{"id":1875,"date":"2022-10-11T13:45:21","date_gmt":"2022-10-11T11:45:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nucleoo.com\/consejos-sobre-que-como-donde\/"},"modified":"2025-07-08T08:35:54","modified_gmt":"2025-07-08T06:35:54","slug":"consejos-sobre-que-como-donde","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nucleoo.com\/es\/consejos-sobre-que-como-donde\/","title":{"rendered":"Consejos sobre qu\u00e9, c\u00f3mo y d\u00f3nde deben recogerse los datos"},"content":{"rendered":"\n
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C\u00f3mo la calidad de los datos puede llevarnos a obtener respuesta a nuestras preguntas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

S\u00f3lo se puede obtener informaci\u00f3n a partir de datos si \u00e9stos son buenos y de calidad. Cuanta m\u00e1s calidad y datos tenga, m\u00e1s informaci\u00f3n podr\u00e1 obtener.<\/h3>\n\n\n\n

Por eso, para conseguirlo, te damos 23 consejos para que tu organizaci\u00f3n empiece, o definitivamente consiga, sacar el m\u00e1ximo valor de los datos.<\/h3>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

3 factores a tener en cuenta a la hora de decidir d\u00f3nde guardar los datos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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  1. La cantidad de datos que va a recopilar.<\/li>\n\n\n\n
  2. La frecuencia con que se consultar\u00e1n los datos.<\/li>\n\n\n\n
  3. La urgencia para obtener los datos cuando se soliciten.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    \u00bfPor qu\u00e9 debe contemplar estos tres factores?<\/p>\n\n\n\n

    3 consejos para saber d\u00f3nde guardar los datos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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    1. Si la obtenci\u00f3n r\u00e1pida de los datos no es fundamental, almac\u00e9nelos en niveles de almacenamiento m\u00e1s lentos, pero m\u00e1s baratos (almacenamiento “en fr\u00edo”), para que el volumen no repercuta tanto en el coste.<\/li>\n\n\n\n
    2. Almacene en niveles de alta velocidad (almacenamiento “caliente”) los datos que se solicitan con m\u00e1s frecuencia<\/strong> o cuya urgencia de obtenci\u00f3n es alta (depender\u00e1 de lo importante que sea obtener los datos a tiempo).<\/li>\n\n\n\n
    3. Dise\u00f1e su soluci\u00f3n de datos de modo que la rotaci\u00f3n entre niveles “calientes” y “fr\u00edos” se adapte a su caso de uso. No s\u00f3lo le ahorrar\u00e1 costes, sino que tambi\u00e9n optimizar\u00e1 el rendimiento en la mayor\u00eda de los escenarios.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Pasando a la parte m\u00e1s importante, hablamos de qu\u00e9 datos necesitas almacenar. Esto depender\u00e1 de si tus datos son de calidad o no,<\/strong> por lo que te recomendamos leerlo varias veces hasta que te quede completamente claro.<\/p>\n\n\n\n

      12 consejos para saber qu\u00e9 datos deben almacenarse<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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      1. Almacene los datos no urgentes en dispositivos con gran capacidad y tiempos de acceso lentos<\/strong>. Estos datos pueden referenciarse con punteros situados en dispositivos m\u00e1s r\u00e1pidos.<\/li>\n\n\n\n
      2. En la misma situaci\u00f3n que la anterior, comprimir los datos<\/strong> tambi\u00e9n es una buena idea.<\/li>\n\n\n\n
      3. No te preocupes por definir esquemas diferentes seg\u00fan los usuarios de los datos (el caso m\u00e1s com\u00fan suele ser por motivos de privacidad) ya que crear\u00e1s esquemas l\u00f3gicos a partir de los datos ya guardados.<\/li>\n\n\n\n
      4. Estudia las relaciones entre conceptos<\/strong>, ya que ejecutar una consulta puede implicar recuperar muchos datos innecesarios. Intente pensar en las operaciones que se realizar\u00e1n con m\u00e1s frecuencia y cree pocas relaciones intermedias entre conceptos relacionados.<\/li>\n\n\n\n
      5. Cuantos m\u00e1s datos num\u00e9ricos almacene, mejor.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
      6. Si categorizas los datos, por ejemplo, a las personas mayores de edad les asignas 1, y a las que no, 0, guarda siempre en alg\u00fan lugar c\u00f3mo se han calculado esos valores, en este caso almacenando tambi\u00e9n el valor bruto de la edad.<\/li>\n\n\n\n
      7. Guarda las fechas y horas de las operaciones y transacciones.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
      8. Hay casos en los que pueden faltar datos en tu fuente de datos. Ten en cuenta el valor l\u00f3gico por defecto para los que falten.<\/li>\n\n\n\n
      9. Conozca la codificaci\u00f3n en la que guardar\u00e1 sus datos<\/strong> (\u00bfUTF-8?).<\/li>\n\n\n\n
      10. Escribe validaciones para prohibir aquellos valores de datos que no tengan sentido. Cuando algunos valores lo incumplan, piensa si debes rechazar la inserci\u00f3n de esos datos, o si debes establecer valores por defecto.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
      11. Cuando tengas mucha urgencia en obtener ciertos datos que requieran muchas operaciones computacionalmente costosas, es muy posible que necesites precalcular esos datos y almacenarlos de forma redundante para poder recuperarlos m\u00e1s r\u00e1pidamente.<\/li>\n\n\n\n
      12. El tipo fecha es mucho m\u00e1s lento que el tipo entero, por lo que si no tiene restricciones de almacenamiento, es preferible tener valores separados para los componentes de fecha y hora (a\u00f1o, mes, hora, etc.) para realizar operaciones con datos num\u00e9ricos en lugar de con el tipo fecha.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

        8 Consejos para empezar a tomar datos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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        1. Empiece siempre por sus activos y procesos m\u00e1s importantes<\/strong>. No tenga muy en cuenta sus objetivos o KPI actuales, c\u00e9ntrese en obtener datos de ellos. Si tus objetivos cambian con el tiempo, tendr\u00e1s que cambiar completamente el esquema de los datos obtenidos hasta el momento y tus datos tendr\u00e1n poco valor (si es que tienen alguno).<\/li>\n\n\n\n
        2. Empieza a tomar datos poco a poco<\/strong>, no intentes crear un gran esquema de datos al principio, empieza poco a poco y ve aumentando tu esquema a medida que te sientas c\u00f3modo (s\u00e9 \u00e1gil).<\/li>\n\n\n\n
        3. El proceso de ingesta debe ser peri\u00f3dico y met\u00f3dico.<\/strong> Nos referimos a que la frecuencia con la que se obtienen los datos debe estipularse en funci\u00f3n del tiempo que sea necesario recopilarlos.<\/li>\n\n\n\n
        4. S\u00e9 realista<\/strong>, obtener datos hasta tener un proceso automatizado puede ser laborioso, s\u00e9 consciente de los recursos que tienes disponibles para dedicarle.<\/li>\n\n\n\n
        5. Siga formatos est\u00e1ndar, le ahorrar\u00e1 tiempo y dinero.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
        6. Haz copias de seguridad peri\u00f3dicas<\/strong>. Siempre pueden producirse errores, por lo que consideramos de suma importancia que crees unas copias de seguridad descentralizadas y redundantes.<\/li>\n\n\n\n
        7. Dale importancia a los metadatos<\/strong> (datos que describen los datos), como marcas de tiempo, etc.<\/li>\n\n\n\n
        8. Una vez que tengas todo lo anterior, entonces puedes empezar a pensar en tener m\u00e1s datos, por ejemplo, puedes empezar a tener datos sobre el tiempo de un d\u00eda concreto (si eso es importante para ti), datos sobre tu competencia, sobre tu cuota de mercado, etc. En otras palabras, datos que no forman parte directamente de tu negocio, pero que tienen un impacto en \u00e9l.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

          Importante<\/strong>: Los resultados y beneficios que proporcionan los datos no se obtendr\u00e1n hasta un determinado momento. Por lo tanto, para obtener informaci\u00f3n relevante, necesita una cantidad m\u00ednima de datos sustanciales (sea constante<\/strong>).<\/p>\n\n\n\n

          Esperamos de todo coraz\u00f3n que estos consejos te ayuden<\/strong> a sacar el m\u00e1ximo partido a tus datos. No obstante, si a\u00fan no sabe por d\u00f3nde empezar, p\u00f3ngase en contacto con nosotros y le ayudaremos a convertir su organizaci\u00f3n en Data Driven.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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