{"id":68366,"date":"2022-02-23T07:37:20","date_gmt":"2022-02-23T12:37:20","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/creacion-de-un-equipo-de-calidad-de-datos-funciones-y-responsabilidades-a-tener-en-cuenta\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:47","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:47","slug":"creacion-de-un-equipo-de-calidad-de-datos-funciones-y-responsabilidades-a-tener-en-cuenta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/es\/creacion-de-un-equipo-de-calidad-de-datos-funciones-y-responsabilidades-a-tener-en-cuenta\/","title":{"rendered":"Creaci\u00f3n de un equipo de calidad de datos: Funciones y responsabilidades a tener en cuenta"},"content":{"rendered":"\n<p>Seg\u00fan el <a href=\"https:\/\/www.seagate.com\/files\/www-content\/our-story\/rethink-data\/files\/Rethink_Data_Report_2020.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">informe Rethink Data Report 2020 de Seagate<\/a>, el 44% de los datos de las empresas se pierden, y s\u00f3lo el 56% est\u00e1 disponible para su uso. Adem\u00e1s, del 56%, s\u00f3lo se utiliza realmente el 57%, mientras que el resto del 43% queda sin aprovechar. Esto demuestra que s\u00f3lo el 32% de los datos de la empresa se pone en funcionamiento.<\/p>\n\n<p>Son muchos los factores que contribuyen a reducir la adopci\u00f3n 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.<\/p>\n\n<p>Dado que los datos tienen una repercusi\u00f3n en toda la empresa, la aplicaci\u00f3n de medidas correctoras y la subsanaci\u00f3n de estas deficiencias requieren un esfuerzo colectivo. Es decir, cada funci\u00f3n de una organizaci\u00f3n contribuye de alguna manera a alcanzar y mantener la calidad de los datos.<\/p>\n\n<p>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 utilizaci\u00f3n.<\/p>\n\n<h2>Notas para el lector<\/h2>\n\n<p>La responsabilidad de preservar la calidad de los datos de una organizaci\u00f3n est\u00e1 muy integrada con la responsabilidad de gestionar los propios datos. En este blog, s\u00f3lo nos centraremos en las funciones y sus responsabilidades que est\u00e1n directamente relacionadas con la calidad de los datos. Definitivamente hay m\u00e1s funciones asignadas para la gesti\u00f3n de datos en una organizaci\u00f3n, pero est\u00e1n fuera del alcance de este blog.<\/p>\n\n<p>Adem\u00e1s, este blog no abarca los distintos niveles de antig\u00fcedad de estas funciones, sino que analiza las responsabilidades b\u00e1sicas de cada una, que son m\u00e1s avanzadas a medida que se asciende en la jerarqu\u00eda.<\/p>\n\n<p>Comencemos.<\/p>\n\n<h2>Funciones y responsabilidades de un equipo de calidad de datos<\/h2>\n\n<p>Al crear un equipo de calidad de datos -o al asignar responsabilidades a las funciones existentes- es importante separar primero las tres \u00e1reas siguientes en su empresa:<\/p>\n\n<ol><li>Funciones que gestionan los datos<\/li><li>Funciones que crean valor a partir de los datos<\/li><li>Funciones que utilizan datos<\/li><\/ol>\n\n<p>Una vez hecho esto, ahora es m\u00e1s f\u00e1cil comprender el nivel de contribuci\u00f3n que tiene cada funci\u00f3n en la <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/data-quality-management\/\">gesti\u00f3n de la calidad de los datos<\/a>. Veamos cada una de estas \u00e1reas con m\u00e1s detalle.<\/p>\n\n<h3>A. Roles que gestionan los datos<\/h3>\n\n<p>Estas funciones suelen centrarse en la adopci\u00f3n de mejores pr\u00e1cticas de gesti\u00f3n de datos que minimicen la p\u00e9rdida de datos y maximicen su calidad. Se les considera los guardianes o supervisores de los datos de una organizaci\u00f3n. A continuaci\u00f3n, examinaremos las funciones que gestionan los datos y su calidad en una empresa.<\/p>\n\n<h4>1. Director de Datos (CDO)<\/h4>\n\n<p>M\u00e1s importante que conseguir la aprobaci\u00f3n o el apoyo de la alta direcci\u00f3n en el establecimiento de la calidad de los datos, es contar con representantes completos para este fin a nivel de la alta direcci\u00f3n. Aqu\u00ed es donde entra en juego una CDO.<\/p>\n\n<p>Un Chief Data Officer (CDO) es un cargo de nivel ejecutivo, \u00fanico responsable de dise\u00f1ar estrategias que permitan la utilizaci\u00f3n de los datos, la supervisi\u00f3n de la calidad de los mismos y la gobernanza de los datos en toda la empresa.<\/p>\n\n<p>Un CDO entiende las metas y objetivos de la empresa, y es capaz de dise\u00f1ar funciones relacionadas con los datos que faciliten a los equipos la consecuci\u00f3n de los objetivos fijados. Al principio, cuando se introdujo esta funci\u00f3n a principios de la d\u00e9cada de 2000, un CDO s\u00f3lo era responsable del gobierno de los datos. Pero con el tiempo, las responsabilidades de esta funci\u00f3n han evolucionado y ahora incluyen:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Dise\u00f1ar un sistema de gesti\u00f3n de<\/strong> datos que recoja, procese y traslade los datos, minimizando su p\u00e9rdida.<\/li><li><strong>Fomentar una cultura de los datos<\/strong> valorando la adquisici\u00f3n de competencias en materia de datos, as\u00ed como el manejo y el intercambio inteligente de datos entre los empleados.<\/li><li><strong>Maximizar el uso y la adopci\u00f3n de los datos<\/strong> en toda la organizaci\u00f3n ofreciendo una \u00fanica fuente de verdad, eliminando los obst\u00e1culos de los datos en los procesos empresariales y permitiendo la toma de decisiones basada en los datos.<\/li><\/ul>\n\n<h4>2. Administrador de datos<\/h4>\n\n<p>Un administrador de datos es la persona a la que se recurre en una empresa para cualquier asunto relacionado con los datos. Est\u00e1n completamente al tanto de c\u00f3mo la organizaci\u00f3n captura los datos, d\u00f3nde los almacenan, qu\u00e9 significan para los diferentes departamentos y c\u00f3mo se mantiene su calidad a lo largo de su ciclo de vida.<\/p>\n\n<p>Los administradores de datos son responsables de:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Supervisar todo el ciclo de vida de los datos <\/strong>, desde su creaci\u00f3n y captura hasta su procesamiento, almacenamiento y uso.<\/li><li><strong>Comprender el significado de los datos<\/strong>, tanto a alto nivel como a nivel espec\u00edfico, como el significado de los datos almacenados en los campos de los conjuntos de datos.<\/li><li><strong>Ayudar a los compa\u00f1eros de trabajo a utilizar los datos<\/strong> como ventaja competitiva y hacer que sepan utilizarlos.<\/li><li><strong>\n  <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/dimensiones-de-la-calidad-de-los-datos-10-metricas-que-debe-medir\/\">Elecci\u00f3n de m\u00e9tricas para la medici\u00f3n de la calidad de los datos<\/a>\n<\/strong>Seg\u00fan la naturaleza de los datos de la organizaci\u00f3n.<\/li><li><strong>Supervisar la calidad de los datos<\/strong>, solucionar los problemas que puedan surgir y aplicar planes de mejora de la calidad de los datos.<\/li><li><strong>Garantizar la protecci\u00f3n, el cumplimiento y la seguridad de los<\/strong> datos, al tiempo que se controlan los posibles riesgos y desaf\u00edos asociados a los datos.<\/li><\/ul>\n\n<h4>3. Custodia de datos<\/h4>\n\n<p>La gente suele confundir las funciones de los administradores de datos con las de los custodios de datos. La diferencia m\u00e1s 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.<\/p>\n\n<p>Las responsabilidades de un custodio de datos incluyen:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Controlar t\u00e9cnicamente el acceso a los <\/strong>datos y permitir que s\u00f3lo las personas autorizadas los consulten.<\/li><li><strong>Dise\u00f1ar estructuras de bases de datos<\/strong> y modelar objetos de datos en funci\u00f3n de los requisitos de los datos.<\/li><li><strong>Trabajar con los administradores de datos<\/strong> para entender lo que ir\u00e1 en los campos de datos, y decidir la estructura de datos que permitir\u00e1 la calidad de los mismos, incluyendo los tipos, tama\u00f1os y formatos de datos apropiados.<\/li><li><strong>Poner en marcha controles de validaci\u00f3n<\/strong> en los sistemas de entrada de datos para garantizar que los datos entrantes siguen las directrices de calidad de los datos.<\/li><li><strong>Gesti\u00f3n del entorno t\u00e9cnico <\/strong>de los almacenes de datos.<\/li><li><strong>Mantener las versiones de los datos<\/strong> y el registro hist\u00f3rico de todos los cambios realizados en los objetos de datos.<\/li><\/ul>\n\n<h3>B. Funciones que crean valor a partir de los datos<\/h3>\n\n<p>Estas funciones se centran principalmente en la creaci\u00f3n de valor a partir de los datos, lo que incluye la recopilaci\u00f3n de los datos adecuados, la realizaci\u00f3n de an\u00e1lisis y la interpretaci\u00f3n 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 informaci\u00f3n procesable a las funciones que utilizan los datos.<\/p>\n\n<h4>1. Analista de datos<\/h4>\n\n<p>Un analista de datos es alguien capaz de tomar los datos en bruto y convertirlos en ideas significativas, especialmente en dominios espec\u00edficos. El papel de un analista de datos es bastante sencillo y consta de cuatro \u00e1reas principales:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Recogida de datos de diferentes fuentes<\/strong>, ya sea encuestando a la gente o recogiendo datos ya capturados.<\/li><li><strong>Limpiar y preparar los datos<\/strong> en funci\u00f3n de las necesidades del an\u00e1lisis para garantizar la exactitud de los resultados.<\/li><li><strong>Analizar los datos e interpretar los resultados<\/strong>: se trata de identificar tendencias o patrones en los datos que puedan ayudar a tomar decisiones informadas.<\/li><li><strong>Comunicar los resultados analizados<\/strong> a los equipos mediante visualizaciones o informes escritos.<\/li><\/ul>\n\n<h4>2. L\u00edder de datos y an\u00e1lisis (D&amp;A)<\/h4>\n\n<p>Al igual que una organizaci\u00f3n necesita un CDO en presencia de Data Stewards, tambi\u00e9n necesitan l\u00edderes de D&amp;A en presencia de Data Analysts.<\/p>\n\n<p>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 l\u00edderes de D&amp;A supervisan el extremo estrat\u00e9gico de la creaci\u00f3n de valor a partir de los datos. Las siguientes responsabilidades corresponden a un l\u00edder de D&amp;A:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Comprender el papel que desempe\u00f1an los datos <\/strong>en la toma de decisiones precisas que requieren los distintos departamentos.<\/li><li><strong>Dise\u00f1ar estrategias modernas<\/strong> que permitan una toma de decisiones eficiente y mejorada.<\/li><li><strong>Comunicar las necesidades de datos a la CDO<\/strong> y explicar qu\u00e9 datos (y en qu\u00e9 formato) facilita el proceso de an\u00e1lisis.<\/li><li><strong>Educar a varios grupos funcionales<\/strong> de la organizaci\u00f3n para que comprendan c\u00f3mo utilizar los datos y los an\u00e1lisis.<\/li><li><strong>Creaci\u00f3n y habilitaci\u00f3n de <\/strong>pol\u00edticas de <strong>gobernanza de datos <\/strong>.<\/li><\/ul>\n\n<h3>C. Funciones que utilizan datos<\/h3>\n\n<p>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 informaci\u00f3n procesable. Casi todos los departamentos de una organizaci\u00f3n 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:<\/p>\n\n<ol><li><strong>Equipo de ventas y marketing:<\/strong> Los datos de los clientes -uno de los mayores activos de una empresa- son producidos, manipulados y consumidos en su mayor\u00eda 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.<\/li><li><strong>Equipo de productos:<\/strong> 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.<\/li><li><strong>Equipo de desarrollo empresarial: <\/strong>Suelen consumir datos de inteligencia empresarial para identificar posibles oportunidades de mercado.<\/li><\/ol>\n\n<h4>Alfabetizaci\u00f3n de los consumidores de datos<\/h4>\n\n<p>Cuando se trata de funciones que utilizan datos, la mayor responsabilidad que hay que asignarles es la de tener conocimientos de datos. Una organizaci\u00f3n se encuentra en una situaci\u00f3n 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. M\u00e1s informaci\u00f3n sobre esto en una pr\u00f3xima secci\u00f3n.<\/p>\n\n<h2>Factores importantes que hay que tener en cuenta al crear un equipo de calidad de datos<\/h2>\n\n<h3>1. Priorizar la alfabetizaci\u00f3n en datos<\/h3>\n\n<p>La alfabetizaci\u00f3n en datos es la capacidad de trabajar eficazmente con los datos (incluyendo la lectura, la creaci\u00f3n, la comunicaci\u00f3n y el uso de los datos como informaci\u00f3n). El objetivo principal de su equipo de calidad de datos debe ser priorizar la alfabetizaci\u00f3n de datos en toda la empresa. Esto le permite evitar que los <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/los-12-problemas-de-calidad-de-datos-mas-comunes-y-su-origen\/\">errores de calidad de los datos<\/a> entren en el sistema de forma proactiva, en lugar de trabajar siempre en modo reactivo y solucionar los errores.<\/p>\n\n<p>Esto puede lograrse creando planes de alfabetizaci\u00f3n de datos y dise\u00f1ando cursos que introduzcan a los equipos en los datos de la organizaci\u00f3n y los expliquen:<\/p>\n\n<ul><li>\u00bfQu\u00e9 contiene cada conjunto de datos?<\/li><li>\u00bfQu\u00e9 significa cada atributo de los datos?<\/li><li>\u00bfCu\u00e1les son los criterios de aceptabilidad de su calidad?<\/li><li>\u00bfCu\u00e1l es la forma correcta e incorrecta de introducir\/manipular datos?<\/li><li>\u00bfQu\u00e9 datos utilizar para conseguir un determinado resultado?<\/li><\/ul>\n\n<h3>2. Crear un modelo RACI<\/h3>\n\n<p>Cuando hay m\u00faltiples funciones implicadas en la consecuci\u00f3n de un resultado com\u00fan, siempre es crucial identificar el nivel de contribuci\u00f3n que tiene cada funci\u00f3n. Aqu\u00ed es donde un modelo RACI puede ser muy \u00fatil. Un modelo o matriz RACI identifica si un rol es Responsable, Contable, Consultado o Informado sobre las tareas necesarias para completar con \u00e9xito un objetivo. Cuando se trata de gestionar la calidad de los datos, hay que identificar las funciones que son:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Responsable <\/strong>de completar la tarea.<\/li><li><strong>Responsable <\/strong>de los resultados de la tarea.<\/li><li><strong>Consultado <\/strong>para obtener opiniones sobre la realizaci\u00f3n de tareas.<\/li><li><strong>Informado <\/strong>sobre el progreso de la tarea.<\/li><\/ul>\n\n<h3>3. Definir la jerarqu\u00eda de funciones<\/h3>\n\n<p>La creaci\u00f3n de estructuras organizativas para las funciones relacionadas con los datos puede ayudar a identificar:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Jerarqu\u00eda:<\/strong> \u00bfQui\u00e9n informa a qui\u00e9n?<\/li><li><strong>Colaboradores:<\/strong> \u00bfQu\u00e9 funciones colaboran para lograr la calidad de los datos?<\/li><li><strong>Responsabilidades funcionales:<\/strong> \u00bfQu\u00e9 funciones o departamentos son responsables de la gesti\u00f3n de los datos, cu\u00e1les gestionan la calidad de los mismos y qu\u00e9 funciones consumen los resultados producidos?<\/li><\/ul>\n\n<h3>4. Seleccionar las funciones y responsabilidades en funci\u00f3n de los datos y las necesidades de la empresa<\/h3>\n\n<p>No es necesario desempe\u00f1ar todas estas funciones al crear un equipo de calidad de datos. La selecci\u00f3n de funciones y responsabilidades depende de sus datos y de los requisitos de la empresa. Tienes que explorar lo que funciona para ti -en t\u00e9rminos de roles y jerarqu\u00eda- y ponerlo en pr\u00e1ctica en tu organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n<p>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 tecnolog\u00edas adecuadas para lograr con \u00e9xito 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 an\u00e1lisis, esto demuestra claramente que necesitan una tecnolog\u00eda que pueda realizar el trabajo de forma m\u00e1s eficiente.<\/p>\n\n<h3>5. Proporcione a su equipo de calidad de datos las herramientas y tecnolog\u00edas adecuadas<\/h3>\n\n<p>Aqu\u00ed es donde una herramienta de gesti\u00f3n de la calidad de los datos puede resultar \u00fatil. Una herramienta de autoservicio \u00abtodo en uno\u00bb que <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-y-herramientas-de-creacion-de-perfiles-de-datos-obtenga-resultados-instantaneos-de-la-evaluacion-de-la-calidad-de-los-datos\/\">perfile los datos<\/a>, realice varias actividades de <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-limpieza-de-datos-herramienta-de-limpieza-de-datos-crm-rapida-y-rentable\/\">limpieza de datos<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-deduplicacion-de-datos-utilice-reglas-integradas-y-personalizadas-para-la-deduplicacion-de-crm\/\">coteje los duplicados<\/a> y genere una \u00fanica fuente de verdad puede convertirse en un gran diferenciador en el rendimiento de los administradores de datos, as\u00ed como de los analistas de datos.<\/p>\n\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/productos\/datamatch-enterprise-calificado-como-el-producto-numero-uno-para-la-gestion-de-la-calidad-de-los-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a> es una de esas herramientas que facilita a los equipos de datos la rectificaci\u00f3n de errores de calidad de datos con rapidez y precisi\u00f3n, y les permite centrarse en tareas m\u00e1s importantes. Los equipos de calidad de datos pueden perfilar, limpiar, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-comparacion-de-datos-calificado-como-el-mejor-de-su-clase-con-una-precision-de-coincidencia-del-96\/\">cotejar<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/software-de-purga-de-fusiones-utilizar-reglas-de-supervivencia-incorporadas-y-personalizadas\/\">fusionar y purgar<\/a> millones de registros en cuesti\u00f3n de minutos, y ahorrar mucho tiempo y esfuerzo que normalmente se desperdicia en estas tareas.<\/p>\n\n<p>Para saber m\u00e1s sobre c\u00f3mo puede ayudar DataMatch Enterprise, puede <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/es\/prueba-gratuita-software-de-cotejo-de-datos\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">descargar una prueba gratuita hoy mismo<\/a> o <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\">reservar una demostraci\u00f3n<\/a> con un experto.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seg\u00fan el informe Rethink Data Report 2020 de Seagate, el 44% de los datos de las empresas se pierden, y s\u00f3lo el 56% est\u00e1 disponible para su uso. 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