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¿Cuáles son los diferentes tipos de datos para empresas?

¿Cuáles son los tipos de datos con los que está familiarizado o utiliza en su negocio? Antes de comenzar a implementar sus iniciativas de gestión de datos, ya sea Big Data Analytics, Master Data Management, Enterprise Data Warehouse, etc., debe comenzar por comprender el ingrediente fundamental: los datos.

Comprender a fondo los diferentes tipos de datos y sus características le ayudará de la manera correcta a tratar cada uno de ellos.

De acuerdo con la Informe de valor de datos 2018 por SnapLogic, al utilizar los datos de manera más eficaz en sus organizaciones, las empresas esperan aumentar los ingresos anuales en un promedio de $5.2 millones. Sin embargo, la mayoría de las empresas no siempre se dan cuenta del potencial de los datos o no saben cómo utilizarlos correctamente para tomar decisiones basadas en datos: en promedio, las organizaciones utilizan solo la mitad (51%) de los datos que recopilan o generan, y los datos impulsan menos de la mitad (48%) de decisiones.

Comencemos con cuáles son los tipos de datos:

1. Datos transaccionales

Los datos transaccionales son la información que se produce en un acuerdo, intercambio o transferencia entre organizaciones o individuos. Se considera que es una categoría especial de datos ya que las transacciones tienen importancia legal y comercial.

Ejemplos de datos transaccionales:

  • Facturas: una factura de servicios o productos.
  • Operaciones: una operación que ocurre en el mercado, por ejemplo. Bolsa de Valores.
  • Compras: compras de clientes
  • Devoluciones: un registro que comprende los artículos devueltos por el cliente y aceptados por el vendedor.
  • Pagos: un pago de una deuda o una compra.
  • Créditos: Fondo agregado a una cuenta, por ejemplo, un sitio de comercio electrónico que reembolsa el monto de un artículo devuelto.
  • Débitos: fondos retirados de una cuenta, por ejemplo, un cliente de un banco retira dinero de su cuenta.

La lista continúa con nómina, ventas de activos, intereses, contratos, etc.

2. Datos maestros

La información que una organización puede acordar se conoce como datos maestros. A menudo, las organizaciones tienen, a diferencia de las fuentes de información que pueden duplicar datos similares con poco acuerdo sobre definiciones estándar. Los datos maestros representan una oportunidad para gobernar y administrar datos como una única fuente de referencia.

Ejemplos de metadatos:

  • Datos del producto: un catálogo con especificaciones e información del producto.
  • Transacciones: compras y transacciones de acciones
  • Tickets: para rastrear problemas e interacciones con los clientes.
  • Datos analíticos: datos que respaldan la toma de decisiones.

3. Datos del cliente

Toda la información asociada a un cliente se conoce como datos del cliente. Los datos del cliente son información que es esencial para los procesos comerciales centrales y las herramientas de toma de decisiones.

Ejemplos de datos de clientes:

  • Registro de cliente: el registro comprende el nombre del cliente y la identificación del cliente.
  • Cuentas: un cliente que tiene varias cuentas, como departamentos que realizan compras por separado.
  • Contactos: los clientes corporativos deben tener varios contactos que incluyan varios niveles y funciones dentro de la organización del cliente, como el personal de ingeniería o los gerentes de compras.
  • Servicios: lista de los servicios actuales que utiliza el cliente, como las configuraciones.

Los tickets de servicio al cliente, los comentarios, las ubicaciones, los métodos de pago, las ofertas y las cotizaciones son algunos ejemplos más.

4. Datos de la máquina

Los datos generados por máquinas sin la participación humana se conocen como datos de máquina. Es una de las categorías importantes, ya que las máquinas crean muchos más datos en comparación con los humanos.

Ejemplos de datos de máquina:

  • Cálculos: datos calculados a partir de los demás datos. Por ejemplo, basándose en los datos del mercado, un algoritmo calcula la estimación del riesgo de una inversión.
  • Sensores: dispositivos que detectan fenómenos físicos como el sonido y la luz y se convierten en flujos de datos.
  • Predicciones: inteligencia artificial y algoritmos que intentan predecir el futuro.
  • Automatización: tareas automatizadas que crean datos como controles, eventos o comandos.

5. Datos de referencia

Los datos que se utilizan para estructurar y restringir otros datos se conocen como datos de referencia. Es información estable con un conjunto de valores conocido que rara vez cambia.

Ejemplos de datos de referencia:

  • Ciencia: Lista de estrellas conocidas
  • Ubicaciones geográficas: lista de estados válidos para un país.
  • Computación: lista de valores de computación estándar como códigos de estado HTTP.
  • Mercados: Lista de tickers de acciones actualmente válidos para un mercado.

6. Datos cuantitativos

Cualquier dato en forma numérica se conoce como datos cuantitativos. Estos datos a menudo se comparan con datos cualitativos que incluyen información expresada en un lenguaje natural como el inglés.

Ejemplos de datos cuantitativos:

  • Medidas: Medición de algo físico como una inspección de seguridad alimentaria que mide la temperatura de los alimentos almacenados en el refrigerador de un restaurante.
  • Cuantificación: convertir juicios humanos cualitativos en números, como pedir a los clientes que califiquen su nivel de satisfacción.
  • Cálculos: cálculo del margen bruto basado en la cifra de ventas mensuales.
  • Cuenta: contar cosas.

Tipos de resumen de datos

El incesante flujo de datos que nos rodea hoy sin duda alguna puede transformar la forma en que hacemos negocios. Dado que tenemos acceso a cantidades de información sin precedentes sobre nuestros competidores, clientes y prospectos, podemos impulsar nuestro negocio de la manera que siempre soñamos hace unos años.

Como bien dijo Tim Berners-Lee, "los datos son algo precioso y durarán más que los propios sistemas".

Ahora que tiene una idea de los tipos de datos que existen, ¿ha pensado en cómo desea realizar una copia de seguridad? Revisa Estudio de caso de Rutgers: cómo la universidad ahorró decenas de miles de dólares con Copia de seguridad y recuperación Zmanda.

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