El primer paso es definir qué datos se recopilarán y cómo se organizarán para que sean útiles.
para la toma de decisiones. Es importante tener claros los objetivos del análisis de datos y
identificar qué datos son relevantes para lograr estos objetivos. La recopilación de estos datos debe
estar automatizado cuando sea posible y estar en línea con las políticas de privacidad de la empresa y
las leyes de protección de datos vigentes.

Los datos recopilados deben ser relevantes para su negocio, es decir, deben ser directamente
relacionados con los procesos y actividades de la empresa. Deben organizarse en una plantilla.
datos estructurados, con campos bien definidos y valores consistentes. Esto facilitará el análisis y
creación de informes y cuadros de mando.

La elección del software o herramienta de análisis de datos ideal dependerá de las necesidades y
objetivos específicos de la empresa. Es importante evaluar cada opción en función de las características, costos,
facilidad de uso e integración con otras herramientas utilizadas por la empresa.

Para garantizar la seguridad de los datos durante todo el proceso, es importante seguir algunas buenas
prácticas tales como Cifrado, Control de Acceso, Autenticación y Autorización,
acceso, Copia de seguridad y recuperación, Políticas de privacidad, Cumplimiento de las leyes de protección de datos
datos. 

Es importante que la seguridad de los datos se considere en todas las etapas del proceso de datos.
Analítica, desde la recopilación hasta el análisis y el intercambio de resultados. garantizar la privacidad
de datos es fundamental para mantener la confianza del cliente y evitar posibles sanciones legales.

Para asegurarse de que el equipo esté preparado para usar la solución Data Analytics en un
eficiente y aprovechar al máximo los insights generados, es importante seguir algunas prácticas como:

● Capacitación adecuada
● Cultura de datos
● Fácil acceso a los datos
● Soporte continuo
● Intercambio de conocimientos
● Métricas de rendimiento