Según cifras de Talend 2022, el 48% de los ejecutivos de marketing y ventas toman decisiones comerciales sin justificación basada en datos.
Los datos son hoy en día el principal activo de las empresas y no solo se trata de almacenarlos, maximizar el valor de ellos para tener un negocio rentable también implica mantener unos datos saludables; lo que equivale a tener calidad de estos, libres de errores, generando así la confianza para basarse en ellos en la toma de decisiones.
Pero ¿Cómo llegar a tener datos limpios y claros en una empresa? Keyrus, la consultora global especializada en soluciones tecnológicas innovadoras del ámbito digital y de los datos, habla sobre los seis pasos del proceso de gestión de datos saludables que mejoran la gestión y el rendimiento empresarial.
“Si nos detenemos a revisar, cuál es la diferencia entre las personas que llevan un estilo de vida saludable y las que no; realmente no sé si tienen claro cómo ser más saludables, o si solo priorizan o no la dieta, el sueño y el ejercicio en su vida diaria, esto hace que su estilo saludable sea discutible. Lo mismo ocurre con los datos de las compañías: si estas no cuenta con la infraestructura que respalda las iniciativas del cliente con una vista 360, después de un conocimiento profundo de este, las iniciativas también, como en el ejemplo de estilo saludable, se vuelven totalmente discutibles” destaca Carlos Eduardo Díaz, Vicepresidente de Data Nola Keyrus.
A medida que comience a priorizar el estado de los datos, querrá incorporar estos pasos claves, en el proceso fundamental de su gestión de datos:
- Identifique los factores de riesgo: la mejor forma es prepararse para el futuro, Esto puede incluir riesgos internos, como aplicaciones y procesos, empleados, así como riesgos externos socios, proveedores y clientes.
- Programas de prevención: una buena higiene de datos requiere buenas prácticas y disciplina. El etiquetado facilita la entrada y control de los datos, dando la facilidad de entenderlos.
- Inoculación proactiva: el aprendizaje automático puede entrenar sus sistemas para que reconozcan datos erróneos y fuentes sospechosas con tiempo anticipado.
- Monitoreo regular: cuanto antes se detecte un problema del estado de los datos, mayores son las probabilidades de una intervención eficaz. Cree perfiles de datos continuos, evalúe los datos entrantes y controle por lotes regularmente.
- Protocolos para el pronóstico continuo: los detalles de cada intervención evolucionarán y mejorarán continuamente.
- Tratamientos Eficientes: Los buenos profesionales de datos saben cómo equilibrar las compensaciones, entre cosas como la seguridad y la eficiencia para el beneficio neto de la empresa y sus clientes.
Las empresas deben tratar la salud de sus datos como una disciplina que da importancia a tres dimensiones de la práctica de salud de los datos:
- Medidas Preventivas: identificando y resolviendo previamente desafíos de datos.
- Tratamiento Efectivo: mejorar sistemáticamente la confiabilidad de los datos y reducir el riesgo.
- Cultura Sólida: establecer una disciplina organizativa en torno al cuidado y mantenimiento de los datos.
Es posible que no haya un único estado final universal para el estado de los datos. Sin embargo, se puede lograr que el estado de los datos sea una forma de vida si se toman medidas conscientes en cada etapa del ciclo de vida de los datos, desde antes de que ingresen a la canalización hasta que los analistas y las aplicaciones los utilizan. Al tener una preparación con la mejor tecnología, personas y prácticas se pueden mantener datos saludables.
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