Procesamiento y gobierno de datos ágiles para empresas data-forward

La estrategia implementada para el procesamiento de la información o Data Governance permite a las empresas atravesar la era digital con datos sólidos y confiables. De esta forma logran empoderar a los equipos y al negocio para poder ser verdaderamente data-forward y competir en la economía de datos monetizando la información disponible.

Un enfoque ágil del gobierno de datos con procesos automatizados y descentralizados permite tener un tratamiento más profundo y eficaz de los datos y la información que de ellos resulta. Tener la información correcta es fundamental para la toma de decisiones basadas en datos y encontrar nuevas líneas de negocio. Ahora bien, ¿cuáles son las claves de un buen modelo de Data Governance y las mejoras prácticas a implementar?

3 objetivos para un buen modelo de Data Governance

Abordar el procesamiento de la información y Data Management de forma ágil y eficaz requiere del planteamiento de tres metas desde la función de gobierno:

1. Reconocer y minimizar el sesgo de información y la presencia de silos: conseguir información pura en una empresa es un reto ya que suele aparecer sesgada de alguna manera. Para evitarlo es recomendable plantear el procesamiento de la información en base a acciones como el apoyo en herramientas predictivas y el fomento al autoservicio por parte de los usuarios. También es necesario evitar los silos de información promoviendo la integración de datos, la conexión entre sectores y, sobre todo, la actuación desde la óptica de la gestión de datos y datos maestros.
   
   
   
   
   
   
2. Usar la información para la toma de decisiones y promover la transparencia de los procesos: la información es crítica para evaluar adecuadamente cómo las organizaciones están operando y para proporcionar las métricas que revelan su verdadero progreso. De esta forma, se podrán conocer las necesidades en materia de datos, identificar las áreas en las que es necesario hacer ajustes y exportar mejores prácticas a otros procesos o departamentos.
   
   
3. Entender el procesamiento y el gobierno de datos como un medio y no como un fin: los datos pueden ayudar al negocio a innovar, pero para ello deben entender las necesidades y expectativas de los clientes, conocer mejor el mercado y ser conscientes de sus propias posibilidades como negocio. De esta forma, resulta fundamental lograr datos objetivos, contrastables y actuales, y que, al mismo tiempo, la organización esté alineada en cuanto a los objetivos, y lo que con ellos se persigue.

4 mejores prácticas para Data Management

Una vez establecidas las 3 metas principales, existe un conjunto de prácticas que mejoran la eficiencia en la gestión de datos:

1. Inversión en software de gestión de la calidad de los datos para ayudar a garantizar precisión, identificar y corregir errores en los datos.
   
   
2. Uso de herramientas de visualización de datos para comprender mejor la información disponible y tomar decisiones más informadas.
   
   
3.  Aprovechar la inteligencia artificial para automatizar el proceso de recopilación y análisis de datos, obtener una visión coherente del recorrido del cliente y conectar silos de datos.
   
   
4. Uso de tecnología de marketing unificada para que los datos estén correctamente integrados y sean accesibles.
   
   
   
   

   Quizás te interese seguir leyendo
   Potencia decisiones de negocio con una gestión de calidad de datos moderna

   
   
   

Cuando los datos ya no están aislados, se desbloquea el verdadero poder de los datos de las empresas. De esta forma, pueden tomar mejores decisiones, mejorar las experiencias de los clientes e impulsar el crecimiento. La creciente digitalización de los negocios y el aluvión de datos hace que el procesamiento, el gobierno y la gestión de datos sean la clave para que las empresas líderes se adapten a un entorno cambiante y cada vez más exigente.

¿Está tu organización lista para enfrentar los desafíos y la competencia de una economía de datos cada vez más consolidada?