Inmersos en una revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica que no da tregua como lo estamos actualmente, las empresas se ven obligadas, tarde o temprano, a elaborar una estrategia de Gesti\u00f3n de Datos. Este reto tiene obviamente un componente tecnol\u00f3gico importante, pero implica tambi\u00e9n desaf\u00edos de gesti\u00f3n y de organizaci\u00f3n, m\u00e1s all\u00e1 de la tecnolog\u00eda a implantar.<\/p>\n\n\n\n
Las empresas se ven obligadas, tarde o temprano, a elaborar una estrategia de Gesti\u00f3n de Datos<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n
Este potencial giro hacia una organizaci\u00f3n centrada en los datos o, como m\u00ednimo eficiente en su gesti\u00f3n de los datos, implica reformular la propia empresa y sus procesos. Y no consiste solamente en nombrar un CDO o Chief Data Officer.<\/p>\n\n\n\n
Este proceso de cambio se puede estructurar alrededor de 3 pilares:<\/p>\n\n\n\n
1. Gesti\u00f3n de datos maestros<\/p>\n\n\n\n
Es el pilar central sobre el cual pivotar\u00e1 el resto de las actuaciones. Un referencial de datos que debe ofrecer transversalidad y que entregar\u00e1 los datos a las distintas l\u00edneas de negocio y departamentos. Es fundamental definir los datos necesarios, localizarlos dentro de los distintos sistemas de la empresa, reconciliarlos y garantizar su calidad. La participaci\u00f3n de los distintos departamentos de la compa\u00f1\u00eda es necesaria, tanto para definir los datos necesarios en la construcci\u00f3n del modelo de datos como para su futura explotaci\u00f3n. Los empleados de los distintos departamentos de la empresa son las \u00fanicas personas capacitadas para definir los datos que necesitan para mejorar su d\u00eda a d\u00eda y su rendimiento.<\/p>\n\n\n\n
2. Calidad de los datos<\/p>\n\n\n\n
Como he comentado anteriormente, es evidente que las empresas cuentan cada d\u00eda con m\u00e1s datos disponibles. Pero esto no significa siempre que los datos sean de calidad. Datos err\u00f3neos, imprecisos, incoherentes, repetidos, obsoletos, inseguros\u2026 son males que acechan y pondr\u00e1n en duda los resultados extra\u00eddos. Es imprescindible definir e implantar procesos que garanticen tanto la calidad del dato en el momento de su entrada como otros procesos posteriores de comprobaci\u00f3n de la calidad del dato y su rectificaci\u00f3n si necesario.<\/p>\n\n\n\n
3. Codificaci\u00f3n y etiquetado<\/p>\n\n\n\n
Encontraremos, en una correcta pol\u00edtica de codificaci\u00f3n y etiquetado, un complemento a la gesti\u00f3n de la calidad de los datos. Un trabajo de etiquetado permitir\u00e1 una mejor gesti\u00f3n de los datos e implicar\u00e1 una mayor fiabilidad de los KPIs restituidos que dispongamos de datos estructurados o no estructurados. Este importante esfuerzo de tagging se tiene que realizar en colaboraci\u00f3n con los distintos departamentos operativos de la empresa, ellos son realmente los conocedores de los datos manejados y de su significado. Una vez realizado, el etiquetado permitir\u00e1 el uso masivo de los datos y la extracci\u00f3n de datos de calidad e inter\u00e9s para los distintos departamentos de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
Pero, no solamente de datos internos viven las empresas. Muchas optan por consolidar y enriquecer sus fuentes de datos. En efecto, la multiplicaci\u00f3n de los datos disponibles no afecta solamente a los datos disponibles a nivel interno. Cada vez m\u00e1s, las empresas disponen de nuevas fuentes externas de informaci\u00f3n sobre sus usuarios o potenciales clientes. En ese caso la selecci\u00f3n del proveedor externo de datos se vuelve determinante. Tiene que garantizar la calidad del dato incorporado y de su estructura, y el departamento de sistemas tendr\u00e1 que velar por la correcta integraci\u00f3n de los datos en el data warehouse. Como veremos en el punto siguiente, la incorporaci\u00f3n de los datos externos plantea tambi\u00e9n importantes dudas legales: fuente de obtenci\u00f3n de los datos, consentimiento del usuario, hist\u00f3rico y actualizaciones del dato, consentimiento del usuario para la integraci\u00f3n de sus datos en un tercero\u2026 son muchas las dudas jur\u00eddicas que surgen.<\/p>\n\n\n\n
Tenemos que a\u00f1adir a estos puntos m\u00e1s tecnol\u00f3gicos, otro factor clave cuando se habla de Gesti\u00f3n de Datos. Los temas relacionados con legal y compliance cobran una importancia relevante. El endurecimiento constante de las leyes que afectan al uso de los datos por parte de las empresas es una tendencia ineludible. La gesti\u00f3n masiva de datos, su explotaci\u00f3n en distintas herramientas, muchas veces su exportaci\u00f3n en entornos cloud e incluso su entrega a empresas externas obligan a instaurar medidas importantes de seguridad. B\u00e1sicamente la empresa deber\u00e1 velar por anonimizar los datos de sus contactos intentando minimizar la p\u00e9rdida de informaci\u00f3n y el tiempo necesario con el fin de no ralentizar los otros procesos pendientes. Sin perder de vista que es necesario disponer del adecuado consentimiento del usuario en todo momento.<\/p>\n\n\n\n
Cada d\u00eda, nuevas empresas lanzan proyectos de data management o data centric con el fin de romper la estructura cl\u00e1sica de la organizaci\u00f3n empresarial por procesos para dar lugar a una nueva organizaci\u00f3n donde el dato se sit\u00faa como elemento estructurador<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n
Como hemos podido ver r\u00e1pidamente en este art\u00edculo la implantaci\u00f3n de una estrategia estructurada de gesti\u00f3n de los datos es un reto importante para las empresas. Cada d\u00eda, nuevas empresas lanzan proyectos de data management o data centric con el fin de romper la estructura cl\u00e1sica de la organizaci\u00f3n empresarial por procesos para dar lugar a una nueva organizaci\u00f3n donde el dato se sit\u00faa como elemento estructurador. El reto es apasionante, pero, tal y como hemos visto, las dificultades son numerosas. La elecci\u00f3n de un CDO solvente y el empuje de la direcci\u00f3n general son elementos b\u00e1sicos imprescindibles para abordar un proyecto transversal que impacta en todos los departamentos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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\u00bfC\u00f3mo poner en marcha una pol\u00edtica de Gesti\u00f3n de Datos sin morir en el intento? | CXBlog<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cxblog.com\/es\/como-poner-en-marcha-una-politica-de-gestion-de-datos-sin-morir-en-el-intento\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u00bfC\u00f3mo poner en marcha una pol\u00edtica de Gesti\u00f3n de Datos sin morir en el intento?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Inmersos en una revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica que no da tregua como lo estamos actualmente, las empresas se ven obligadas, tarde o temprano, a elaborar una estrategia de Gesti\u00f3n de Datos. 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