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¡No cometa errores en la administración de datos!

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La administración de datos es crucial para tener éxito en BI. Sin embargo, no es una cuestión sencilla y muchas compañías, a la hora de llevarla a cabo, incurren en ciertos errores: 1- Conocer los datos Algunas empresas creen que con adquirir la herramienta de inteligencia empresarial más moderna es suficiente, pero lo difícil es dar con las acciones correctas. “Puesto que la mayoría de las organizaciones siguen tomando los datos como algo aislado, la administración de éstos no deja de ser un problema”, afirman algunos analistas. Los datos se separan demasiado a menudo en distintas unidades de la empresa y se introducen, tratan y ven de manera diferente, haciendo imposible tener una versión real. Ante esta situación, el primer paso es establecer una visión clara de los datos; averiguar cuál es la información de la que se dispone, qué nivel de confianza merece, qué datos son beneficiosos y cuáles están equivocados y qué proyectos de TI están duplicando la información. 2- Empezar por abajo Una táctica de “todo o nada” está condenada al fracaso. Para las empresas que empiezan en este terreno, intentar controlar todos los datos de una sola vez no es realista, dadas las limitaciones de dinero y tiempo. En lugar de “todo o nada”, es importante priorizar los aspectos más cruciales de la gestión de datos, acorde con su visión global. Se recomienda centrarse en cuatro áreas clave: crear procesos y procedimientos de calidad de datos y, donde sea posible, aplicarlos al punto de creación o captura de datos. En segundo lugar, designar a un encargado de datos, que deberá ser alguien de la empresa que pueda dirigir y reforzar prácticas de calidad de datos a lo largo del negocio. En tercer lugar es importante crear una solución de administración de datos brutos, lo que implica asignar identificadores exclusivos a la información principal de la empresa, como códigos de servicio, definiciones de cliente, etc. Por último, hay que integrar metadatos, ya que dan información importante tanto al departamento de TI como a la empresa, reducen la información compleja a términos sencillos y transmiten información vital. 3- Cultura de gestión Habitualmente, la administración de datos comienza en conjunción con un inventario específico de datos o un proyecto de BI. Sin embargo, es erróneo pensar en ella como un proyecto. El éxito depende de un compromiso a largo plazo por parte de la empresa que se extienda por los cimientos tecnológicos y culturales. Para ello, es necesaria una formación continua, así como el compromiso del personal de dirección. El CIO es la persona ideal para esta labor porque suele combinar rapidez de pensamiento con un enfoque dirigido a buscar la eficacia en lo referente a procesos, gasto y tecnologías. Algunas empresas incluso crean un puesto específico para esta posición como CDO (Chief Data Officer) o CDS (Chief Data Steward). 4- Beneficios visibles Muchos esfuerzos en administración de datos no consiguen demostrar un cambio a mejor y, por el contrario, se pierde tiempo y recursos en reuniones y burocracia. Si la organización no consigue demostrar los beneficios, los usuarios no los sentirán de primera mano y eso dificultará su compromiso. Para conseguir que los empleados se comprometan y crean en la administración de datos, la compañía debe crear, mostrar y vender internamente los cambios positivos que ésta supone. 5- Retorno de inversión ¿Es posible aislar con exactitud los beneficios de una inversión y atribuirlos a un proyecto particular? En el entorno tan complejo de hoy en día no es probable, ya que calcular el ROI de una inversión particular implica asumir que el resto de la empresa se paralizó mientras tanto no tuvo influencia en esos beneficios. Por ello, los expertos recomiendan atender a otras medidas como la tasa interna de reingreso o el valor económico añadido. Sin embargo, “lo más importante no son los cálculos en sí, sino cómo definir el éxito: en qué consiste y cómo reconocerlos”. Esto es importante a la hora de medir las ventajas de la administración de datos en diversas fases para asegurarse de que se está haciendo todo correcto y, si no, hacer las correcciones necesarias. Como ejemplos de medida se puede incluir un cuadro de mando de calidad de datos que muestra la exactitud del procesamiento de datos o la consistencia y adecuación a las reglas de esos datos.

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