Documents & Contents: La gestión de datos, contenidos y documentos

¿Cómo utilizar eficientemente el contenido? La gestión de contenidos es el complemento necesario para la gestión de datos. Descúbrela aquí.


Dentro de la gestión de datos, la función de Documents & Contents establece las reglas aplicables a los datos fuera de las bases de datos.

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Con la estrategia correcta, cualquier organización puede cosechar beneficios centrándose en una gestión de documentos que incluya tres principios básicos:

  • Personas.
  • Procesos.
  • Tecnología.

Para ellos es neceario que intervengan en alguna de las siguientes funciones (relativas a documentos tanto electrónicos como físicos):

  • Almacenar documentación.
  • Inventariar documentos.
  • Controlar información y documentación. 

La gestión de contenidos en la organización

La gestión de contenidos es complementaria a la gestión de documentos. Incluye los recursos necesarios para:

  • organizar
  • categorizar
  • y estructurar
el acceso al contenido de dichos documentos.

En definitiva, esta función se refiere a toda la documentación que tiene la empresa y que no es relacional y a la gestión de dichos contenidos.

Cuando una organización se plantea la integración se refiere a un tipo de datos, los que se pueden relacionar, pero aparte de esa información también existe otro tipo de documentación (contratos, facturas, manuales, etc.) que no es relacional pero que, sin embargo, se debe igualmente gestionar. Para ello hay que crear la estructura necesaria que permita almacenarlos y organizarlos, ya que son información de la valiosa para la empresa y uno de sus activos.

El objetivo que persigue la función de Documents & Contents es que la organización utilice eficientemente el contenido.

Personas, procesos, tecnología y su relación con la calidad de datos

Para muchas personas, administrar la calidad de los datos puede ser una tarea desalentadora. Se trata de un problema importante con consecuencias financieras para su organización, pero no saben cómo proceder para gestionarlo. Sin embargo, con la estrategia correcta, cualquier organización puede cosechar beneficios en la calidad de datos, centrándose en tres principios básicos: Gente, Proceso y Tecnología.

Se trata de las piedras angulares de un enfoque estructurado de la calidad de los datos que se puede implementar y administrar. Y, lo que es más importante, un marco que permite rastrear el ROI de una calidad de datos exitosa.

Personas

Lo más importante que una organización puede hacer por la calidad de los datos es dedicarle recursos específicos. Es mucho más fácil de ver cuando se observa el coste del bad data: por ejemplo, una investigación muestra que el 25% de todos los registros de contacto contienen datos incorrectos, un tercio de los clientes potenciales utiliza nombres falsos y la mitad de todos los números de teléfono proporcionados no son reales. Añadiendo esto a los costes directos de adquisición de clientes, las oportunidades de ventas perdidas, los costes de atención al cliente e incluso las posibles multas de incumplimientos, se tiene la justificación financiera necesaria para disponer de gente para controlar la calidad de datos.

Procesos

Una de las funciones más importantes de un controlador de acceso de datos es contar con procesos para gestionar los puntos de contacto para sus datos, diseñar la calidad de los datos en el front end del cliente y la adquisición de leads, y el mantenimiento de estos datos en el transcurso de su ciclo de vida. Tener las políticas y los procedimientos adecuados te permite controlar los datos y puede hacer que la mecánica de la calidad de los datos sea sencilla y rentable.

Tecnología

El uso de herramientas automatizadas para la calidad de datos es una estrategia sorprendentemente rentable y puede generar un gran retorno de la inversión. Las herramientas automatizadas pueden ser tan simples como verificar una dirección, o tan sofisticadas como crear una clasificación estadística para la calidad de un registro de prospecto o contacto. Utilizadas de manera adecuada, estas herramientas pueden poner gran parte del duro trabajo de la calidad de los datos en piloto automático para tu organización.

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