Data Management: mejores prácticas para una gestión de datos eficaz

Darle vida a los datos es un nuevo mantra que reza Informatica, para que de esta forma los negocios puedan obtener resultados transformadores. Ya no quedan dudas del valor de la información y del papel que tiene hoy en los negocios. De hecho, el auténtico potencial para el crecimiento de las empresas reside en los datos y en sus infinitas oportunidades. Veamos a continuación algunos métodos y mejores prácticas para lograr una gestión de datos eficaz.

La primera de las mejores prácticas del data management no es otra que descubrir las necesidades que la empresa tiene en esa materia y en el momento presente. A pesar de que las buenas prácticas son siempre susceptibles de aplicar, hay casos en los que aún queda mucho trabajo por hacer, pero lo primero es averiguar el punto de partida.

Gestión de datos, la autoevaluación

Uno de los métodos más efectivos para garantizar la eficiencia del plan de data management es hacer un esfuerzo previo de autoevaluación. Para ello, nada más práctico que encuadrar la propia empresa en alguno de los siguientes estadios evolutivos hacia la madurez en la gestión y gobierno de datos:

1. Estadio inicial

•  Carece de estándares.

•  Enfoque reactivo.

•  No dispone de plan de gestión de datos maestros.

•  Estrategia inexistente.
  
  

2. Primera toma de contacto

•  Establecimiento de estándares.

•  Definición y comunicación de la estrategia.

•  Identificación del plan de gestión de datos maestros.
  
  

3. Posicionamiento

•  Indicadores clave de gestión definidos y aportando métricas.

•  Glosario de negocio operativo.

•  Compilación de reglas aplicables a los datos documentada.

•  Plan de gestión de datos maestros ejecutado.

•  Implementación del marco de trabajo de la tecnología de soporte.

•  Sistema de detección y seguimiento de desviaciones implementado.
  
  

4. Proactividad

•  Silos de información totalmente integrados con los sistema de datos maestros.

•  Aproximación proactiva a la gestión de datos.

•  Retroalimentación orientada a la mejora continua en funcionamiento.

•  Análisis de causalidad integrado en el proceso de feedback.

•  Automatización de las mediciones del desempeño.
  
  

5. Estadio avanzado

•  Alineación global de toda la compañía con la estrategia.

•  Aplicación completa y eficiente de procesos de retroalimentación y automatización.

•  Procesos, personas y tecnología trabajando en armonía.

Sobra decir que el trabajo que resta por hacer es inversamente proporcional al grado de madurez alcanzado. Siendo las empresas en estadio avanzado capaces de disfrutar de una gestión de datos eficaz y del que sólo tendrán que preocuparse por mantener y monitorizar en base a indicadores; mientras que quienes se descubran en estadios más prematuros han de construir todavía los cimientos de su plan de data management. 

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Data management: mejores prácticas

Existen algunas reglas de oro en data management cuya aplicación marca la diferencia entre la eficiencia, la economía y el futuro o las pérdidas y probablemente el fin. Pese a que muchas de ellas pertenecen al ámbito técnico, también las hay que tienen que ver con la lógica de empresa y los principios rectores de todo negocio.

Al fin y al cabo, no se puede, ni se debe, separar la gestión de datos de la organizacional, puesto que hay que tratar de encauzar ambas en una misma dirección, procurando la máxima integración, logrando una verdadera cultura liderada por datos (data-driven).

Entre las mejores prácticas que mayor impacto positivo causan se encuentran:

• Diseñar una estrategia de datos eficaz alineada a las necesidades de negocio y sus metas.
  
  
• Preparar un plan de comunicación y valorar la posibilidad de complementarlo con acciones formativas.
  
  
• Definir un plan de seguimiento y establecer los indicadores clave de gestión que se utilizarán para obtener las métricas.
  
  
• Enfocarse en la calidad de datos.
  
  
• Crear un plan de gestión de datos maestros.
  
  
• Establecer un plan de gestión de metadatos.
  
  
• Buscar la eficiencia de costos en el almacén y lago de datos.
  
  
• Evitar los datos duplicados.
  
  
• Automatizar procesos todo lo que se pueda sirviéndose de la inteligencia artificial y el machine learning.
  
  
• Buscar un almacenamiento unificado, probablemente en la nube de tipo híbrido o multi-nube.
  
  
• Tener una estrategia de seguridad y protección de datos integrados para garantizar la privacidad y confidencialidad de los mismos, así como la continuidad del negocio.

• Configurar procesos de monitoreo con métricas que permita ver el estado de los datos.

• Seleccionar al proveedor más adecuado a las necesidades de la empresa y crear un marco de trabajo.

Estrategia, planificación, información, seguimiento y ajuste son las claves fundamentales en que podrían resumirse estas mejores prácticas de una gestión de datos eficaz, aplicables a cualquier compañía y clave para garantizar que los datos liberen su potencial y se pongan al servicio de la colaboración y el intercambio, permitiendo que todos los equipos puedan tomar decisiones basadas en datos. De esta forma las organizaciones logran posicionarse en la actual economía de datos y ser realmente data-forward.

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