Publicación: Diseño de metodología integral de ingeniería de datos empresariales para optimización de procesos y toma de decisiones estratégicas
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Resumen en español
RESUMEN: En el entorno empresarial actual, la gestión efectiva de los datos es crucial. Hoy en día existen desafíos en la ingeniería de datos que afectan la toma de decisiones, gracias a procesos incompletos que ocasionan retrasos o resultados imprecisos. Las metodologías existentes no se generalizan lo suficiente para abarcar los diferentes campos de acción en los que aplican. Se propone una metodología integral de ingeniería de datos orientada a las necesidades empresariales. Esta metodología busca mejorar la preparación, limpieza, gobernanza, calidad y gobernanza de los datos en las organizaciones, definiendo pasos claros y describiendo la funcionalidad de herramientas y recursos técnicos necesarios, de manera que genere un impacto positivo en la eficiencia de la toma de decisiones. La implementación de esta metodología se espera que tenga un impacto directo en la eficiencia de las operaciones empresariales relacionadas a áreas de analítica, ciencia e ingeniería de datos, mejorando la calidad y confiabilidad de los procesos. Además, proporcionaría a las empresas una ventaja al facilitar la comprensión y uso de los datos.
Resumen en inglés
ABSTRACT: In today's business environment, effective data management is crucial. Nowadays, there are challenges in data engineering that affect decision-making due to incomplete processes that cause delays or inaccurate results. Existing methodologies are not generalized enough to cover the different fields of application where they are used. A comprehensive data engineering methodology oriented towards business needs is proposed. This methodology aims to improve data preparation, cleaning, governance, quality, and governance within organizations by defining clear steps and describing the functionality of necessary tools and technical resources, thus generating a positive impact on decision-making efficiency. The implementation of this methodology is expected to have a direct impact on the efficiency of business operations related to analytics, data science, and data engineering, improving the quality and reliability of processes. Additionally, it would provide companies with an advantage by facilitating the understanding and use of data.