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Mejores prácticas para afrontar proyectos de analítica hoy, según TDWI.org - Publicamos ebook de TDWI.org en inglés patrocinado por Denodo de 38 páginas de enero 2020 sobre las mejores prácticas para afrontar proyectos de Inteligencia Artificial y gran analítica de la forma más eficiente.

Mejores prácticas para afrontar proyectos de analítica hoy, según TDWI.org

Publicamos ebook de TDWI.org en inglés patrocinado por Denodo de 38 páginas de enero 2020 sobre las mejores prácticas para afrontar proyectos de Inteligencia Artificial y gran analítica de la forma más eficiente.
5 de mayo
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El autor del ebook, David Stodder, Director de TDWI Research for Business Intelligence, explica cómo las organizaciones deben hacer uso de nuevas tecnologías para acelerar al máximo el sacar conclusiones de grandes cantidades de datos.

En este sentido se refiere a la necesidad de utilizar los "Catálogos de Datos", los "repositorios de metadatos" o la Virtualización de Datos.

Stodder menciona también que aunque el pasar los datos al cloud puede resolver algunos problemas importantes también puede suponer otros como las mayores dificultades a la hora de hacer un Gobierno optimizado de los datos. En este sentido comenta que hay que hacer un balance entre la necesidad del "Self Service analítico" en la Organización y el buen gobierno de los datos.

El informe incluye los resultados de una encuesta realizada por TDWI entre 147 expertos en arquitectura de datos sobre las principales problemas y cuellos de botella a los que se suelen enfrentar en proyectos de Big Data y analítica.

Es es el índice de contenidos:

Research Methodology and Demographics 3

Executive Summary 4

Speed to Insight: About More than Just “Fast” 5

Data Literacy and the Analytics Culture .. . . . . 6

Leadership, Organizational, and Project Challenges 7

Methods and Frameworks for Increasing Speed and Quality . . . . 8

Defining Objectives for Shortening the Path to Value . . . . . . . 10

Technologies and Cloud Services in Use 11

Delivering “Personas” the Right Data at the Right Time . . . . . . 13

Importance of Self-Service and Embedded Analytics . . . . . . . 14

User Satisfaction with Data Interaction . . . . . . . . . . . . . . 16

Overcoming Barriers to Faster Value from Data 18

Provisioning New and Fresh Data and Updating Analytics Models 19

Preparing, Transforming, and Cataloging Data . . . . . . . . . . 20

Variety of Options for Data Pipelines . . . . . . . . . . . . . . . 22

Challenges of Moving and Migrating Data to the Cloud . . . . . . 24

Importance of Data Catalogs and Metadata Management . . . . . 26

Closing in on Real Time: Options for Faster Data 26

Drivers for Faster Data and Analytics . . . . . . . . . . . . . . . 28

AI for Faster Insights and Automated Decisions 30

Integrating Analytics and Processes; Automating Decisions . . . . 31

Recommendations 33

Research Co-sponsor: Denodo 35

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