Según el informe Rethink Data Report 2020 de Seagate, el 44% de los datos de las empresas se pierden, y sólo el 56% está disponible para su uso. Además, del 56%, sólo se utiliza realmente el 57%, mientras que el resto del 43% queda sin aprovechar. Esto demuestra que sólo el 32% de los datos de la empresa se pone en funcionamiento.
Son muchos los factores que contribuyen a reducir la adopción y el uso de datos en una empresa. A veces, la falta de conocimientos sobre datos de los empleados les impide utilizarlos con eficacia. Mientras que otras veces, los empleados no se sienten seguros de utilizar los datos que tienen a mano debido a su mala calidad.
Dado que los datos tienen una repercusión en toda la empresa, la aplicación de medidas correctoras y la subsanación de estas deficiencias requieren un esfuerzo colectivo. Es decir, cada función de una organización contribuye de alguna manera a alcanzar y mantener la calidad de los datos.
Por eso es importante comprender las funciones clave y las responsabilidades que conlleva el establecimiento y el mantenimiento de la calidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida, desde su captura hasta su utilización.
Notas para el lector
La responsabilidad de preservar la calidad de los datos de una organización está muy integrada con la responsabilidad de gestionar los propios datos. En este blog, sólo nos centraremos en las funciones y sus responsabilidades que están directamente relacionadas con la calidad de los datos. Definitivamente hay más funciones asignadas para la gestión de datos en una organización, pero están fuera del alcance de este blog.
Además, este blog no abarca los distintos niveles de antigüedad de estas funciones, sino que analiza las responsabilidades básicas de cada una, que son más avanzadas a medida que se asciende en la jerarquía.
Comencemos.
Funciones y responsabilidades de un equipo de calidad de datos
Al crear un equipo de calidad de datos -o al asignar responsabilidades a las funciones existentes- es importante separar primero las tres áreas siguientes en su empresa:
- Funciones que gestionan los datos
- Funciones que crean valor a partir de los datos
- Funciones que utilizan datos
Una vez hecho esto, ahora es más fácil comprender el nivel de contribución que tiene cada función en la gestión de la calidad de los datos. Veamos cada una de estas áreas con más detalle.
A. Roles que gestionan los datos
Estas funciones suelen centrarse en la adopción de mejores prácticas de gestión de datos que minimicen la pérdida de datos y maximicen su calidad. Se les considera los guardianes o supervisores de los datos de una organización. A continuación, examinaremos las funciones que gestionan los datos y su calidad en una empresa.
1. Director de Datos (CDO)
Más importante que conseguir la aprobación o el apoyo de la alta dirección en el establecimiento de la calidad de los datos, es contar con representantes completos para este fin a nivel de la alta dirección. Aquí es donde entra en juego una CDO.
Un Chief Data Officer (CDO) es un cargo de nivel ejecutivo, único responsable de diseñar estrategias que permitan la utilización de los datos, la supervisión de la calidad de los mismos y la gobernanza de los datos en toda la empresa.
Un CDO entiende las metas y objetivos de la empresa, y es capaz de diseñar funciones relacionadas con los datos que faciliten a los equipos la consecución de los objetivos fijados. Al principio, cuando se introdujo esta función a principios de la década de 2000, un CDO sólo era responsable del gobierno de los datos. Pero con el tiempo, las responsabilidades de esta función han evolucionado y ahora incluyen:
- Diseñar un sistema de gestión de datos que recoja, procese y traslade los datos, minimizando su pérdida.
- Fomentar una cultura de los datos valorando la adquisición de competencias en materia de datos, así como el manejo y el intercambio inteligente de datos entre los empleados.
- Maximizar el uso y la adopción de los datos en toda la organización ofreciendo una única fuente de verdad, eliminando los obstáculos de los datos en los procesos empresariales y permitiendo la toma de decisiones basada en los datos.
2. Administrador de datos
Un administrador de datos es la persona a la que se recurre en una empresa para cualquier asunto relacionado con los datos. Están completamente al tanto de cómo la organización captura los datos, dónde los almacenan, qué significan para los diferentes departamentos y cómo se mantiene su calidad a lo largo de su ciclo de vida.
Los administradores de datos son responsables de:
- Supervisar todo el ciclo de vida de los datos , desde su creación y captura hasta su procesamiento, almacenamiento y uso.
- Comprender el significado de los datos, tanto a alto nivel como a nivel específico, como el significado de los datos almacenados en los campos de los conjuntos de datos.
- Ayudar a los compañeros de trabajo a utilizar los datos como ventaja competitiva y hacer que sepan utilizarlos.
- Elección de métricas para la medición de la calidad de los datos Según la naturaleza de los datos de la organización.
- Supervisar la calidad de los datos, solucionar los problemas que puedan surgir y aplicar planes de mejora de la calidad de los datos.
- Garantizar la protección, el cumplimiento y la seguridad de los datos, al tiempo que se controlan los posibles riesgos y desafíos asociados a los datos.
3. Custodia de datos
La gente suele confundir las funciones de los administradores de datos con las de los custodios de datos. La diferencia más sencilla entre estas funciones es que un administrador de datos es responsable del contenido almacenado en un campo de datos, mientras que un custodio de datos es responsable de la estructura de esos campos de datos, incluidas las estructuras y los modelos de las bases de datos.
Las responsabilidades de un custodio de datos incluyen:
- Controlar técnicamente el acceso a los datos y permitir que sólo las personas autorizadas los consulten.
- Diseñar estructuras de bases de datos y modelar objetos de datos en función de los requisitos de los datos.
- Trabajar con los administradores de datos para entender lo que irá en los campos de datos, y decidir la estructura de datos que permitirá la calidad de los mismos, incluyendo los tipos, tamaños y formatos de datos apropiados.
- Poner en marcha controles de validación en los sistemas de entrada de datos para garantizar que los datos entrantes siguen las directrices de calidad de los datos.
- Gestión del entorno técnico de los almacenes de datos.
- Mantener las versiones de los datos y el registro histórico de todos los cambios realizados en los objetos de datos.
B. Funciones que crean valor a partir de los datos
Estas funciones se centran principalmente en la creación de valor a partir de los datos, lo que incluye la recopilación de los datos adecuados, la realización de análisis y la interpretación de los resultados para resolver problemas empresariales. Trabajan como intermediarios de los datos, tomando los datos de las funciones que supervisan los datos y proporcionando información procesable a las funciones que utilizan los datos.
1. Analista de datos
Un analista de datos es alguien capaz de tomar los datos en bruto y convertirlos en ideas significativas, especialmente en dominios específicos. El papel de un analista de datos es bastante sencillo y consta de cuatro áreas principales:
- Recogida de datos de diferentes fuentes, ya sea encuestando a la gente o recogiendo datos ya capturados.
- Limpiar y preparar los datos en función de las necesidades del análisis para garantizar la exactitud de los resultados.
- Analizar los datos e interpretar los resultados: se trata de identificar tendencias o patrones en los datos que puedan ayudar a tomar decisiones informadas.
- Comunicar los resultados analizados a los equipos mediante visualizaciones o informes escritos.
2. Líder de datos y análisis (D&A)
Al igual que una organización necesita un CDO en presencia de Data Stewards, también necesitan líderes de D&A en presencia de Data Analysts.
Los analistas de datos operan a un nivel bajo en el que tratan directamente los datos que tienen a mano y los procesan para obtener los resultados requeridos. Mientras que los líderes de D&A supervisan el extremo estratégico de la creación de valor a partir de los datos. Las siguientes responsabilidades corresponden a un líder de D&A:
- Comprender el papel que desempeñan los datos en la toma de decisiones precisas que requieren los distintos departamentos.
- Diseñar estrategias modernas que permitan una toma de decisiones eficiente y mejorada.
- Comunicar las necesidades de datos a la CDO y explicar qué datos (y en qué formato) facilita el proceso de análisis.
- Educar a varios grupos funcionales de la organización para que comprendan cómo utilizar los datos y los análisis.
- Creación y habilitación de políticas de gobernanza de datos .
C. Funciones que utilizan datos
Estas funciones se consideran consumidoras de datos, lo que significa que utilizan los datos, ya sea en su forma bruta o cuando se convierten en información procesable. Casi todos los departamentos de una organización necesitan datos para su uso operativo, por lo que influyen en la calidad de los datos. Veamos algunas de esas funciones comunes y el tipo de datos que utilizan:
- Equipo de ventas y marketing: Los datos de los clientes -uno de los mayores activos de una empresa- son producidos, manipulados y consumidos en su mayoría por los equipos de ventas y marketing, por lo que existe una alta probabilidad de que la calidad de los datos de los clientes se vea afectada durante estas actividades.
- Equipo de productos: Los datos de los productos son otro objeto de datos maestros de extremo valor para una empresa. Generar y consumir datos de productos a diario puede tener un gran impacto en su calidad.
- Equipo de desarrollo empresarial: Suelen consumir datos de inteligencia empresarial para identificar posibles oportunidades de mercado.
Alfabetización de los consumidores de datos
Cuando se trata de funciones que utilizan datos, la mayor responsabilidad que hay que asignarles es la de tener conocimientos de datos. Una organización se encuentra en una situación de riesgo si tiene varios grupos funcionales que utilizan/manipulan datos pero el usuario final no entiende los requisitos de calidad de los datos y no los cumple. Más información sobre esto en una próxima sección.
Factores importantes que hay que tener en cuenta al crear un equipo de calidad de datos
1. Priorizar la alfabetización en datos
La alfabetización en datos es la capacidad de trabajar eficazmente con los datos (incluyendo la lectura, la creación, la comunicación y el uso de los datos como información). El objetivo principal de su equipo de calidad de datos debe ser priorizar la alfabetización de datos en toda la empresa. Esto le permite evitar que los errores de calidad de los datos entren en el sistema de forma proactiva, en lugar de trabajar siempre en modo reactivo y solucionar los errores.
Esto puede lograrse creando planes de alfabetización de datos y diseñando cursos que introduzcan a los equipos en los datos de la organización y los expliquen:
- ¿Qué contiene cada conjunto de datos?
- ¿Qué significa cada atributo de los datos?
- ¿Cuáles son los criterios de aceptabilidad de su calidad?
- ¿Cuál es la forma correcta e incorrecta de introducir/manipular datos?
- ¿Qué datos utilizar para conseguir un determinado resultado?
2. Crear un modelo RACI
Cuando hay múltiples funciones implicadas en la consecución de un resultado común, siempre es crucial identificar el nivel de contribución que tiene cada función. Aquí es donde un modelo RACI puede ser muy útil. Un modelo o matriz RACI identifica si un rol es Responsable, Contable, Consultado o Informado sobre las tareas necesarias para completar con éxito un objetivo. Cuando se trata de gestionar la calidad de los datos, hay que identificar las funciones que son:
- Responsable de completar la tarea.
- Responsable de los resultados de la tarea.
- Consultado para obtener opiniones sobre la realización de tareas.
- Informado sobre el progreso de la tarea.
3. Definir la jerarquía de funciones
La creación de estructuras organizativas para las funciones relacionadas con los datos puede ayudar a identificar:
- Jerarquía: ¿Quién informa a quién?
- Colaboradores: ¿Qué funciones colaboran para lograr la calidad de los datos?
- Responsabilidades funcionales: ¿Qué funciones o departamentos son responsables de la gestión de los datos, cuáles gestionan la calidad de los mismos y qué funciones consumen los resultados producidos?
4. Seleccionar las funciones y responsabilidades en función de los datos y las necesidades de la empresa
No es necesario desempeñar todas estas funciones al crear un equipo de calidad de datos. La selección de funciones y responsabilidades depende de sus datos y de los requisitos de la empresa. Tienes que explorar lo que funciona para ti -en términos de roles y jerarquía- y ponerlo en práctica en tu organización.
Una cosa es segura: emplear los roles es la mitad del juego. La siguiente mitad consiste en dotarles de los procesos, las herramientas y las tecnologías adecuadas para lograr con éxito los resultados empresariales. Como se sabe que los analistas de datos dedican el 80% de su tiempo a preparar los datos y el 20% restante a utilizarlos para el análisis, esto demuestra claramente que necesitan una tecnología que pueda realizar el trabajo de forma más eficiente.
5. Proporcione a su equipo de calidad de datos las herramientas y tecnologías adecuadas
Aquí es donde una herramienta de gestión de la calidad de los datos puede resultar útil. Una herramienta de autoservicio «todo en uno» que perfile los datos, realice varias actividades de limpieza de datos, coteje los duplicados y genere una única fuente de verdad puede convertirse en un gran diferenciador en el rendimiento de los administradores de datos, así como de los analistas de datos.
DataMatch Enterprise es una de esas herramientas que facilita a los equipos de datos la rectificación de errores de calidad de datos con rapidez y precisión, y les permite centrarse en tareas más importantes. Los equipos de calidad de datos pueden perfilar, limpiar, cotejar, fusionar y purgar millones de registros en cuestión de minutos, y ahorrar mucho tiempo y esfuerzo que normalmente se desperdicia en estas tareas.
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