El valor de la gestión de datos

Buenas prácticas de las empresas DATA-DRIVEN

Posted on Sun, Aug 21, 2016

Las empresas DATA-DRIVEN, aquellas enfocadas a los datos para poder gestionarlos aportando valor, responden a la necesidad de enfrentarse con éxito a un entorno altamente competitivo, que exige sacar el máximo partido a la información, tanto a nivel operativo como en la toma de decisiones estratégicas, en tiempo real.

El entorno digital, en efecto, enfrenta a los líderes a un entorno complejo, que presenta grandes desafíos y brinda no menores oportunidades. Como resultado de ello, un enfoque data driven constituye la respuesta a las nuevas necesidades a la hora de reunir, gestionar y analizar grandes cantidades de datos de forma ágil y confiable. 

Para alcanzar el objetivo, poder tomar decisiones basadas en hechos, hemos de atacar distintos frentes, lo cual implica a su vez superar retos que llevan aparejados una serie de buenas prácticas. En términos generales, convertir los datos en información útil exige una transformación integral centrada en la tecnología, la cultura empresarial y el gobierno de datos, los pilares de una compañía data driven.

 

Las buenas prácticas de una empresa data driven

A continuación, daremos un repaso a algunas de algunas de las principales buenas prácticas propias de una empresa data driven, relacionadas con las tres áreas señaladas:

  • Establecer una visión clara: Habida cuenta de que una compañía data driven precisa datos veraces y a tiempo para ganar efectividad, competitividad y visión, ésta debe establecerse, ser clara y presentarse aclarando posibles dudas para el logro de una cultura enfocada en los datos en la que se implique toda la empresa.
  • Buscar la participación: Del mismo modo, es importante contar con otras personas comprometidas en el proceso, compartiendo la visión y participando en su aplicación para hacer efectivo el proceso de cambio deseado. Fomentar el desarrollo profesional dentro de este modelo, por ejemplo, es una interesante manera de facilitar y consolidar el proceso de cambio. 
  • Aprender de los éxitos de otros: El aprendizaje a través de las experiencias de otros puede ser de gran ayuda para impulsar la transición hacia el modelo data driven. Desde aprender de fallos y aciertos ajenos hasta discutir posibles dudas o simplemente obtener ideas para saber cómo abordar cuestiones generales y específicas. 
  • Revisar la infraestructura de datos: Revisar la infraestructura tecnológica existente, así como hacer una revisión crítica de los datos es una tarea que requiere tiempo, pero es clave hacerlo a fondo para evaluar las necesidades de datos con el fin de agilizar el proceso de cambio. 
  • Trabajar la calidad de los datos: Dedicar los esfuerzos necesarios para conseguir la calidad de datos necesaria es imprescindible. Además, alguien ha de tener la responsabilidad en la calidad de todos los datos y éstos deben ser datos correctos: bien documentados, organizados, formateados y sin errores, además de controlar las dimensiones de la calidad, como son la completitud, la conformidad, la consistencia, la precisión, la duplicidad y la integridad.
  • Invertir en tecnologías ad hoc: Debe ser una tecnología híbrida, escalable, flexible, para la que la movilidad no sea un obstáclo. los usuarios deben ser autónomos para conocer, acceder y cruzar los datos y las nuevas tecnología no deben ser nuevas barreras. Muy al contrario, debemos liberar las barreras a los datos.
  • Gestionar los datos: Las tecnologías, por sí solas, no van a convertir a una empresa en data driven. Además de avanzar hacia una cultura organizacional centrada en el dato se hace necesario diseñar una gestión de la información que se plasme en un marco constituido por un gobierno de datos acorde con las necesidades de negocio, en el que se identifiquen roles y responsabilidades.
  • Dar ejemplo y animar a utilizar los datos: Los líderes tienen una oportunidade de oro para lograr un compromiso y adhesión de la empresa al modelo data driven demostrando el uso de los datos en el propio trabajo. No solo a la hora de tomar decisiones sino a la hora de interactuar. Se trata, en suma, de utilizar el enfoque en conversaciones, reuniones y situaciones de distinto tipo en las que resulte adecuado para así avanzar en su normalización y, con ello, en su adopción. 
  • Hacer un seguimiento de los avances: El establecimiento de reuniones periódicas de datos ayuda a hacer un seguimiento de los avances, introducir nuevas ideas y objetivos, así como resolver posibles dudas o remover barreras. A su vez, se transmite el mensaje de que se trata de un asunto capital, que va más allá de unas simples indicaciones para cambiar la forma de hacer negocios. 
  • Basar las opiniones y discusiones en datos:  La cultura organizacional abierta y democrática en la que se basa un enfoque data driven precisa de un organigrama empresarial acorde con esta visión. Trabajar con datos para convertirlos en conocimiento útil que impulse la competitividad significa tanto disponer de datos en cualquier proyecto como testearlos antes de trabajar con ellos con el fin de poder basar las opiniones y discusiones en una información realmente valiosa. 

Fuente imagen: suphakit7 / FreeDigitalPhotos.net

 

Experiencia de cliente y omnicanalidad

Topics: Data Quality