis según las características de los datos.
- Data Engineer. Emplea herramientas técnicas de manipulación de datos y trabaja en el desarrollo de la estructura del Big Data.
- Analistas empresariales. Permite transformar los datos en conocimientos que puedan ser entendidos por los integrantes de la compañía. Además, permitan establecer las estrategias de crecimiento adecuadas.
Importancia de la Data Labs en el mundo empresarial
Los Data Labs brindan mejoras que optimizan las operaciones y además revelan información de gran valor para las empresas. Entre algunos de los beneficios que brindan estos espacios dentro de las compañías se encuentran:
- Manejo de varios proyectos de Data Science. Los Data Labs son capaces de manejar varios proyectos de información a la vez. Debido a que son sistemas independientes de los almacenamientos de datos. Lo que les permite implementarlos en distintos análisis y estudios.
- Cuando los Data Labs son implementados en conjunto con la nube. Es posible manipular su tamaño dependiendo de los requerimientos de la compañía. Esto permite a su vez, que los proyectos puedan ser llevados a cabo independientemente de las dimensiones del trabajo.
- Producción de resultados confiables y pulidos. Mediante los laboratorios de datos, es posible generar una sofisticación de la inteligencia empresarial. De manera que, los resultados de la gestión de datos sean más estables y precisos.
- Posicionamiento de la compañía como guía de opinión en su área. Los conocimientos innovadores que se generan a partir de la Data Labs, impulsan a las organizaciones enfocadas en el desarrollo. Manteiendo a la vanguardia dentro de sus áreas.
Estos espacios que permiten un desarrollo óptimo de la Data Science, avalan la producción de soluciones innovadoras. Permitiendo mantener a las compañías con una gran ventaja competitiva frente a sus competidores.
Los beneficios que proporcionan los Data Labs varían según las organizaciones y sus necesidades. Aunque, es evidente que su implementación le genera valor empresarial a las operaciones llevadas a cabo dentro de las compañías.
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