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Es crucial definir e implementar una adecuada estrategia de gestión de datos

Por qué necesitas una nueva Estrategia de Datos (Data Management)

La planificación estratégica tiene la mala reputación de producir documentos vagos de alto nivel con declaraciones bien intencionadas, diagramas y ambiciones que se olvidan tan pronto como todos los involucrados regresan a su escritorio. Sin embargo, sin una estrategia adecuada existe el riesgo de estar permanetemente apagando fuegos ante cada nueva situación, implementando soluciones tácticas descoordinadas que desalinean nuestros recursos respecto a los objetivos y desperdician la inversión realizadas o, peor aún, se vuelven irrelevantes e ineficaces. Crear una buena estrategia de gestión de datos para maximizar su valor, requiere una comprensión de dónde estamos, los pasos a seguir para llegar dónde quieresmos ir y un plan para alcanzar nuestros objetivos.

 

Si queremos obtener valor económico real a partir de nuestros datos requiere disponer de una nueva estrategia centrada en su activación mediante Herramientas Analíticas, machine learning, big data etc., que es algo muy distinto a una estrategia de Sistemas o una estrategia de gestión  datos tradicional centrada en su mera Gobernanza.

El ciclo de vida de los datos es la etapa por la que pasa una unidad de datos desde el nacimiento (adquisición o generación de datos) hasta su desaparición (archivo y eliminación):

  • Captura. Es el paso inicial de la materialización de los datos dentro de nuestra organización. Los datos pueden ser adquiridos de fuentes externas, introducidos por humanos en dispositivos, capturados automáticamente (i.e. a parti de la navegación de los usuarios en nuestra web) o generados por máquinas (ie. IoT, sensores, reconocimiento facial, geolocalozación,...).

  • Almacenamiento. Una vez capturados, los datos se almacenan en diferentes estructuras de datos, modelos y formatos de acuerdo a su naturaleza /estructurados, no estructurados,...).

  • Proceso. Los datos se procesan a  a lo largo de su ciclo de vida. Pasarán por procesos de limpieza y enriquecimiento para hacerlos utilizables en la siguiente etapa.

  • Compartir Datos. Los datos almacenados y procesados deben ser accesibles a todos los miembros de la organización e integrarse en los Sistemas para poder ser utilizados eficazmente.

  • Uso / Activación. El valor de los datos se obtiene a partir de su uso para conseguir servicios, productos o incrementos de eficiencia en procesos, operaciones o ventas que tengan un valor económico medible.

  • Fin de vida util. Ya sea debido a requisitos regulatorios, obsolescencia y otros motivos, los datos deben ser eliminados.

El ciclo de vida de los datos en nuestra organización

¿Cómo lo hacemos en haiyue?

 

Existen dos enfoques principales a la hora de acometer el diseño e implantación de un plan de Gestión Avanzada de Datos (Data Management).

 

  • La forma más tradicional es estructurar dicho plan en planes de proyectos tipo waterfall, en los cuales se parte de una definición exhaustiva de cuáles son los objetivos finales y cómo ejecutar su desarrollo y puesta en marcha en forma de fases secuenciales. La desventaja de este enfoque es que no tenemos feedback hasta su implantación completa y se corre el riesgo de pasar mucho tiempo desarrollando una solución que no es finalmente la más adecuada para cumplir los objetivos cuando se entrega a los usuarios. Aún peor, las iniciativas analíticas y de activación de datos que dependen de la entrega del proyecto no podrán comenzar hasta que éste termine, al tratarse de un enfoque de todo o nada.

 

  • Nuestra propuesta de definición e implantación de plan de Data Management es adoptar un enfoque iterativo, basado en la Metodología Agil con sucesivas entregas en plazos cortos totalmente operativas que ofrecen funcionalidad incremental. Esto permite por un lado optimizar el uso de los recursos humanos, técnicos y financieros y por otro a la compañía seguir trabajando en aquellos proyectos de activación de los datos más valiosos que sean soportados por las capacidades de gestión de datos de que se dispone en cada momento. Además, esta forma de trabajo permite obtener feedback de usuarios internos y clientes sobre el cumplimiento de los objetivos permanente y desde el principio, de forma que se puede validar la idoneidad del plan y disponer de flexibilidad para retoques o re-priorización del plan de desarrollos y despliegues parciales previstos.

Fases de la implantación de una Estrategia de Data Management

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