Data management: 5 consejos para tu estrategia de datos

Pese a realizar numerosos esfuerzos, muchas empresas no avanzan en la gestión de sus datos. Según sus propias valoraciones, si bien son conscientes de la necesidad de utilizar los datos con eficiencia, el potencial de muchas empresas todavía está por explotar. Por ello, en este artículo recogemos cinco consejos que son clave para una estrategia de gestión de datos de éxito y te mostramos cómo ponerlos en práctica.

¿De dónde obtienes tus datos? ¿Dónde los almacenas? Y al hacerlo, ¿cómo los clasificas y los analizas? Responder a estas preguntas es el primer paso para tener una visión global de cómo estás administrando y gestionando tus datos.

Los retos en la gestión de datos

Sin embargo, existen varios retos que dificultan enormemente el que las empresas puedan responder a estas preguntas de forma clara y precisa. El problema de fondo es la rapidez con la que cambian los datos, el volumen que alcanzan y la complejidad que encierran. Además, los requisitos de cumplimiento normativo y la seguridad dificultan una gestión de datos eficaz.

Cinco retos de la gestión de datos actual:

1. La fragmentación de la estructura de los datos

2. El acceso rápido a los datos manteniendo la gobernanza de datos

3. Las arquitecturas legacy, es decir, los sistemas heredados en la arquitectura de datos

4. La analítica avanzada aumenta la complejidad

5. Las herramientas técnicas evolucionan más rápido que las estructuras empresariales

Cinco consejos para una estrategia de gestión de datos eficaz

Es posible superar estos retos teniendo en cuenta algunos aspectos en tu estrategia de datos.

1. Fragmentación de la estructura de los datos

El problema: si intentas averiguar dónde recoges, almacenas y procesas los datos, probablemente te darás cuenta de que no ocurre en un mismo lugar. En muchas empresas existen data lakes, arquitecturas IoT, almacenes de datos NoSQL y Graph, pero también bases de datos relacionales paralelas.

El motivo: se utilizan distintas tecnologías, se persiguen distintos objetivos y, por ello, los datos se necesitan en distinta medida.

Consejo: es imprescindible disponer de plataformas y soluciones tecnológicas interconectadas, como capas y niveles de orquestación que se vinculan entre ellas para evitar la fragmentación y lograr que los datos puedan utilizarse de forma global.

2. Acceso rápido a los datos vs gobernanza de datos

El problema: para que el uso de los datos sea eficaz, el acceso debe ser rápido. Por una parte, los datos pueden cambiar en cuestión de segundos para indicar nuevos desarrollos; por la otra, el acceso a los datos no debe presentar obstáculos que consuman tiempo, de forma que puedan integrarse en tu trabajo diario de manera óptima. Pero cuando se aplica una gobernanza de datos estructural en tu empresa, es decir, que cumple normas y procesos claros para mantener un alto nivel de calidad y la seguridad de los datos, surgen problemas para acceder a los datos de forma rápida y sencilla.

El motivo: la protección de los datos personales y sobre todo sensibles debe ser siempre la prioridad. Esto provoca que, a menudo, los datos no estén al alcance de todo le mundo. Al mismo tiempo, existen procesos predefinidos de mantenimiento de datos o cumplimiento normativo que determinan cómo pueden y deben tratarse los datos. Esto puede resultar enormemente complejo y engorroso.

Consejo: Parte de la gobernanza de datos moderna consiste en permitir un acceso rápido a los datos que garantice la calidad, seguridad, mantenimiento y protección de los datos, así como el cumplimiento de los requisitos normativos de tu empresa. Por ello, el acceso a los datos debe centrarse en un objetivo concreto. ¿Quieres que tus productos estén más orientados al comportamiento de tus clientes? En ese caso, por ejemplo, deberás facilitar el acceso rápido a los datos de los clientes. Concediendo distintos permisos para distintas funciones, garantizarás que no todo el mundo pueda, por ejemplo, visualizar estos datos en su totalidad o modificarlos.

3. Arquitecturas de datos legacy y sistemas obsoletos

El problema: El análisis y el uso de los datos generan grandes expectativas. Y con razón, ya que pueden ofrecer un increíble valor añadido. Sin embargo, muchas empresas ni siquiera pueden llevar a cabo los análisis necesarios o aprovechar al máximo los datos debido a que cuentan con arquitecturas de datos heredadas y sistemas obsoletos.

El motivo: Las estructuras de datos innecesariamente complejas y aisladas no suelen ofrecer el rendimiento deseado en lo que respecta a la calidad de los datos, el procesamiento de datos, la accesibilidad y la analítica y uso posterior de los datos, debido, entre otras cosas a la que no están correctamente interconectadas entre sí. Por ello, las empresas trabajan a menudo con sistemas improvisados que se supone que encajan y cubren todos los casos de uso. Sin embargo, el resultado está muy por debajo del rendimiento requerido, y la solución simplemente no puede seguir el ritmo de los requisitos en constante crecimiento.

Consejo: en este caso, resulta imprescindible transformar la arquitectura de los datos. De este modo, no solo obtendrás mejores resultados, tendrás más información y podrás explotar al máximo tus datos, sino que, además, aliviarás la carga de tus empleados, que antes debían invertir mucho tiempo en el mantenimiento de una arquitectura de datos fracturada y ahora podrán centrarse en tareas más importantes.

4. La analítica avanzada aumenta la complejidad

El problema: actualmente en todos los sectores las empresas B2B y B2C deben llevar a cabo análisis sencillos tanto de los datos en relación con resultados pasados, como de los datos actuales en tiempo real, o incluso realizar pronósticos sobre evoluciones futuras. Sin embargo, los datos existentes no suelen ser capaces de proporcionar la información realmente necesaria. No obstante, existen nuevas tecnologías, como el machine learning, procesos asistidos por IA y métodos estadísticos que permiten realizar pronósticos. Sin embargo, no todas las empresas tienen la posibilidad de emplear esta analítica avanzada.

El motivo: lo que se utiliza en la analítica avanzada se denomina data science. Un método de análisis para predecir evoluciones como las tendencias o los decrecimientos. Se trata de determinar la probabilidad de que se produzcan determinadas situaciones y puede utilizarse, por ejemplo, para realizar un análisis de riesgos. En cualquier caso, para ello se necesita un personal especializado, lo cual, debido a la falta de mano de obra especializada, suele ser muy difícil; por otra parte, las empresas necesitan las capacidades necesarias para llevar a cabo analíticas avanzadas.

Consejo: evalúa qué casos prácticos entran en al ámbito de la analítica avanzada en tu empresa. En tu estrategia empresarial, deja claro qué valor tienen estos casos prácticos y concluye, a partir de ahí, en qué medida debes invertir en analítica avanzada para mantener tu competitividad y alcanzar los objetivos de tu empresa.

5. Las herramientas técnicas evolucionan más rápido que las estructuras empresariales

El problema: la velocidad con la que se lanzan nuevas tecnologías al mercado aumenta sin parar. Las crisis sociales actuales parecen promover esta transformación aún más y, desde hace algunos años, hacen que la atención se centre cada vez más en los datos como moneda de cambio en un entorno complejo. Las empresas tienen que hacer frente a las mayores exigencias para la gestión de sus datos, de forma que puedan satisfacer los intereses de sus clientes y hacer frente a los retos que les plantea el mercado. El problema de esto es que las estructuras empresariales no suelen ser capaces de adaptarse con la misma velocidad a las innovaciones tecnológicas.

El motivo: augmentation, automation, cloud adoption o data mesh: las nuevas tendencias tecnológicas y el cambio de los procesos dentro del panorama tecnológico sólo puede afrontarse adoptando con éxito las medidas necesarias dentro de la empresa. Esto exige que las estructuras empresariales se desarrollen a una velocidad similar. Las áreas de Business Development y Business Technologies deben estar cada vez más unidas.

Consejo: las empresas necesitan una visión de conjunto de su infraestructura tecnológica crítica. Los líderes y directores de D&A (Data and Analytics) deben colaborar para adoptar las medidas necesarias, aplicarlas a gran escala y medir y evaluar el impacto de las actividades y tecnologías gestionadas.

Conclusión: una estrategia de gestión de datos es imprescindible

Al igual que la estrategia empresarial decide cómo alcanzar sus objetivos económicos, una estrategia de gestión de datos determina cómo recoger y tratar los datos para poder aprovecharlos al máximo.

Esta estrategia, llamada data management o gestión de datos, abarca todos los procesos, técnicas y herramientas con las que gestionar los datos de tu empresa.

Esto incluye la gobernanza de datos, la arquitectura, el almacenamiento y la seguridad, pero también el análisis y la calidad de los datos. El objetivo de la gestión de datos es recoger los datos de forma accesible y segura. Cuando se consigue esto, serán muchas las ventajas para tu empresa.