MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / JULIO 2023 / EDICIÓN 550 70 Descubrimiento de nuevas oportunidades: los datos oscuros pueden revelar patrones y tendencias que anteriormente se pasaban por alto, lo que puede abrir nuevas oportunidades para la mejora del proyecto. Optimización del rendimiento: a través del análisis de datos oscuros, se pueden identificar ineficiencias o cuellos de botella en los procesos que, una vez abordados, pueden resultar en mejoras significativas en el rendimiento del proyecto. Mitigación de riesgos: los datos oscuros pueden proporcionar una visión más profunda de los riesgos potenciales que pueden afectar a un proyecto. Esto puede ayudar a los gestores a tomar medidas preventivas y a estar mejor preparados para enfrentar los desafíos que puedan surgir. Mejora de la toma de decisiones: al proporcionar una visión más completa de todas las variables del proyecto, los datos oscuros pueden enriquecer el proceso de toma de decisiones, llevando a acciones más informadas y efectivas. Para aprovechar estos beneficios, es fundamental contar con las herramientas y competencias necesarias para manejar y analizar grandes volúmenes de datos no estructurados. Además, se requiere una mentalidad orientada a la experimentación y la exploración, ya que trabajar con datos oscuros implica adentrarse en territorios inexplorados y encontrar nuevas formas de extraer valor de la información. Data Driven Teams Independientemente del sector o industria al que corresponda, un proyecto basado en datos suele requerir un equipo diverso y multidisciplinario con un amplio enfoque tecnológico para garantizar que todos los aspectos se gestionen de manera efectiva. Aquí hay algunos tipos de profesionales que podrían formar parte de este equipo: Analista de Datos / Científico de Datos: responsables de analizar los datos del proyecto, desarrollar modelos y algoritmos para extraer conocimientos y presentar estos hallazgos de una manera comprensible. Ingeniero de Datos: encargado de diseñar, construir y mantener la arquitectura de datos. Trabajan en la preparación de la data para el análisis y se aseguran de que esté disponibles y sea accesible. Adicionalmente, considerando que el equipo específico puede variar dependiendo de la naturaleza, la magnitud y los requisitos del proyecto se debe evaluar contar también con los siguientes expertos: Experto en Negocios: profesional con conocimiento profundo en entender y comunicar las necesidades del negocio en las que se está trabajando en el proyecto. Puede traducir los resultados del análisis de datos en acciones concretas que aporten valor al negocio. Experto en UX/UI: profesional que puede diseñar interfaces de usuario efectivas para presentar los datos y los hallazgos del análisis de una manera que sea fácil de entender para los usuarios finales. Desarrollador de Software: encargado de implementar las soluciones basadas en los resultados del análisis de datos. Esto implica la creación de nuevos sistemas o la modificación de los existentes. Especialista en Seguridad de la Información: asegura que los datos se manejen de manera segura y se adhieran a todas las leyes y regulaciones pertinentes. Experto en Aprendizaje Automático: si el proyecto implica modelos de aprendizaje automático o inteligencia artificial, este especialista trabajará en el desarrollo, formación y validación de estos modelos.
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