“En resumen, la organización de datos es una práctica fundamental para cualquier entidad que maneje grandes volúmenes de información. Permite transformar datos brutos en conocimiento valioso, impulsando la toma de decisiones, la eficiencia y la innovación”.
¿Qué es la organización de datos?
A vista de pájaro, podemos resumir que la organización de datos es la práctica de categorizar y clasificar los datos para hacerlos más utilizables. Al igual que en una carpeta de nuestro PC, donde guardamos documentos importantes, es vital organizar tus datos de la forma más lógica y ordenada posible para que tanto tú, como cualquier otra persona que acceda a ellos, podáis encontrar fácilmente lo que buscáis.
La organización de datos, por tanto, es el proceso de estructurar y clasificar la información de manera sistemática para facilitar su almacenamiento, búsqueda, análisis y uso eficiente. Implica utilizar diversas técnicas y herramientas para transformar datos brutos en información organizada y significativa, pero al fin y al cabo, se trata de poner orden en el caos de la información para que sea útil y accesible.
Facilita el análisis
Cuando los datos están organizados permiten identificar patrones, tendencias y relaciones que, de otra manera, podrían pasar desapercibidas.
Mejora la toma de decisiones
La información clara y accesible ayuda a los usuarios a explorar, descubrir, visualizar y encontrar evidencias precisas para tomar decisiones más informadas y estratégicas.
Aumenta la eficiencia
La organización de datos reduce el tiempo y el esfuerzo necesario para buscar y acceder a la información relevante.
Fomenta la colaboración
Un sistema de organización claro facilita el intercambio y la colaboración entre diferentes usuarios (con o sin habilidades en ciencia de datos) o equipos multidisciplinares (Marketing-Producto-Ingeniería).
Garantiza la calidad de los datos
La organización implica la limpieza y la validación de datos, lo que mejora su precisión, su fiabilidad y genera confianza en todos los usuarios.
Facilita el cumplimiento normativo
En muchos casos, la organización de datos es esencial para cumplir con determinadas regulaciones, normativas sectoriales y las leyes de protección de datos.
Cada organización tiene su propia relación particular con sus datos, así como necesidades específicas para organizarlos. Una plataforma de análisis como Sisense puede ayudarle a gestionar sus datos que, podemos asegurar, pueden estar un constante y rápido crecimiento.
Al crear tu arquitectura de datos o si estás considerando adquirir una plataforma de análisis como Sisense, deberías tener en cuenta estas cuestiones que te proponemos a continuación, para que puedas decidir cómo se analizarán tus datos y cómo tu plataforma te permitirá asumir ese crecimiento:
¿Es escalable?
Sabemos que es una pregunta difícil, pero no querrás sacrificar el rendimiento cuando trabajes con conjuntos de datos más grandes y complejos. Asegúrate de que dispones de la potencia y de la tecnología necesarias para ampliar el número de usuarios, la complejidad de los análisis que tendrás que asumir y las cargas de trabajo.
Y, por otra parte, que el modelo de pricing sea transparente y flexible sin ningún atisbo de costes ocultos.
¿Es flexible y personalizable?
Lo ideal es que tu elección se adapte a tus necesidades; y no al revés. Pero a veces, incluso con bastante frecuencia, las definiciones y los objetivos cambian en mitad del ciclo de vida del proyecto.
Tu solución de BI debería ser capaz de satisfacer rápidamente sus demandas cambiantes, sin necesidad de involucrar a los desarrolladores. Es posible que desees una personalización más granular, un tiempo de obtención de información más corto o que tengas que cumplir con nuevas normativas.
Tu plataforma de BI debería ser capaz de gestionar los cambios sin sacrificar el rendimiento.
¿Está preparada su solución para el futuro?
La cantidad de datos que gestionas, el número de fuentes de las que proceden y el número de usuarios que acceden a ellos probablemente aumentarán drásticamente en los próximos años. Es vital que tu plataforma de BI pueda gestionar un aumento masivo, aunque sea progresivo, de datos y debes considerar que bajo ninguna circunstancia se debe penalizar la usabilidad.
La plataforma analítica de Sisense, moderna y escalable al ritmo de tus necesidades, ha sido probada y es lo suficientemente ágil como para llevar la información de tu empresa hacia el futuro.
¿Qué puedes organizar?
Es probable que tus datos estén almacenados en uno de los tipos de estructura más habituales. Los datos tabulares son archivos planos y rectangulares. Representan datos que actualmente se almacenan en una hoja de cálculo. La mayoría de los datos de investigación se almacenan en esta estructura.
Los archivos jerárquicos suelen ser archivos xml capaces de guardar datos y metadatos en el mismo archivo. Esta estructura se utiliza para evitar redundancias.
Las bases de datos relacionales organizan los datos en múltiples tablas, que pueden contener grandes cantidades de datos y manejar consultas complejas.
En toda buena estrategia de organización de datos, comprender la estructura es clave para desbloquear el valor. Los datos pueden ser de dos maneras: estructurados o no estructurados. Entre el 80 y el 90 por ciento de los datos del mundo son datos no estructurados, y esta cifra crece mucho más rápido que la de sus homólogos estructurados.
Los datos formateados, etiquetados y organizados en bases de datos, se denominan estructurados. Se puede acceder a ellos, procesarlos y analizarlos fácilmente.
¿Cómo se organiza la información?
La organización de datos puede involucrar diversas técnicas y metodologías. Veamos a continuación las fundamentales:
Clasificación
Es el proceso para organizar y categorizar la información según su nivel de sensibilidad, impacto o criterios de valor para una organización, permitiendo una mejor gestión, seguridad y uso eficiente .
Indexación
Crear índices o referencias para facilitar la búsqueda rápida de información, lo que permite localizar rápidamente la información deseada sin necesidad de buscar en todo el conjunto de datos.
Estructuración
Definir formatos y esquemas para la información, como tablas, bases de datos, etc. Es la forma en que los datos se organizan para facilitar su uso en programas y aplicaciones.
Jerarquización
En este caso, se trata de organizar los datos en estructuras jerárquicas, como árboles o pirámides, lo que implica establecer una estructura donde los datos se ordenan de acuerdo a su peso o valor, permitiendo una mejor comprensión y manejo de la información.
Normalización
Eliminar redundancias y garantizar la consistencia de los datos. En muchos casos, este objetivo se logra dividiendo tablas grandes en tablas más pequeñas y relacionadas, evitando la duplicación de datos y asegurando que la información sea consistente y precisa.
Documentación
Crear registros y descripciones de los datos para facilitar su comprensión y uso para todo tipo de usuarios, especialmente relevante para los usuarios que no disponen de habilidades técnicas o de ciencia de datos.
Limpieza y validación
Es fundamental eliminar errores y los datos incorrectos. El proceso de limpieza (Data Cleansing), persigue identificar y corregir errores, incoherencias y duplicados en un conjunto de datos, con el fin de mejorar su calidad y dotarles de mayor utilidad para el análisis.
Consejos para que tus datos estén bien organizados
Nomenclatura
Establece prácticas de nomenclatura coherentes y claras. Nombra tus archivos de forma descriptiva. Si necesitas renombrar varios archivos, puedes utilizar una aplicación de renombrado de archivos para hacerlo automáticamente o de forma masiva.
Los títulos de los archivos deben ser cortos. Evita los símbolos. Si utilizas fechas, mantén un formato coherente.
Versionado
Utiliza una gestión coherente de las versiones de los archivos. Esto significa que creas un nuevo archivo utilizando un nombre actualizado, en lugar de guardar sobre el archivo antiguo. Esto también se conoce como «versionado de archivos».
Diccionario de datos
Crea y utiliza un diccionario de datos para estandarizar las categorías y proporcionar una definición en torno a la función de cada una. Esto permitirá a todas las partes interesadas de tu empresa sacar el máximo partido de los conjuntos de datos que has recopilado.
¿Quieres saber cómo tu organización puede mejorar con Sisense tus procesos de preparación, organización, estandarización y normalización de datos y cómo podemos ayudarte a desplegarlos con la máxima eficiencia?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, July 2025