El mayor reto en materia de datos al que se enfrentan la mayoría de las empresas
Tras haber proporcionado soluciones de datos a clientes de la lista Fortune 500 durante más de una década, nos hemos encontrado con varios tipos de problemas de datos. Para la mayoría de las empresas, el mayor y más común reto de los datos es el mismo:
Construir una visión unificada de los activos de datos básicos.
Aunque existe una forma única de resolver este reto -que implica un proceso de vinculación y consolidación de registros paso a paso-, la gente sigue confundida sobre la tecnología necesaria para lograr este objetivo. Algunos piensan que necesitan una herramienta de gestión de la calidad de los datos, mientras que otros se preocupan por si necesitan implantar una solución de gestión de datos maestros de principio a fin; y por no mencionar la mayor preocupación que tienen: ¿cuál será el impacto global de la implantación de esta solución en las operaciones empresariales?
Respondiendo a todas las preguntas: DQM, MDM, ¿cuál necesita?
Para ayudarle a responder a estas preguntas, hemos escrito una serie de blogs en tres partes sobre este tema. Esta será una guía en profundidad que le ayudará a entender la gestión de datos maestros con todo detalle, así como a comprender su relación con la gestión de la calidad de los datos, y cuándo utilizar cuál…
La serie incluye las tres partes siguientes:
- La construcción de un caso para la gestión sistemática de datos
- Gestión de datos maestros: Definición, componentes y proceso
- Gestión de la calidad de los datos frente a gestión de datos maestros: ¿Cuál necesita?
Este blog cubre la primera parte de la serie, pero esté atento a las partes 2 y 3, que se publicarán también esta semana.
Comencemos.
Necesidad de una gestión sistemática de los datos
Con 2,5 quintillones de bytes de datos que se crean aproximadamente cada día, definitivamente necesitamos una forma sistematizada de capturar, almacenar, compartir y sincronizar datos. Uno de los retos más comunes asociados a los datos es mantener una definición sobre la misma «cosa» en todos los nodos o fuentes de datos.
Por ejemplo, si una empresa utiliza un CRM y una aplicación de facturación independiente, el registro de un cliente acabará en las bases de datos de ambas aplicaciones. La tarea de mantener una visión coherente -o simplemente, la misma- de la información de los clientes en todas las bases de datos a lo largo del tiempo es difícil.
Evitar topologías de datos complejas
Estos requisitos de coherencia pueden llevarnos a crear conexiones entre aplicaciones aisladas en las que cada actualización se sincroniza en todo el sistema. Esta arquitectura da lugar a una topología compleja en la que cada día se produce un número exponencial de interacciones entre los nodos, así:
Gestión centralizada de datos
Esto pone de manifiesto la necesidad de contar con un núcleo central e inteligente que modele y conserve los objetos de datos, así como que atienda las solicitudes de recuperación y actualización de datos de forma lineal, facilitando así la gestión de los mismos.
Responsabilidades de un eje central inteligente
Las responsabilidades de un sistema de este tipo incluyen:
- Modelado de objetos de datos – especialmente para los principales activos de datos.
- Mantener las jerarquías de datos o las relaciones entre los objetos de datos.
- Conexión a todas las fuentes de datos o aplicaciones.
- Seguimiento de los cambios realizados en cualquier base de datos conectada.
- Procesamiento de los cambios realizados en las bases de datos conectadas y sincronización inteligente de las actualizaciones.
- Esto puede incluir validar el formato, estandarizando o cotejando los nuevos datos antes de replicarlos en otros nodos.
- Permitir la implementación de reglas de gobernanza para alertas automatizadas, flujos de trabajo de moderación, etc.
Aquí es donde entra en juego la gestión de datos maestros. (Más sobre esto en nuestro próximo blogpost de la serie).
Ventajas empresariales de la gestión centralizada de la calidad de los datos
Antes de pasar a los detalles conceptuales y de implementación de la calidad de datos centralizada o de la gestión de datos maestros, es necesario primero argumentar a favor de ella. Es decir, es importante saber que esta iniciativa requiere la participación de toda la empresa y, en algunos casos, una gran inversión en términos de tiempo, costes y otros recursos. Por eso es necesario, en primer lugar, incorporar a las partes interesadas importantes a esta iniciativa, mencionando el impacto que tendrá en el negocio.
Vamos a tratar algunos de estos puntos a continuación:
1. Visión global de los principales activos de datos
La mayor ventaja de la gestión centralizada de datos es, con mucho, la posibilidad de acceder a una visión global y completa de cualquier activo de datos en cualquier momento. Puede tratarse de una vista completa de: perfiles de clientes, listas de productos, información de empleados, detalles de ubicación o cualquier otro activo de datos crítico para su negocio.
2. Planificación eficiente de las operaciones comerciales
Cuando la información está dispersa en múltiples fuentes, resulta casi imposible predecir y pronosticar las necesidades futuras de la empresa, especialmente si ésta cuenta con activos de datos como proveedores y vendedores. Si los activos de datos importantes se centralizan y agregan, se pueden planificar las operaciones empresariales de forma eficaz y eficiente con la ayuda de un único almacén de datos.
3. Mayor agilidad empresarial
Los datos siempre han desempeñado un papel fundamental en la búsqueda de nuevas oportunidades de crecimiento y expansión para una empresa. Pero si los principales activos de datos no están centralizados, puede ser bastante imposible descubrir oportunidades de mercado ocultas. Por el contrario, si gestiona los datos de forma centralizada, a su equipo le resultará más fácil mejorar la competitividad y la agilidad del negocio mediante un análisis de datos rápido y oportuno.
4. Mejora de la eficiencia operativa y de la productividad empresarial
A menudo, cuando los mismos datos residen en lugares distintos, los miembros del equipo tienen que buscar y reunir datos de todas las fuentes antes de poder empezar a trabajar en sus tareas. En otras ocasiones, diferentes miembros acaban trabajando en la misma tarea, sin saber que ya se está encargando de ella otra persona del equipo. Ambos problemas reducen la eficiencia operativa y la productividad de la empresa, y la gestión centralizada de datos es algo que puede ayudar a resolver estos problemas.
5. Toma de decisiones e informes eficaces
Cuando la herramienta de inteligencia empresarial de una empresa produce resultados inexactos o sesgados, suele tratarse de un problema de replicación o descentralización de datos. Para obtener resultados más claros y rápidos para una toma de decisiones precisa y oportuna, es muy necesario introducir un conjunto de datos de alta calidad y centralizado en su sistema de inteligencia empresarial.
6. Cumplimiento oportuno de los datos y gobernanza
La calidad de los datos, la gobernanza y el cumplimiento están estrechamente integrados entre sí. No puede cumplir con las normas de datos federales u organizativas (como el GDPR, la HIPAA o la CCPA) si su empresa no posee datos bien gobernados y de alta calidad, algo que es posible gracias a la gestión centralizada de datos.
¡Me apunto! ¿Qué es lo siguiente?
Los puntos anteriores ponen de manifiesto la necesidad de invertir en la calidad de los datos, así como en herramientas de gestión de datos centralizadas. El siguiente paso es comprender mejor el significado y el funcionamiento de una herramienta de este tipo, para poder determinar con exactitud las necesidades de su empresa y ver qué solución las satisface mejor.
Consulte nuestro próximo blog de la serie: una guía de MDM que cubre la definición, los componentes y el proceso de gestión de datos maestros con mayor detalle, y cómo se relaciona con la calidad de los datos.
