Los 3 pilares del Data Management

Nunca las organizaciones han tenido tanta necesidad de realizar una buena gestión de sus datos. Ya hemos superado la etapa de adopción de la tecnología en el mundo empresarial, pero ello ha traído un problema asociado: las grandes organizaciones se han plagado de software que no siempre es transversal a toda la compañía. Esto nos genera una gran dispersión de datos, la dificultad para tener un dato único y una única definición del dato.

 

Pero, ¿qué es el Data Management?

Los proyectos de Data Management empresarial suponen poner el dato en el centro de nuestras decisiones, suponen empezar a cuidar lo que se ha empezado a denominar el oro del siglo XXI. Para ello tenemos que ser capaces de inventariar nuestras fuentes de datos, centralizando, limpiando, automatizando y democratizando la información. Por lo tanto, Data Management es precisamente eso: la habilidad de las compañías de tener el control sobre sus datos.

Por ello cada vez en más importante comenzar a abordar proyectos de Data Management.

Estos proyectos se basan principalmente en 3 pilares básicos:

 

  • Organización

Las llamadas oficinas del dato. Es necesario la creación de roles específicos dentro de las compañías que sean los impulsores de este tipo de iniciativas. Los roles deben estar claramente definidos y deben ser transversales a toda la compañía. El dato ya no es de una persona o departamento, el dato es de toda la compañía. Las personas que ocupen estos roles deben ser capaces de transmitir a toda la organización estos conceptos, ser evangelistas del dato.

 

  • Decisión y definición

Tenemos que tener claro para qué abordamos estos proyectos. La transformación de una compañía en una entidad Data Driven puede llevar años, por lo que debemos abordar los proyectos de manera individualizada, pero sin perder el objetivo global que perseguimos.

En cada proyecto que abordemos tenemos que tener muy claras las métricas del dato, ser capaces de ofrecer un ROI claro, una finalidad y un objetivo. Imaginemos que estamos abordando un proyecto sobre la calidad y limpieza del dato; debemos ofrecer unos KPIs claros que nos muestren que cada X% de mejora en la calidad de nuestros datos produce un impacto claro y mesurable en otros procesos y áreas. Por ejemplo, la limpieza y enriquecimiento de nuestros datos de cliente va a mejorar  las campañas de marketing, ya que podremos segmentar de manera más adecuada. Recordad: métricas, métricas, métricas.

 

Otro punto fundamental es ser capaces de transmitir e implementar las políticas de seguridad y de gobierno adecuadas para nuestros datos, y mostrarlo de manera clara a las personas que deben de tomar las decisiones: tenemos que transmitirles confianza.

 

  • Tecnología

Son los cimientos sobre los que se construyen todos estos proyectos. Tenemos que ser capaces de dar una visión 360º de los datos, proveer de sistemas escalables y que conformen una plataforma sobre la que iremos creciendo según vayamos evolucionando en nuestro camino hacía una Data Driven Company.

 

En este punto entra también en juego la automatización de procesos. Debemos ser capaces de ofrecer soluciones tecnológicas, por ejemplo en procesos de Data Quality, que funcionen de manera independiente aprendiendo de manera automática gracias a tecnologías de Machine Learning.

 

Todas las organizaciones deberían preguntarse en qué punto están en su camino hacia una empresa gobernada por los datos. Una herramienta de gran utilidad son los “5 niveles de madurez” de Gartner. Una vez entendido en qué punto nos encontramos, será el momento de comenzar nuestro viaje.

 

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