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Pasión vs conocimiento para gestionar la calidad de datos

by Redacción PowerData on junio 25, 2014

A la hora de elegir el equipo de profesionales que se encargará de estructurar las necesidades de data management y de gestionar la calidad de los datos, demasiado a menudo se considera erróneamente que la tecnología y los conocimientos técnicos serán los que determinen los resultados.

gestionar la calidad de datos

 

Sin embargo, el proceso no sólo requiere implementar tecnología y seguir una serie de normas estándar. Muy al contrario, las empresas tienen objetivos particulares a los que hay que adaptarse, modificando procesos si fuese necesario para poder responder a las diferentes necesidades.

Si bien es cierto que la tecnología y los conocimientos favorecen el pensamiento estratégico, ya que las decisiones han de tomarse a partir de los datos; en estos profesionales también se requiere un plus que muchos expertos consideran esencial, un intangible: la pasión.

Puede ser entendida como el corazón mismo de la profesión, se trata de ese motor capaz de ofrecer distintas posibilidades, de plantear un cambio de paradigma, otra manera de relacionarse con el cliente o, por ejemplo, de redefinir las necesidades u objetivos de negocio.

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Gestionar la calidad de datos con éxito pasa por establecer objetivos comunes

El nuevo Business Intelligence gestiona los datos Big Data, y precisamente por ello requiere de un perfil de data scientist distinto al del BI tradicional. René Dechamps, CEO de Mind Your Group, considera que el nuevo científico de datos, a quien se refiere con el término Homo Datus, "tiene que transmitir pasión dentro de tu organización para que se tomen decisiones basadas en datos y no en la intuición o en el ego del jefe".

Desde su enfoque, la analítica sería:

1. Una combinación de conocimiento y pasión.

2. Una manifestación del entusiasmo por un trabajo para el que también se necesitan dotes de comunicador.

3. Una forma de afrontar el reto que supone gestionar los datos de Big Data y que requiere hacerse preguntas, plantearse las cosas, explorar, aprovechar la información para aportar valor a la empresa.

La labor del analista web, necesita del apoyo de la organización en lo que respecta a gestionar la calidad de datos, por eso, combina su deseo de aportar conocimiento y recomendaciones con descubrir y valorar tendencias. Como data scientist, este profesional no sólo se centra en el trabajo con datos técnicos, que deben reunir las condiciones necesarias de exactitud y consistencia, sino que para destacar y ser brillante ha de "ir más allá, no conformarse con lo que ve", tal y como Jones establece.

En este sentido, estar encorsetado por el conocimiento podría impedir encontrar soluciones creativas, adaptadas a las necesidades de empresa. Si bien no puede avanzarse sin una sólida base técnica, por lo que también es necesaria. Como afirma Dylan Jones, fundador y editor del portal Data Quality Pro, "el líder dedicado a gestionar la calidad de datos no necesariamente ha de ser un gurú".

Todos los que tienen éxito, sin embargo, comparten un rasgo común: la pasión. Son apasionados y comprometidos con la consecución de un cambio positivo. Así, las técnicas de para gestionar la calidad de datos son algo que se aprende, pero la pasión se lleva dentro y es algo necesario para tener unidad y visión suficiente si se desea establecer el negocio en la dirección correcta”.

Toda empresa tiene una visión determinada y su propio modo de afrontar el planteamiento de objetivos y, del mismo modo, la gestión de datos debe saber alinearse con estos mismos parámetros. Jones propone afrontar la común resistencia de las corporaciones a implicarse con el equipo designado a gestionar la calidad de datos estableciendo una visión que fije metas compartidas con el resto de la empresa.

 

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Fuente imagen: Computer / FreeDigitalPhotos.net

Topics: Data Quality

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