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Sumado a unas buenas prácticas comerciales, los datos, su calidad y su interpretación, se convierten en primordiales para la toma de decisiones

En una situación como la que estamos viviendo en estos momentos, con la pandemia del Covid-19, se hace absolutamente necesario que las decisiones en las empresas se tomen teniendo acceso a la mayor cantidad de información posible.

Aparte de la analítica, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, a nadie se le escapa la importancia que han tenido los datos para:

  • Combatir la enfermedad y sus variantes.
  • Predecir su posible evolución.
  • Los ensayos de los diferentes medicamentos.
  • El desarrollo de las, tan ansiadas, vacunas.
  • La evaluación de la disponibilidad de recursos y de personal, así como del impacto económico.

El objetivo del departamento de IT de las empresas debe ser lograr datos de calidad, para ello puede apoyarse en el uso de una metodología de gestión de datos maestros (MDM) que defina cómo se recopilan, agregan, combinan, consolidan, verifican la calidad y distribuyen los datos.

Existen numerosas herramientas y soluciones de automatización que reducen el tedio y el riesgo de error de seleccionar manualmente los datos, los normalizan, establecen las asociaciones entre ellos e identifican las fuentes y los responsables de obtener esos datos.

Esta actividad debe ir precedida por una actividad de definición de datos comerciales que sirva de base para la preparación de datos que hace IT.

A continuación, voy a enumerar cinco prácticas de datos de negocio para que una empresa cuente con datos de calidad para la toma de decisiones.

Digitalizar Datos Oscuros

Los datos oscuros son datos que están disponibles en la empresa pero que nunca se utilizan. Puede existir en forma de documento en papel creado por la empresa hace años o como salida de Internet de las cosas (IoT) generada por sensores que no se utiliza.

Según un estudio de IBM, se estima que el 90% de los datos que poseen las empresas nunca se utilizan y son datos oscuros. Si bien muchos de estos datos oscuros pueden resultar superfluos, algunos no lo son.

Las empresas deben revisar estos datos, identificar qué quieren eliminar y luego digitalizar los datos que quieren conservar y que podrán utilizar en la toma de decisiones.

Determinar el Valor de los Datos

Aunque los datos pueden estar digitalizados, es posible que aún no sean relevantes para la toma de decisiones. Si los datos no son valiosos, se debe considerar su eliminación.

Decidir qué datos conservar es un acto de equilibrio.

  • Hay datos que no son importantes hoy, pero que podrían volverse valiosos en una fecha posterior.
  • Sin embargo, hay otros datos, por ejemplo, que reflejan situaciones concretas en un determinado momento que no volverán a repetirse que, probablemente no serán relevantes para la toma de decisiones y deberían eliminarse.

Ser capaz de agregar diferentes tipos de datos

La gestión de datos maestros con frecuencia se centra en normalizar o consolidar campos de datos dispares de diferentes sistemas que hacen referencia a la misma información. Sin embargo, también existe la necesidad de agregar tipos de datos diferentes.

La agregación de datos tiene más éxito y valor cuando los casos de uso están claramente identificados, junto con todos los datos y las combinaciones de datos que se necesitan para la toma de decisiones.

Enfoque en evitar y eliminar silos de información

Con el crecimiento de las áreas de las empresas y los presupuestos de IT separados por esas áreas, es más difícil para IT saber dónde pueden residir los paquetes de datos subexplotados y cómo llevar estos tesoros de datos a un repositorio central de datos para que todos en la empresa puedan usarlos.

Por ejemplo, un miembro del departamento de ventas debería conocer las devoluciones que ha realizado un cliente de un producto en particular por no cumplir con la calidad exigida. Si el vendedor no tiene acceso a las devoluciones ni a los datos de reelaboración de la fabricación, no lo sabrá, y podría realizar una llamada al cliente presentando el producto sin conocer la verdadera experiencia de cliente con el consiguiente deterioro de la imagen.

Una forma en que IT puede rastrear los activos de datos nuevos y existentes en toda la organización es con un sistema de gestión de activos que resida en las redes corporativas y que puede detectar nuevos datos, sistemas y servidores.

Si se identifican “silos” independientes, IT, o el CDO (Chief Data Officer), si existe, pueden propiciar reuniones con los departamentos que los alojan y, evaluar si hay otros usos en toda la empresa para la información.

El objetivo final siempre debe ser crear una imagen de la empresa lo más integrado y transparente posible.

Educar a lo Jefes de la organización

Los proyectos de digitalización y preparación de datos no significan mucho para nadie fuera de IT. Son proyectos de IT preparatorios que no producen entregables que ven los responsables de la toma de decisiones de la empresa.

La pregunta que IT debe responder desde el principio es si el departamento financiero está dispuesta a financiar procesos de preparación de datos que no producen resultados comerciales tangibles a corto plazo.

Educar (y recordar) a la alta dirección sobre la importancia de los datos de alta calidad para tomar decisiones comerciales de alta calidad es un proceso continuo.

IT debe aprovechar todas las oportunidades para hacer esto y asegurarse de que se cuente con el patrocinio ejecutivo necesario para la preparación de datos.

En Tritón somo especialistas en consultoría tecnológica y desarrollamos varios proyectos de Business intelligence y Análisis de Datos para nuestros clientes, contact con nosotros y te ayudaremos a gestionar la informaciónd e tu compañia de una manera eficiente.

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