El mundo moderno genera cada d\u00eda m\u00e1s datos, y a medida que las personas y las empresas recopilan grandes cantidades de estos datos en sistemas de producci\u00f3n, sitios web, tel\u00e9fonos inteligentes, hogares inteligentes y dispositivos del Internet de las cosas (IoT), garantizar la fiabilidad de los datos se convierte en un reto cada vez mayor. Los datos de calidad son el coraz\u00f3n de cualquier negocio, pero los datos de mala calidad pueden acarrear consecuencias negativas.<\/p>\n\n\n\n
Una pregunta que todos debemos hacernos es: \u00bfcon qu\u00e9 eficacia se utilizan los datos en nuestra empresa? \u00bfHay alguna forma de evaluarlo?<\/strong><\/p>\n\n\n\n En la industria av\u00edcola, el \u00edndice de conversi\u00f3n alimenticia (IC) se utiliza como criterio universal para evaluar la eficacia con la que el pienso se transforma en peso vivo del ave. A veces, las aves pueden comer mucho pienso pero no crecen mucho, lo que nos pone en alerta y nos obliga a evaluar muchos factores, mientras que las aves que comen piensos de alta energ\u00eda y excelente calidad y crecen muy r\u00e1pido nos confirman que estamos haciendo lo correcto. A pesar de que los piensos de alta energ\u00eda tienen un costo m\u00e1s elevado y, por lo tanto, un mayor costo por peso vivo, el FCR sigue siendo un indicador fundamental.<\/p>\n\n\n\n Si pensamos en los datos como el combustible para el crecimiento de tu negocio, podemos considerar la medici\u00f3n del DCR \u2013 \u00cdndice de conversi\u00f3n de datos<\/em>. La empresa recopila datos y los convierte en informaci\u00f3n valiosa que ayuda en el an\u00e1lisis, el c\u00e1lculo del rendimiento y la toma de decisiones basada en datos, o lo que en t\u00e9rminos empresariales equivaldr\u00eda al peso de un p\u00e1jaro. <\/p>\n\n\n\n \u00bfQu\u00e9 pasa si el DCR es bajo?<\/strong> Esto puede ocurrir cuando no se recopila suficiente informaci\u00f3n esencial, como datos cr\u00edticos para la misi\u00f3n-\u00a0mortalidad, peso, consumo de pienso, producci\u00f3n de huevos, datos sobre la puesta y la eclosi\u00f3n, entre otros<\/em>. Hoy en d\u00eda, puede que sean pocos los casos en los que esa informaci\u00f3n no se recopile de forma regular, pero es muy probable que se siga recopilando de forma retroactiva o con retraso, lo que reduce considerablemente la tasa de conversi\u00f3n de datos (DCR). Si una empresa no dispone de los datos a tiempo, no tiene forma de convertirlos en informaci\u00f3n \u00fatil.<\/p>\n\n\n\n Otros posibles problemas: datos recopilados y almacenados en silos sin integraci\u00f3n. Esto es bastante com\u00fan en muchas empresas. Los datos de las granjas se almacenan por separado de los datos de los incubaderos o de las f\u00e1bricas de piensos, y no existe un flujo de datos a lo largo de la cadena de suministro. Las diferencias en los m\u00e9todos o formatos de almacenamiento tambi\u00e9n pueden afectar negativamente al DCR. Como comentamos en una publicaci\u00f3n anterior, el \u201caislamiento\u201d de los datos puede provocar su degradaci\u00f3n y restarles a\u00fan m\u00e1s valor. Los puntos de datos que faltan suelen ser tambi\u00e9n informaci\u00f3n valiosa, una se\u00f1al de que algo anda mal y de que su proceso requiere atenci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n \u00bfPuede una empresa disponer de numerosos puntos de recopilaci\u00f3n de datos, recopilar datos en tiempo real e integrarlos a lo largo de toda la cadena de suministro y, aun as\u00ed, tener una tasa de conversi\u00f3n de datos baja?<\/strong> \u00a1Por supuesto! Al igual que un pienso de alta calidad requiere un buen entorno y aves sanas para surtir efecto, los datos necesitan ayuda para aportar todo su valor. Si se recopilan datos pero no hay forma de convertirlos en informaci\u00f3n \u00fatil, entonces no se les est\u00e1 prestando la atenci\u00f3n necesaria. El an\u00e1lisis mediante herramientas como la inteligencia empresarial ayuda a maximizar el valor de los datos y a obtener el mejor DCR posible.<\/p>\n\n\n\n \u00bfCu\u00e1les son los pasos clave para mejorar la tasa de conversi\u00f3n de datos de tu empresa?<\/strong> Lo primero es centrarse en c\u00f3mo se recopilan los datos. Los datos deben recopilarse lo m\u00e1s cerca posible de la fuente y tan pronto como sea posible despu\u00e9s de su generaci\u00f3n. Recuerda que los datos tambi\u00e9n deben consolidarse y vincularse para garantizar su trazabilidad. Saca los datos de los silos e int\u00e9gralos en una versi\u00f3n \u00fanica y centralizada de la verdad. Por \u00faltimo, los datos bien estructurados pueden convertirse mediante herramientas de inteligencia empresarial<\/a> en conocimientos e informaci\u00f3n valiosos. Con un DCR elevado, los datos pueden utilizarse para tomar decisiones empresariales cruciales. Un antiguo proverbio ruso dice: \u201cMide siete veces y corta una sola vez\u201d.<\/p>\n\n\n\n Hoy te lo volver\u00e9 a preguntar: \u00bfConsideras que los datos son el n\u00facleo de tu negocio av\u00edcola?<\/strong><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" The modern world generates more and more data every day, and as people and companies gather extensive amounts of this data into and from production systems, websites, smartphones, smart homes, internet of things (IoT devices), it becomes a bigger challenge to ensure the data is trustworthy. 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