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4 formas de transformar tus prácticas de gestión de datos

17 marzo, 2021

En el siguiente artículo, te damos cuatro consejos para conseguir sostenibilidad y resultados a largo plazo en la gestión de datos maestros y así superar los altibajos habituales.

En la gestión de iniciativas de datos maestros, liderar o participar en los esfuerzos para manejar datos de calidad puede parecerse a una “dieta yo-yo”, similar a esos altibajos de las dietas fallidas a las que muchos de nosotros nos comprometemos habitualmente al comienzo del nuevo año. En nuestro caso, se trata de los esfuerzos cíclicos para mejorar la calidad de nuestros datos al comenzar cada año.

¿Cómo podemos transformar este pensamiento yo-yo en un proceso progresivo y transformador que aborde de manera sostenible los problemas de datos y los mejore a largo plazo? Aquí tienes cuatro recomendaciones que te pueden ayudar.

Desarrolla y comunica métricas y objetivos

Antes de lanzar una iniciativa de calidad de datos, ad hoc o de otro tipo, registra la finalidad de tus esfuerzos y los resultados a alcanzar. Las metas y los objetivos deben ser específicos y claros. Por ejemplo, el objetivo global de la organización podría ser “Queremos enriquecer el 80% de nuestros datos de contacto con los atributos de cargo y  correo electrónico para el final del segundo trimestre”.

Esto debe ir seguido de criterios específicos: ¿Cuánto de ese 80% deberá alcanzar la iniciativa? ¿Antes del último trimestre se conseguirá todo o una parte? Sé específico para que todos lo comprendan.

Luego, proporciona un programa continuo de actualizaciones de métricas a los principales interesados e información sobre la priorización y las fechas objetivo. Una vez que tengas esto, enviáselos en el tiempo y la frecuencia prometidos – RELIGIOSAMENTE. Mediante la transparencia, lograrás que las partes interesadas se involucren en tu progreso.

Aprovecha la tecnología

Esta recomendación tiene que ver con la eficiencia: la tecnología puede hacer crecer exponencialmente tu superpoder de gestión de datos. El trabajo manual puede ser necesario para probar tácticas y sin duda para una cierta porción del universo de datos que estás tratando, pero la tecnología te permite replicar estas tácticas que has desarrollado y escalarlas de manera eficiente. Es tan simple como elegir SQL en lugar de hojas de cálculo para la manipulación de datos.

Una vez que tengas un proceso comprobado, puedes enviar tu código al equipo tecnológico para agregar, alterar y enriquecer datos de manera sistemática, y luego ejecutar actualizaciones con regularidad. Por otro lado, el uso de hojas de cálculo te mantendrá a paso de tortuga, que será más lento y podría ser susceptible de errores manuales.

Otro ejemplo es el uso de la interfaz de programación de aplicaciones como puerta de enlace para conectar tu universo de datos a una fuente de referencia. Esto eliminaría la necesidad de descargar manualmente series de datos y cargarlos en tu sistema. Si se aplica correctamente, la tecnología puede reducir los errores y proporcionar estabilidad y sostenibilidad a cualquier iniciativa de datos.

Establece requisitos de datos

Para aumentar la confiabilidad de los datos, es necesario un marco para poder cuantificar la integridad adecuada y el cumplimiento del proceso. La institución de requisitos de datos proporcionará esta capacidad. Con estos estándares, los creadores de datos, los usuarios y los administradores tendrán un entendimiento común de los datos disponibles y qué datos necesita la empresa para funcionar.

La evaluación del trabajo que debe realizarse se puede cuantificar de forma más sencilla. Por ejemplo, se debe decidir si el campo del número de teléfono puede dejarse en blanco o completarse. Cuando se completa, solo debe tener caracteres numéricos no repetidos de más de siete dígitos. La ausencia de requisitos como este traerá continuamente distracciones innecesarias a tus procesos de datos.

Los estándares de datos ayudan a implementar la reducción de la basura que se introduce en tu entorno. Estos requisitos también podrían aportar eficiencia en las métricas y los esfuerzos tecnológicos.

Establece hábitos de datos

Las dietas exitosas no se hacen una sola vez cada pocas semanas; requieren cambios constantes en el estilo de vida. De manera similar, la gestión de datos requiere procesos continuados y comprometidos para tener éxito. Claro, las iniciativas de calidad de datos ad hoc en ocasiones son necesarias, pero asegúrate de utilizarlas como oportunidades para incorporar los resultados y aprendizajes a tus prácticas de datos.

Por ejemplo, si tienes una solicitud de la empresa para enriquecer los registros de la organización con valores de dominio de URL, realizar esto manualmente solo una vez proporcionaría un beneficio miope/de corto plazo para las partes interesadas, dando la ilusión de solucionar el problema. Pero, ¿qué pasa con los nuevos registros que llegan? Sería solo cuestión de tiempo que esta brecha se agrandara. Asegúrate de que la inclusión de los datos de dominio esté contemplada en la introducción de nuevos registros.

También debe seguir un formato determinado a tener en cuenta para la entrada de registros. Agrega el campo de dominio de URL en tu informe de integridad y, por último, asegúrate de que haya una frecuencia regular de enriquecimiento de datos, incluido este nuevo campo, para proporcionar precisión de manera orgánica y proactiva. Crea prácticas como estas en tu plataforma de datos a medida que surgen nuevos requerimientos.

El cambio es un trabajo duro

Desafía tus iniciativas de calidad de datos para que sean omnipresentes. Hazlo repetible, eficiente y eficaz. La corrección manual y los retoques son movimientos por defecto muy tentadores. ¿Por qué? Porque todos queremos “victorias rápidas”, los resultados son inmediatos y el dolor desaparece a corto plazo. Pero esto realmente no resuelve nada: mantiene tus esfuerzos de datos como una molestia cíclica al igual que una dieta yo-yo.

La realidad es que la administración manual o los esfuerzos de datos ad hoc no son escalables. Los errores de datos son meros síntomas que indican que es necesario realizar ajustes tanto en los procedimientos como en las políticas. Esto es lo que debes abordar.

Para deshacerte de este problema, considera estos cuatro puntos para aumentar la calidad de los datos. Al igual que al comenzar una dieta, perderás peso, aumentarás la energía y te volverás más saludable, siempre que continúes estando alerta y no vuelvas a los viejos hábitos.

Artículo original de Joseph Santos, Principal Consultant, Data Strategy, Dun & Bradstreet

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