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.
| Los datos son el petróleo del siglo XXI y la analítica es el motor de combustión Fuente: Forbes |
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:
Carece de estándares.
Enfoque reactivo.
No dispone de plan de gestión de datos maestros.
Estrategia inexistente.
Establecimiento de estándares.
Definición y comunicación de la estrategia.
Identificación del plan de gestión de datos maestros.
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.
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.
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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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:
Configurar procesos de monitoreo con métricas que permita ver el estado de los datos.
| Durante el tercer trimestre de 2022, los usuarios de Internet de todo el mundo vieron aproximadamente 15 millones de filtraciones de datos, un 167% más en comparación con el trimestre anterior. Fuente: Statista |
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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